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InAccelがロジスティック回帰のトレーニングを高速化するオープンソースのFPGA向けIPコアを公開
2019年7月8日、FPGAを用いた機械学習の高速化ソリューションを手掛けるInAccelは、ロジスティック回帰アルゴリズムのトレーニングを高速化するFPGA向けのIPコアをオープンソースで公開した。
発表によるとInAccelのIPコアはXilinxのFPGA向けに最適化されたもので、Xilinxの提供するデータセンター向けのアクセラレータ・カード「Alveo U200/U250」および、AWSのf1インスタンス、Alibaba Cloudのf3インスタンスなどで利用する事が可能。ロジスティック回帰アルゴリズムのトレーニングにおいて、シングルスレッド実行と比較して最大70倍、8コア汎用CPU実行と比較して最大12倍のスピードアップを実現できるという。
InAccel IPコアの入手先：https://github.com/inaccel/logisticregression
InAccelはギリシャのスタートアップで、クラウド上のFPGAリソースの活用を容易化する事で機械学習を高速化するソリューションを提供している。同社のFPGAリソース・マネージャを利用することで、大規模アプリケーションのワークロードをサーバー内の複数のFPGAに分散したり、複数のアプリケーションでサーバー内の1つまたは複数のFPGAを共有する事が可能となる。
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