SlideShare a Scribd company logo
1 of 50
Download to read offline
Moving Computation
to the Data
@kazunori_279
自己紹介
@kazunori_279
● クラウドやビッグデータ関連の仕事
○ appengine ja night管理人
● HDL歴は数か月
○ DE0で勉強中。やっと4bit CPUが動いた
○ FPGAエクストリームコンピューティング(勉強会)始めま
した
Disclaimer
● 専門外なので見当違いなこと書いてるかも
● 個人の研究であり、私の雇用主とは関係ありま
せん
● 引用した図には引用元のリンクが張ってありま
す
アジェンダ
●
●
●
●
●
●

なぜFPGAが気になるか
Moving Computation to the Data
最近の業界動向
金融分野はさらに先に進んでいた
そしてMemcached+FPGAが熱い
なぜMemcachedはFPGA実装で速くなる?
FPGAエクストリーム
コンピューティング
なぜFPGAが
気になるかというと...
ノイマンがボトルネックだから
皆さん順番にディスク →メモリ→キャッシュ→レジスタってコ
ピーしてきてくださいね
どんな大きいデータも 64bitずつ計算してるしOSさんも忙しい
からあと何1000クロックか待っててね

ノイマン型CPU
頭の回転は速いが
どう考えても
ここがネックだろ...
アプリ屋だってワイヤードロジックで
並列処理したい!

CPUやOSを介さず1024並列で
ワイヤスピードで処理してます(キリッ
...とか言ってみたい
FPGAのコモディティ化による
破壊的イノベーション
● いまやリコンフィギャラブルコン
ピューティングが1万円で
○ CPUもOSもTCPもとばしてFPGAでア
プリ処理を書ける
○ アプリ開発者がアプリごとに専用ハード
設計できる時代に
○ しかも自宅で
○ これってMakerムーブメントだ
○ 昔の8bitマイコンみたい
FPGAは電力性能比がケタ違いに高い
● 大規模データセンターでは電力性能比
がネック
○ データセンターに供給可能な電力量には限り
がある
○ 例えば、1か所につき数MW程度
○ データセンターが提供できる処理能力は
サーバーの電力性能比によって大きく左右さ
れる
しかしアプリ処理のフルFPGA実装は
ハードルが高い...
CPUとFPGAの適材適所がキモ
ややこしいロジックはCPUで
●
●
●

ストリーミングの前処理
認証、OLTP、トランザクション
セッション管理、例外処理、UI/CLI/API

大量・並列処理はFPGAで
●
●
●
●

CPUやOSを経ないストリーミング、RDMA
ログ集計、パース、ウィンドウ処理
ソート、ジョイン、マージ、パターンマッチング
メディア配信・画像処理・数値演算・暗号化

→ARM+FPGA混載コアがおもしろい
● Xilinx Zynq
● Altera SoC
● 既存アプリの一部分のみアクセラレーションできる
ARM+FPGAが
データセンターにやってくる
CPUとFPGAはどう連携するか?
↓
Moving Computation to the Data
Alteraいわく:
(計算機にデータを持っていくのではなくて)
データのある場所に計算を持っていく
データのある場所で計算する

データのあるストレージやネットワークに計算させよう
そんな事例が増えている:Violin Memory, IBM Netezza, HFT...
従来型のアーキテクチャ:
「ビッグデータ」の時代なのに、
あいかわらず細切れにしてCPU
で逐次処理って...
新しいアーキテクチャ:
低コスト・大容量化したFPGA
で、アプリ処理できるインテリ
ジェントなI/Oを実装
Edge-Heavy Dataに似てる
Moving Computation to the Data
っぽい最近の業界動向
IBM Netezza: ストレージ層のFPGAで
大規模データのフィルタリング
XilinxによるZynqデモ:OpenCVの動画処理を
ARM+FPGAで100倍高速化
CPUではカクカクな処理がFPGA連携時はヌルヌルに(1:30あたり)
HPの次世代サーバMoonshot
SRC Computerと連携しFPGA搭載
IBM POWER8のCAPI:
外部FPGA/ASICと高速キャッシュ同期
Seagateのkey/value Ethernet drive
HDD/SSDがそのままKey Value Storeに...!
● CPU/OS/TCPのオーバーヘッドなし
金融分野のHFTやHPCは
さらに先に進んでいた
FPGAスイッチArista 7124FXによる
High Frequency Trading
High Frequency TradingのFPGA化
● 数msの遅れが数千万、数億規模の
損失を生む
● FPGA搭載NICでトレーディング
○
○

TCPや取引アルゴリズムのFPGA実装
CPU/OSを介さず低遅延を保証

● FPGA搭載アプリケーションスイッチ
Arista 7124FX
○

株価がサーバーに届く前にスイッチが株の
売り買い
取引アルゴリズムはx86で
オーダー執行はFPGAで
株価のパケットが届き終わる前に
オーダーのパケットを送り始める(怖

執行条件に合致しなければ最後に
チェックサムずらしてパケットを破棄。市場
データ到着から25 nsで発注完了。
投機市場だけに投機実行ってことか
JP Morgan+Maxelerによる
債権リスク評価専用FPGAクラスタ
● 40台で処理時間を8時間から4分に短縮
JP Morgan+Maxelerによる
債権リスク評価専用FPGAクラスタ
“FPGAを使うことで数100段といった非常
に深い演算パイプラインと、とても細かい
粒度での並列化によるストリーム・コン
ピューティングを実現できるからだ。これに
より、CPUに比べ数100倍のスループット
を得られるケースもある。”
そして
Memcached+FPGA
が熱い
ConveyのMemcachedアプライアンス
● 2013年9月発表
ConveyのMemcachedアプライアンス
x86とFPGAのハイブリッド
ConveyのMemcachedアプライアンス
x86サーバーの7倍のスループット、遅延は1/5
ConveyのFPGAマシン
他にもいろいろ速い
● ゲノム解析
● グラフ
● 文字列の編集距離
● 文字列の近似検索
なぜMemcachedは
FPGA実装で速くなるか?
Memcached+FPGAの論文が増えた
● An FPGA memcached appliance
○ HP Labs, Univ. of Massachusetts Lowell
○ FPGA '13
○ 内容:FPGAでMemcachedを実装してみた
● Achieving 10Gbps Line-rate Key-value Stores with
FPGAs
○ Xilinx, ETH Zurich
○ HotCloud '13
○ 内容:実効レート10GbpsのMemcached(白目
Memcached+FPGAの論文が増えた
● Thin Servers with Smart Pipes: Designing SoC
Accelerators for Memcached
○ HP Labs, Facebook, ARM, Univ. of Michigan
○ ISCA 2013
○ 内容:FPGAとCPUによるハイブリッド実装の提案

HPとFacebookとARM!
x86上のMemcachedの
ボトルネックを探る
● 100台のMemcachedクライアントと5種類の負荷を再現
○
○
○
○
○

固定サイズ(128B)
マイクロブログ(平均1KB)
Wiki(平均2.8KB)
サムネイル(平均25KB)
FriendFeed(MULTI-GET)

● テスト対象サーバー
○
○

Xeonベースのハイエンドサーバー
■ 2.25GHz x 6コアXeon/12GBメモリ/10GbE NIC
Atomベースの低消費電力サーバー
■ 1.6GHz x 2コアAtom/4GBメモリ/10GbE NIC
ボトルネックその1:命令キャッシュ
●

●

命令キャッシュのボトルネック
○ SPEC CPU 2006 integerベンチマークとの比較では、Memcachedでは最
大15倍も低い。これはLinuxカーネルとネットワークスタックのコード量の大
きさによるものである
ITLBのボトルネック
○ AtomではITLBの不足によりミス率がXeonに比べてきわめて高い
ボトルネックその2:分岐予測の失敗
●

分岐予測の失敗によるボトルネック
○ マイクロブログにおける実行時間の大きい上位50個の関数のうち、予測失
敗率が10%以上のもののリスト。TCPスタック、デバイスレイヤ、NICドライ
バなど。プロトコルの複雑さ、同期時の競合発生などの理由により分岐が
不規則であり予測が困難
Memcachedのボトルネック
● ボトルネックの原因は「OSカーネル、ネットワーク・スタック、
NICドライバのコードの長さ」
○
○

命令ストリームのボトルネックが発生
仮にスループットがリニアにスケールしたとしても、1GbE帯域を使い切るに
は6コア、10GbEでは64コアのXeonが必要
CPU+FPGAによるボトルネック解消:
TSSP: Thin Server, Smart Pipe
● 複雑な処理はソフトウェア(Thin Server)で
● 簡単・大容量処理はハードウェア(Smart Pipes)で
TSSPによるMemcachedの実装
● MemcachedのGETをSoC上でハードウェア実装する
○
○

MemcachedのGET/SET比は最大30:1、GETは全体の97%を占める。
ハードウェアで実装の困難な複雑な機能はソフトウェアでカバーする
GETにはUDPを使い、SETにはTCPを使う。Memcachedはそもそもベスト
エフォートな使い方なのでUDPで問題ない

● ハッシュテーブル検索とKVSを分け、前者はハードで効率
的に実行
○

デコードされたリクエスト中のキー情報はハッシュテーブル検索ハードに渡
される
ハッシュテーブル実装
●
●

KVを保存するメモリ領域の管理はソフトウェアで
ハッシュテーブル管理はハードで
性能評価
●
●

MemcachedのFPGA実装(冒頭の論文)を用い、GETのみハードで実装
○ Altera DE4 (Stratix IV 530 FPGA), 4GB DDR2 x 2, GbE x 4
この既存実装での評価結果を元に、Zynq上でTSSPを実装した場合の電力性
能比を推量。Xeonの6倍、Atomの16倍を見込んでいる
まとめ
まとめ
● ARM+FPGAのコモディティ化のインパクト
○ しかしFPGA開発のコストは高い
○ CPUとFPGAの適材適所が焦点に

● Moving Computation to the Data
○ データのある場所で計算する、というパラダイム
○ Thin Server, Smart Pipes

● FPGAがデータセンタにやってくる
○ Memcached/MapReduceアプライアンス
○ データベース/KVS
○ … and more!
Questions?

More Related Content

What's hot

Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用(2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」)
Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用(2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」)Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用(2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」)
Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用(2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」)Preferred Networks
 
PostgreSQL 15の新機能を徹底解説
PostgreSQL 15の新機能を徹底解説PostgreSQL 15の新機能を徹底解説
PostgreSQL 15の新機能を徹底解説Masahiko Sawada
 
君はyarn.lockをコミットしているか?
君はyarn.lockをコミットしているか?君はyarn.lockをコミットしているか?
君はyarn.lockをコミットしているか?Teppei Sato
 
MLOps Yearning ~ 実運用システムを構築する前にデータサイエンティストが考えておきたいこと
MLOps Yearning ~ 実運用システムを構築する前にデータサイエンティストが考えておきたいことMLOps Yearning ~ 実運用システムを構築する前にデータサイエンティストが考えておきたいこと
MLOps Yearning ~ 実運用システムを構築する前にデータサイエンティストが考えておきたいことRakuten Group, Inc.
 
本当は恐ろしい分散システムの話
本当は恐ろしい分散システムの話本当は恐ろしい分散システムの話
本当は恐ろしい分散システムの話Kumazaki Hiroki
 
Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料)
Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料)Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料)
Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料)NTT DATA OSS Professional Services
 
DBスキーマもバージョン管理したい!
DBスキーマもバージョン管理したい!DBスキーマもバージョン管理したい!
DBスキーマもバージョン管理したい!kwatch
 
DXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLive
DXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLiveDXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLive
DXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLiveTokoroten Nakayama
 
祝!PostgreSQLレプリケーション10周年!徹底紹介!!
祝!PostgreSQLレプリケーション10周年!徹底紹介!!祝!PostgreSQLレプリケーション10周年!徹底紹介!!
祝!PostgreSQLレプリケーション10周年!徹底紹介!!NTT DATA Technology & Innovation
 
DockerコンテナでGitを使う
DockerコンテナでGitを使うDockerコンテナでGitを使う
DockerコンテナでGitを使うKazuhiro Suga
 
NEDIA_SNIA_CXL_講演資料.pdf
NEDIA_SNIA_CXL_講演資料.pdfNEDIA_SNIA_CXL_講演資料.pdf
NEDIA_SNIA_CXL_講演資料.pdfYasunori Goto
 
一人でもはじめるGitでバージョン管理
一人でもはじめるGitでバージョン管理一人でもはじめるGitでバージョン管理
一人でもはじめるGitでバージョン管理Takafumi Yoshida
 
PostgreSQLをKubernetes上で活用するためのOperator紹介!(Cloud Native Database Meetup #3 発表資料)
PostgreSQLをKubernetes上で活用するためのOperator紹介!(Cloud Native Database Meetup #3 発表資料)PostgreSQLをKubernetes上で活用するためのOperator紹介!(Cloud Native Database Meetup #3 発表資料)
PostgreSQLをKubernetes上で活用するためのOperator紹介!(Cloud Native Database Meetup #3 発表資料)NTT DATA Technology & Innovation
 
心理的安全性を 0から80ぐらいに上げた話
心理的安全性を 0から80ぐらいに上げた話心理的安全性を 0から80ぐらいに上げた話
心理的安全性を 0から80ぐらいに上げた話Yusuke Hisatsu
 
SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」
SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」
SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」Takuto Wada
 
CPU / GPU高速化セミナー!性能モデルの理論と実践:実践編
CPU / GPU高速化セミナー!性能モデルの理論と実践:実践編CPU / GPU高速化セミナー!性能モデルの理論と実践:実践編
CPU / GPU高速化セミナー!性能モデルの理論と実践:実践編Fixstars Corporation
 
オンプレミス回帰の動きに備えよ ~クラウドの手法をオンプレミスでも実現するには~(CloudNative Days Fukuoka 2023 発表資料)
オンプレミス回帰の動きに備えよ ~クラウドの手法をオンプレミスでも実現するには~(CloudNative Days Fukuoka 2023 発表資料)オンプレミス回帰の動きに備えよ ~クラウドの手法をオンプレミスでも実現するには~(CloudNative Days Fukuoka 2023 発表資料)
オンプレミス回帰の動きに備えよ ~クラウドの手法をオンプレミスでも実現するには~(CloudNative Days Fukuoka 2023 発表資料)NTT DATA Technology & Innovation
 

What's hot (20)

Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用(2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」)
Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用(2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」)Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用(2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」)
Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用(2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」)
 
Gpu vs fpga
Gpu vs fpgaGpu vs fpga
Gpu vs fpga
 
PostgreSQL 15の新機能を徹底解説
PostgreSQL 15の新機能を徹底解説PostgreSQL 15の新機能を徹底解説
PostgreSQL 15の新機能を徹底解説
 
君はyarn.lockをコミットしているか?
君はyarn.lockをコミットしているか?君はyarn.lockをコミットしているか?
君はyarn.lockをコミットしているか?
 
MLOps Yearning ~ 実運用システムを構築する前にデータサイエンティストが考えておきたいこと
MLOps Yearning ~ 実運用システムを構築する前にデータサイエンティストが考えておきたいことMLOps Yearning ~ 実運用システムを構築する前にデータサイエンティストが考えておきたいこと
MLOps Yearning ~ 実運用システムを構築する前にデータサイエンティストが考えておきたいこと
 
本当は恐ろしい分散システムの話
本当は恐ろしい分散システムの話本当は恐ろしい分散システムの話
本当は恐ろしい分散システムの話
 
Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料)
Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料)Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料)
Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料)
 
DBスキーマもバージョン管理したい!
DBスキーマもバージョン管理したい!DBスキーマもバージョン管理したい!
DBスキーマもバージョン管理したい!
 
Guide To AGPL
Guide To AGPLGuide To AGPL
Guide To AGPL
 
DXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLive
DXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLiveDXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLive
DXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLive
 
祝!PostgreSQLレプリケーション10周年!徹底紹介!!
祝!PostgreSQLレプリケーション10周年!徹底紹介!!祝!PostgreSQLレプリケーション10周年!徹底紹介!!
祝!PostgreSQLレプリケーション10周年!徹底紹介!!
 
DockerコンテナでGitを使う
DockerコンテナでGitを使うDockerコンテナでGitを使う
DockerコンテナでGitを使う
 
NEDIA_SNIA_CXL_講演資料.pdf
NEDIA_SNIA_CXL_講演資料.pdfNEDIA_SNIA_CXL_講演資料.pdf
NEDIA_SNIA_CXL_講演資料.pdf
 
一人でもはじめるGitでバージョン管理
一人でもはじめるGitでバージョン管理一人でもはじめるGitでバージョン管理
一人でもはじめるGitでバージョン管理
 
PostgreSQLをKubernetes上で活用するためのOperator紹介!(Cloud Native Database Meetup #3 発表資料)
PostgreSQLをKubernetes上で活用するためのOperator紹介!(Cloud Native Database Meetup #3 発表資料)PostgreSQLをKubernetes上で活用するためのOperator紹介!(Cloud Native Database Meetup #3 発表資料)
PostgreSQLをKubernetes上で活用するためのOperator紹介!(Cloud Native Database Meetup #3 発表資料)
 
心理的安全性を 0から80ぐらいに上げた話
心理的安全性を 0から80ぐらいに上げた話心理的安全性を 0から80ぐらいに上げた話
心理的安全性を 0から80ぐらいに上げた話
 
SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」
SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」
SQLアンチパターン 幻の第26章「とりあえず削除フラグ」
 
CPU / GPU高速化セミナー!性能モデルの理論と実践:実践編
CPU / GPU高速化セミナー!性能モデルの理論と実践:実践編CPU / GPU高速化セミナー!性能モデルの理論と実践:実践編
CPU / GPU高速化セミナー!性能モデルの理論と実践:実践編
 
Vacuum徹底解説
Vacuum徹底解説Vacuum徹底解説
Vacuum徹底解説
 
オンプレミス回帰の動きに備えよ ~クラウドの手法をオンプレミスでも実現するには~(CloudNative Days Fukuoka 2023 発表資料)
オンプレミス回帰の動きに備えよ ~クラウドの手法をオンプレミスでも実現するには~(CloudNative Days Fukuoka 2023 発表資料)オンプレミス回帰の動きに備えよ ~クラウドの手法をオンプレミスでも実現するには~(CloudNative Days Fukuoka 2023 発表資料)
オンプレミス回帰の動きに備えよ ~クラウドの手法をオンプレミスでも実現するには~(CloudNative Days Fukuoka 2023 発表資料)
 

Similar to Moving computation to the data (1)

ACRiウェビナー_ChipTip Technology様ご講演資料
ACRiウェビナー_ChipTip Technology様ご講演資料ACRiウェビナー_ChipTip Technology様ご講演資料
ACRiウェビナー_ChipTip Technology様ご講演資料直久 住川
 
組込向けDeep Learning最新技術の紹介 量子化テクニックとDorefaNetについて
組込向けDeep Learning最新技術の紹介量子化テクニックとDorefaNetについて組込向けDeep Learning最新技術の紹介量子化テクニックとDorefaNetについて
組込向けDeep Learning最新技術の紹介 量子化テクニックとDorefaNetについてNatsutani Minoru
 
Django で始める PyCharm 入門
Django で始める PyCharm 入門Django で始める PyCharm 入門
Django で始める PyCharm 入門kashew_nuts
 
PYNQで○○してみた!
PYNQで○○してみた!PYNQで○○してみた!
PYNQで○○してみた!aster_ism
 
サバフェスLt
サバフェスLtサバフェスLt
サバフェスLt宗 大栗
 
High performance python computing for data science
High performance python computing for data scienceHigh performance python computing for data science
High performance python computing for data scienceTakami Sato
 
FPGA, AI, エッジコンピューティング
FPGA, AI, エッジコンピューティングFPGA, AI, エッジコンピューティング
FPGA, AI, エッジコンピューティングHideo Terada
 
20220525_kobayashi.pdf
20220525_kobayashi.pdf20220525_kobayashi.pdf
20220525_kobayashi.pdf直久 住川
 
携帯SoCでの画像処理とHalide
携帯SoCでの画像処理とHalide携帯SoCでの画像処理とHalide
携帯SoCでの画像処理とHalideMorpho, Inc.
 
吾輩はコンテンツ事業者である 楽天編
吾輩はコンテンツ事業者である 楽天編吾輩はコンテンツ事業者である 楽天編
吾輩はコンテンツ事業者である 楽天編Rakuten Group, Inc.
 
【とらのあなラボ Tech Day #3】新規システムにおける技術選定〜GoとgRPCを採用した話〜
【とらのあなラボ Tech Day #3】新規システムにおける技術選定〜GoとgRPCを採用した話〜	【とらのあなラボ Tech Day #3】新規システムにおける技術選定〜GoとgRPCを採用した話〜
【とらのあなラボ Tech Day #3】新規システムにおける技術選定〜GoとgRPCを採用した話〜 虎の穴 開発室
 
Pcapngを読んでみる
Pcapngを読んでみるPcapngを読んでみる
Pcapngを読んでみるYagi Shinnosuke
 
M5StackにFPGAをつないでみた
M5StackにFPGAをつないでみたM5StackにFPGAをつないでみた
M5StackにFPGAをつないでみたKenta IDA
 
【HTML5ゲーム開発環境勉強会 】PlayCanvasビルトインコンポーネント ディープダイブ第一弾【物理エンジン】(2018/12/11講演)
【HTML5ゲーム開発環境勉強会 】PlayCanvasビルトインコンポーネント ディープダイブ第一弾【物理エンジン】(2018/12/11講演)【HTML5ゲーム開発環境勉強会 】PlayCanvasビルトインコンポーネント ディープダイブ第一弾【物理エンジン】(2018/12/11講演)
【HTML5ゲーム開発環境勉強会 】PlayCanvasビルトインコンポーネント ディープダイブ第一弾【物理エンジン】(2018/12/11講演)PlayCanvas運営事務局
 
Offloading BPF Implementation to FPGA-NIC したいねって話
Offloading BPF Implementation to FPGA-NIC したいねって話Offloading BPF Implementation to FPGA-NIC したいねって話
Offloading BPF Implementation to FPGA-NIC したいねって話slankdev
 

Similar to Moving computation to the data (1) (20)

ACRiウェビナー_ChipTip Technology様ご講演資料
ACRiウェビナー_ChipTip Technology様ご講演資料ACRiウェビナー_ChipTip Technology様ご講演資料
ACRiウェビナー_ChipTip Technology様ご講演資料
 
Fpgax20170924
Fpgax20170924Fpgax20170924
Fpgax20170924
 
組込向けDeep Learning最新技術の紹介 量子化テクニックとDorefaNetについて
組込向けDeep Learning最新技術の紹介量子化テクニックとDorefaNetについて組込向けDeep Learning最新技術の紹介量子化テクニックとDorefaNetについて
組込向けDeep Learning最新技術の紹介 量子化テクニックとDorefaNetについて
 
Visasq
VisasqVisasq
Visasq
 
Django で始める PyCharm 入門
Django で始める PyCharm 入門Django で始める PyCharm 入門
Django で始める PyCharm 入門
 
PYNQで○○してみた!
PYNQで○○してみた!PYNQで○○してみた!
PYNQで○○してみた!
 
PreadNet
PreadNetPreadNet
PreadNet
 
サバフェスLt
サバフェスLtサバフェスLt
サバフェスLt
 
High performance python computing for data science
High performance python computing for data scienceHigh performance python computing for data science
High performance python computing for data science
 
FPGA, AI, エッジコンピューティング
FPGA, AI, エッジコンピューティングFPGA, AI, エッジコンピューティング
FPGA, AI, エッジコンピューティング
 
Riscv+fpga200606
Riscv+fpga200606Riscv+fpga200606
Riscv+fpga200606
 
PyCUDAの紹介
PyCUDAの紹介PyCUDAの紹介
PyCUDAの紹介
 
20220525_kobayashi.pdf
20220525_kobayashi.pdf20220525_kobayashi.pdf
20220525_kobayashi.pdf
 
携帯SoCでの画像処理とHalide
携帯SoCでの画像処理とHalide携帯SoCでの画像処理とHalide
携帯SoCでの画像処理とHalide
 
吾輩はコンテンツ事業者である 楽天編
吾輩はコンテンツ事業者である 楽天編吾輩はコンテンツ事業者である 楽天編
吾輩はコンテンツ事業者である 楽天編
 
【とらのあなラボ Tech Day #3】新規システムにおける技術選定〜GoとgRPCを採用した話〜
【とらのあなラボ Tech Day #3】新規システムにおける技術選定〜GoとgRPCを採用した話〜	【とらのあなラボ Tech Day #3】新規システムにおける技術選定〜GoとgRPCを採用した話〜
【とらのあなラボ Tech Day #3】新規システムにおける技術選定〜GoとgRPCを採用した話〜
 
Pcapngを読んでみる
Pcapngを読んでみるPcapngを読んでみる
Pcapngを読んでみる
 
M5StackにFPGAをつないでみた
M5StackにFPGAをつないでみたM5StackにFPGAをつないでみた
M5StackにFPGAをつないでみた
 
【HTML5ゲーム開発環境勉強会 】PlayCanvasビルトインコンポーネント ディープダイブ第一弾【物理エンジン】(2018/12/11講演)
【HTML5ゲーム開発環境勉強会 】PlayCanvasビルトインコンポーネント ディープダイブ第一弾【物理エンジン】(2018/12/11講演)【HTML5ゲーム開発環境勉強会 】PlayCanvasビルトインコンポーネント ディープダイブ第一弾【物理エンジン】(2018/12/11講演)
【HTML5ゲーム開発環境勉強会 】PlayCanvasビルトインコンポーネント ディープダイブ第一弾【物理エンジン】(2018/12/11講演)
 
Offloading BPF Implementation to FPGA-NIC したいねって話
Offloading BPF Implementation to FPGA-NIC したいねって話Offloading BPF Implementation to FPGA-NIC したいねって話
Offloading BPF Implementation to FPGA-NIC したいねって話
 

More from Kazunori Sato

FPGAによる大規模データ処理の高速化
FPGAによる大規模データ処理の高速化FPGAによる大規模データ処理の高速化
FPGAによる大規模データ処理の高速化Kazunori Sato
 
Arista @ HPC on Wall Street 2012
Arista @ HPC on Wall Street 2012Arista @ HPC on Wall Street 2012
Arista @ HPC on Wall Street 2012Kazunori Sato
 
CBA Google App Engine 20101208
CBA Google App Engine 20101208CBA Google App Engine 20101208
CBA Google App Engine 20101208Kazunori Sato
 
GDD2010 appengine ja night + Slim3
GDD2010 appengine ja night + Slim3GDD2010 appengine ja night + Slim3
GDD2010 appengine ja night + Slim3Kazunori Sato
 
Doc management by Confluence+Jira
Doc management by Confluence+JiraDoc management by Confluence+Jira
Doc management by Confluence+JiraKazunori Sato
 
Sthseminar Gae 20090715
Sthseminar Gae 20090715Sthseminar Gae 20090715
Sthseminar Gae 20090715Kazunori Sato
 
Flex/AIR×GAE/J 開発tips
Flex/AIR×GAE/J開発tipsFlex/AIR×GAE/J開発tips
Flex/AIR×GAE/J 開発tipsKazunori Sato
 

More from Kazunori Sato (10)

FPGAによる大規模データ処理の高速化
FPGAによる大規模データ処理の高速化FPGAによる大規模データ処理の高速化
FPGAによる大規模データ処理の高速化
 
Arista @ HPC on Wall Street 2012
Arista @ HPC on Wall Street 2012Arista @ HPC on Wall Street 2012
Arista @ HPC on Wall Street 2012
 
Bpstudy ajnreview
Bpstudy ajnreviewBpstudy ajnreview
Bpstudy ajnreview
 
cloudmix GAE slides
cloudmix GAE slidescloudmix GAE slides
cloudmix GAE slides
 
CBA Google App Engine 20101208
CBA Google App Engine 20101208CBA Google App Engine 20101208
CBA Google App Engine 20101208
 
GDD2010 appengine ja night + Slim3
GDD2010 appengine ja night + Slim3GDD2010 appengine ja night + Slim3
GDD2010 appengine ja night + Slim3
 
Doc management by Confluence+Jira
Doc management by Confluence+JiraDoc management by Confluence+Jira
Doc management by Confluence+Jira
 
XMPP and Tornado
XMPP and TornadoXMPP and Tornado
XMPP and Tornado
 
Sthseminar Gae 20090715
Sthseminar Gae 20090715Sthseminar Gae 20090715
Sthseminar Gae 20090715
 
Flex/AIR×GAE/J 開発tips
Flex/AIR×GAE/J開発tipsFlex/AIR×GAE/J開発tips
Flex/AIR×GAE/J 開発tips
 

Moving computation to the data (1)