猪飼 國夫

 最近動的再構成可能(ダイナミック・リコンフィギュラブル)なプロセッサが話題を集めています.しかしこの技術はFPGA(特にCPLD)の特許に抵触しないかという議論もあります.今回は,従来あまり議論にならなかった既存の特許との関係を探っていきます.

再構成可能プロセッサを眺めてみると

 命令などの機能が固定である従来のプロセッサでは,使う可能性があるすべての命令や機能はチップの上にハードウェアとしてあらかじめ用意しておかなくてはなりませんでした.また,その種類の多さと能力の高さがプロセッサの売りであったことも確かでした.

 しかし組み込み用途など,使う命令や機能がアプリケーションの仕様で一定の範囲に決まっている場合は,高機能を競った汎用のプロセッサなどでは不要なチップ面積を消費しまうというむだが生じます.

 一方,プロセッサの手本ともいえる人間の脳細胞は,一生涯かかっても使い切れないほどの神経細胞を保有しています.さらに人間の場合は,一部に損傷が起こった場合の予備や,能力開発によってそれらを自在に活用できるようになっています.脳の神経細胞の数が必要能力ぎりぎりでは,少しでも損傷が起きたら,すぐ御陀仏ということになります.

 プロセッサにおける余分な機能や能力は,残念ながら自然界のようにゆとりをもつために用意されたものではないので,肝心の機能が損傷を受けたら,やはりすぐに御陀仏です.それでも,組み込み用途などで使わない命令や機能は,各アプリケーションごとに取捨選択したい,という発想が出てきました.その機能をうまく使えば,部分的な故障は回避してプロセッサを利用できるかもしれません.

 通常,ユーザによるプロセッサ機能の再構成(reconfiguration)を考えると,その実現方法は図1のようにいくつか考えられます.

 今,いちばんホットなものは,動作中にそのときに必要な処理に応じて,プロセッサの内部機能を変更できる図1(a)の完全なダイナミック型です.変更できる機能を組み込むチップの回路は,基本的にはRAMベースのFPGAになります.ただコスト・アップを認めてまで,このような能力を必要とする用途がどれほどあるか,ということになると,学術的な興味を除けば意外と少ないかもしれません.

 可能性が高いのは,図1(b)のプロセッサが動作を開始する前に毎回必要な機能を組み込むスタティック型かもしれません.これは原理的には一般的なFPGAの機能と変わることがありませんが,FPGAのように毎回チップに同一のコンフィグレーション・データをロードするのではなく,動かす可能性があるアプリケーションに適したいくつかの機能を使い分けてロードするということになります.このタイプも再構成可能プロセッサの一種と分類できます.

 ハードウェアのチップ上に目一杯積み込んだプロセッサの機能を,アプリケーションによって必要な部分だけ生かすという,省電力やチップの外部接続端子数を節約する図1(c)の方式は,プロセッサのベンダにとっては作りやすい方式です.機能の選択は,チップのイニシャライズ・プログラムによってなされたり,特定端子に外部から信号を与えることによって実現しています.組み込み用のプロセッサは,多かれ少なかれ,この機能を搭載しているといってもよいでしょうが,当然ながらここで考えている再構成可能プロセッサとは異なります.

 プロセッサのベンダの側で使う可能性がある機能を決めて,同じプロセッサ・コアに対して種々の変更・拡張版を供給するという図1(d)の方式が,いままでの組み込み用途のプロセッサではよく使われました.現在でも多くの組み込み用途では,このような既成のチップのバリエーションから選んで使うというユーザが多いと思われます.

 図1(e)のようなプロセッサを注文する側で,プロセッサ・ベンダ側が用意したメニューから自分が必要な機能を選んでチップの製造から依頼するという方法は,マスクからのスタティック型の再構成可能プロセッサです.すなわち,図1(c)(d)の定食メニューをアラカルトにしたものです.

(a)動的再構成(DRP)
(b)動作開始時に静的再構成(FIE)
(c)使用側で不要機能を休止(種々)
(d)種々のチップを用意する(SH)
(e)受注製造時に再構成(MeP)
図1 ユーザ側でプロセッサ機能を再構成する方法

ユーザが機能を構成できるリコンフィギュラブル・プロセッサの製品

 現在図1の(a)(e)に当てはまる製品がいくつかのベンダから提供されています.国内の二,三の製品について,その構成を調べてみましょう.

DRP(Dynamically Reconfigurable Processor,NEC)

 NECが発表しているダイナミック型です.内部の回路は,図2のように格子状に配置された8ビット単位のPE(Processor Element)アレイとそれらをダイナミックに選択するSTC(State Transition Controller)およびPEにデータを供給するRAMとメモリ・コントローラから成っています.

 この回路自体を単独のチップとして作成することもできますが,通常のプログラムを実行するCPUなどと組み合わせてIPとして利用し,一体化することも考えられています.このプロセッサは,C言語で書かれたアプリケーションからRTL経由で,あるいは直接にチップへの書き込みコードを作成し,PEへのデータ供給など必要な回路を生成して使います.

 この構造はCPLDの構造に非常によく似ています.さらに,PEで実行された演算結果をどんどん別のPEに供給するという構成をもつことで,高速な演算・処理が可能と主張していますが,これは後の節で説明する既成特許の構成とも似ています.

図2(4) DRPの内部構成

DAP/DNA-HP(Digital Application Processor/ Distributed Network Architecture,アイピーフレックス)

 DAP/DNAはアイピーフレックスが発表しているダイナミック型です.図3のように,一般的なプロセッサと同じようなDAPプロセッサと,DNAマトリックスと呼ぶ再構成可能な32ビット演算のエレメント144個からなるアレイでできてきます.

 各エレメント間の接続をコンフィグレーション・メモリの内部に持つという構造は,基本的には上述のDRPと同じです.あるエレメントの出力をほかのエレメントの入力にすることで,パイプライン的な処理ができるという図4の考えは,やはり既成特許のもつ特徴と重なります.コンフィグレーション・メモリも既成特許と同じ考えで作られています.

図3(5) DAP/DNA-HPの内部構成

図4(5) パイプライン接続

MeP(Media embedded Processor,東芝)

  MePは,東芝が発表している,図1(e)のタイプのものです.ユーザが必要な機能を自由に選んで,チップの製造を発注できるようになっています.

 MePコアはIPとしてRTLで提供され,目的のチップ内に組み込まれます.各MePの中は表1のように,かなりカスタマイズでき,複数のMePを組み込むことも可能です.

 表1から見受けられるMePのおもなターゲットは画像や音声,通信用のDSPの代わりと考えてよいでしょう.そのため,MePコア自体は図5のように一般的なプロセッサと同一で,動的再構成可能プロセッサのように演算・処理エレメントをアレイ構造に並べて,その機能の設定とその間の接続をコンフィグレーションとして与える,という構成にはなっていません.

 この方式は,技術的に見て,後の節で解説する既成特許とは接点がないようです.

表1 MePコアのカスタマイズ

項目選択肢
オプション命令32ビット乗算・除算,ビット操作,ゼロ検出,差分絶対値,平均値,最小値・最大値,クリップ,飽和演算
デバッグ機能命令アドレス・ブレーク,データ・アドレス・ブレーク,シングル・ステップ,デバッグ割り込み
ローカル・メモリ命令キャッシュ(0〜16Kバイト),命令RAM(0〜32Kバイト),データ・キャッシュ(0〜16Kバイト),データRAM(0〜128Kバイト)
割り込みコントローラチャネル数(1〜32),割り込みレベル(1〜15)
タイマ/カウンタチャネル数(0〜4)
バス・インターフェースバス幅(32,64ビット)

図5 MePコアの構成(東芝セミコンダクタのWebサイトより引用)

動的再構成可能プロセッサの将来

 前節でも述べたように,この形のプロセッサは学術的には興味をひくものですが,まだまだ実用面からの支持を多く得るには至っていません.その理由は,以下のように並べることができます.

  1. たとえC言語から直接回路が構成されるとしても,チップの特徴を考慮しないわけにはいかないため,各ベンダ間での相互の流用が困難である
  2. 量産用途ならフルカスタムやMeP方式のほうが単価が安くなる
  3. 高速処理をうたう特殊用途や計算力ならば従来の超並列プロセッサが,あいまいな判断なら後の節で紹介するFIEなどが競合技術として登場してくる

 では,このようなプロセッサをどのような用途に使えばよいのかという観点から考えると,以下のようなことが浮かびます.

  1. 学習機能付きパターン認識
  2. 動的データ圧縮・伸長
  3. 低S/N比信号からの情報検出

 車載用など,多くの用途はあるでしょうが,とりあえず一つの応用例について可能性を探ってみます.

 パターン認識技術はコンピュータが出現したばかりのころから追いかけられてきた開発テーマです.実際にセンサ技術の発達とプロセッサの多機能高速化によって,パターン・マッチングによる認識技術はかなりの水準に達しています.

 しかし,たとえば医療の世界では超音波,CT,MRI,PET,各種内視鏡の普及で,レントゲン写真だけだった時代と比べて,非常に速いスピードで画像の量が増えています.これらの画像を読んで病巣を探す検診水準の需要は,担当医師の不足だけでは論じられないほど差し迫っています.

 医師が生画像を見る前に何らかの機械化が必要ですが,人命にかかわるため誤判断が許されない,すなわち「疑わしきは罰する」方式で情報を提供しなければなりません.病巣の形態は千差万別なので,判断をゆるくすればほとんどすべての画像の全領域が医師の判断を仰ぐことになり,機械化の意味がなくなります.

 ここでは,パターン・マッチングはたとえ同一人物の過去の画像との間であっても決定的な認識技術とはなり得ません.それは,同一条件での画像の取得が困難な部位が多いからです.

 人体の画像情報は,さらに低S/N比の情報です.素人の患者や家族が,医師から説明を受けるときに図6のような超音波画像(エコー)を見せられても,何だかわからないのは医学的な知識の不足だけでなく,生の画像が複雑かつ境界不明でコントラストが悪いものが多いからです.

 これらの画像から有効な情報を引き出して,医師に病気の疑いがあるかもしれないという示唆を与える,スクリーニング・システムの開発は,多くの医学研究者と医用画像機器ベンダで行われています.これらの技術を開発するために必要なものは,もちろん医学的な診断のノウハウなのですが,これは原理的に医師の診断から学習するシステムとなるでしょう.

 造影剤の注入方法をくふうし,CTやMRI画像から三次元モデルを作成し,ディスプレイ上で回転しながら見ると,現在の技術でも臓器などの病変は目視で容易に判別できます.しかし,これをすべての健康診断の受診者に行うのではたいへんな手間がかかります.手術前の患者に対してさえも,この方法を適用している病院は少ないようです.

 演算・判断の構成が処理中のデータに応じてに自由に再構成できるプロセッサを,医師が日常使っているパソコン水準のコンピュータに付加することで,診断に携わる医師から短時間で多くの実践的な情報を収集できるかもしれません.

 とにかく,動的再構成可能プロセッサは,東京大学の天体シミュレーション用のGRAPE6や後の節で紹介するFIEなどのように,特定の需要があって考え出されたものではなく,開発先行の気配が濃厚なので,普及にはキラー・アプリケーションが不可欠であると思われます(図7).

図6 医師と患者の不毛なやりとり

図7 キラー・アプリケーションを探せ!

再構成可能プロセッサ類似の従来特許

 元来,再構成可能プロセッサは学術的な興味から検討されてきました.コンピュータが発明されて以来,種々の方法でこのような方式が考案されています.これらの中には,プロセッサ・ベンダ以外の手によって研究され,特許として登録されたもので,現在もなお有効なものもあります.

 実際に再構成可能プロセッサの原理が特許になるか,ということについては,いろいろと意見があると思います.しかし図8に紹介するように,よく似た原理のプロセッサが特許として登録されています.

(a)(3)多段論理演算装置
(b)(1)プログラム展開方式電子計算機

図8 従来の特許の例

プログラム展開方式電子計算機

 この方式は特許公報(1) をそのまま読むと,いま流行の動的再構成可能プロセッサそのものの基本的な機能が特許になっているように思えます.さっそく発明者の内藤祐介氏に意見を聞いてみました.

 内藤氏の観点からすると,現在各社から発表されている動的再配置可能プロセッサは,その実施面から見て,彼の特許に抵触する可能性がある,とのことです.前節で簡単に紹介した動的再構成可能プロセッサが,この特許に抵触するかどうかについては,筆者は判断を避けます.

 実際に,各プロセッサ・ベンダが内藤氏の主張を認めて,特許の使用許諾契約を行うかどうかはわかりませんが,内藤氏が現時点でこの特許を利用した商品を発表していないところを見ると,たとえ争いにならなくても,あまり大きな金額は期待できないでしょう.

 この特許の詳しい内容は公開されている特許公報をご覧いただくことにして,以下,だいたいの技術内容を紹介します.

 図9にこのプロセッサの構成を示します.図中の論理回路群は前節で紹介したDRPやDNAと同じく接続が固定されていません.そして,それらのコンフィグレーション・データはメモリに保存されています.データの入出力の接続もコンフィグレーション・データとしてメモリに記憶しておきます.

 上位のコンピュータのプログラムは,起動装置を経由して,すでにコンフィグレーションされている論理回路群の一部を使って実行されます.同時にいくつもの処理を平行実行させることも可能です.さらに,機械語でなくてもC言語のような高度の記述から直接変換して実行させることもできます.

 コンフィグレーションされていない処理に関しては,プログラム書き換え器を使って静的・動的に新しい論理回路の接続を用意することができます.

 回路の実施例については,論理回路をお互いに接続し直す構造であるため,FPGAやCPLDによく似ていますが,接続を決めているメモリ(RAM)が実行中でも書き換え可能という点が特徴です.

 通常の動的再構成可能プロセッサはこの構造と非常によく似ています.

図9(3) プログラム展開方式の構成(特許公報から引用)

● 多段論理演算装置(FIE)

 このプロセッサは,図10に示すような2入力の関数を処理するエレメント(FIU)を多段に接続し,図11のように多段関数処理プロセッサ(FIE:Fuzzy Inference Engine)にしています.

 FIEはもともと筆者らの研究の過程で,ファジィ演算を主体として実行させるために考え出されました.もちろん,ファジィ演算以外の関数も演算の対象として扱うことができます.これらの関数は,FIE自体には組み込まれておらず,利用するアプリケーション側で,FIEを使う前に必要な演算・判断処理機能や,その処理過程を組み込まなけらばなりません.

 筆者らはこの関数に2入力のファジィ論理関数を使い,自立運転型のミクロモデルからなる道路交通シミュレータを開発しました(2)

 このプロセッサはFPGAでも作成できますが,論理回路としてはFIEプロセッサを動かすための機能が組み込まれているだけで,プロセッサの関数や判断機能はFPGAの外部に接続したRAMで静的あるいは動的に実現しているという特徴があります.論理回路は非常に小さいため,FPGAなどのハードウェアだけでなく,ソフトウェアでも簡単に実装できます.

 実際に筆者らが開発したFIEを用いた上記の道路交通シミュレータでは,ソフトウェアで実装を試み,パソコン上の高級言語でわずか30行程度のプログラムで,このプロセッサの論理機能部を実現できました.プログラム自体のサイズが非常に小さいため,パソコンのプロセッサに登載されている命令キャッシュ内にFIEエミュレータが全部入ってしまい,遅いチップでハードウェア化するよりも高速に処理できるという結果になりました.

 このプロセッサは,2入力関数の解をあらかじめ計算しておいて,図10のようにRAMにその解を静的・動的にロードして,シミュレーションに必要な種々の複雑な関数を提供するという動作を行います.さらに同じ関数でも共有することなく,シミュレーションの過程で必要な関数は使った数だけ実物を用意し,図12のようにパイプライン化した多段構造で関数演算を実行させます.

 通常の制御や観測データなら,8〜10ビット程度の有効数字があれば十分なアプリケーションが多いので,2入力関数のすべての値をテーブルとして用意しても,20ビットのアドレス空間(1Mワード)ですべての場合の関数値を格納できます.現在では1Gバイト程度のRAMは驚くにはあたらないので,数百個程度の関数を静的にもつことも容易です.

 道路交通シミュレーションでは約二千台の自動車を信号や右左折,一時停止などの複雑な状況下で動かしても,この数の関数を使い切ることはありませんでした.FIEでの処理速度は十分に速く,上記の状態で自動車の運転判断やふるまいを0.1秒ごとに計算し,OpenGLでリアルタイム描画しても,通常のパソコンで十分間に合うことが確認されています.

 関数の数が多い処理では,RAMへの関数値のロードに時間がかかるので,動的に関数をロードすることについては難点があります.これについては,静的構成の関数間のコンフィグレーションを動的に変えることで実現します.

 多段構造では,前の演算や処理の結果が直接的に次の段のデータとして使われるパイプライン構造になり,演算や判断・処理は,上述の図12に示すような形で実現します.このFIEはノイマン型のプロセッサのように汎用の命令を用意して,プログラムを使って順次処理していくという方式ではなく,プログラム自体がプロセッサとして構築される,非ノイマン型と考えることができます.この構造は,人間などの神経繊維による判断・処理機構をまねたものですが,神経回路網とは異なり,論理構造を作成したときに入力値に対する出力値は決定論的に決まり,学習させてはいません.

図10(2) 2入力の関数FIU(Fuzzy Inference Unit)の構成

図11(2) FIE(Fuzzy Inference Engine)の構成

図12 多段論理の構成例

● 特許の範囲と権利の主張

 特許(3)になっている部分は,動的再構成した多段構造の回路で,高速に複雑な処理ができるという部分で,関数をルックアップ・テーブルで持つということ自体は公知の技術なので,特許にはなっていません.

 なお,このプロセッサの技術は1993年には国際学会でも発表し,特許は筆者が取得しましたが,これはほかの人や組織が同じ原理の特許を取ってしまうと,多くの人が自由に使えないので,特許という形で公知公開の技術にしたものです.

 したがって,この特許を使って研究し論文を発表したり,商品を開発し利益を上げても,筆者は異議を唱えません.無償公開しています.もし各社から出されている動的再構成可能プロセッサがこの特許に抵触したとしても,問題はありませんが,抵触した部分があったとすると,これらのベンダは第三者に対してその部分の権利を主張できないということです.

 特許情報以上のノウハウについては,研究・商品開発ともに無償公開は行っていません.また,研究論文の場合は,論文あるいは特許を引用したことを明記してください.

 参考・引用*文献
  1. 特許2626831(1997年4月18日登録).
  2. http://www.ne.jp/asahi/yikai/class/fuzzy/FuzzyIndex.htm
    http://www.fs.se.uec.ac.jp/mitram_j.html
  3. 特許2571328(1996年10月24日登録).
  4. NEC,DRP発表資料.
  5. アイピーフレックス,DAP/DNA発表資料.

いかい・くにお

工学博士

http://www.ne.jp/asahi/yikai/class/





copyright 2005 Kunio Yikai

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移り気な情報工学 第62回 地震をきっかけにリアルタイム・システム再考

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第92回 チャレンジするためにシリコン・バレーへ 対談編
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第88回 営業からベンチャ企業設立までの道のり(第一部)
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第80回 フリー・エンジニアという仕事(第二部)
第79回 フリー・エンジニアという仕事(第一部)
第78回 インドに流れ出るシリコンバレーエンジニアの仕事
第77回 エンジニア達の健康管理・健康への努力(第二部)
第76回 エンジニア達の健康管理・なぜエンジニア達は太る?(第一部)
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第71回 凄腕女性エンジニアリングマネージャ(第一部)
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第68回 シリコンバレーに夫婦で出向(第二部)
第67回 シリコンバレーに夫婦で出向(第一部)
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第62回 日本でシリコンバレースタートアップを体験する(第三部)
第61回 日本でシリコンバレースタートアップを体験する(第二部)
第60回 日本でシリコンバレースタートアップを体験する(第一部)

電脳事情にし・ひがし
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第23回 これまでの補足とIntel386およびAMD x86-64オプション
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第13回 続々・GCC2.95から追加変更のあったオプションの補足と検証
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Copyright 1997-2005 CQ Publishing Co.,Ltd.


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