自動運転車の開発を加速 - Intelが進めるFPGA活用

4月17日、日本アルテラは、IntelのPSG(Programmable Solution Group:旧Altera)による、自動運転ソリューションに関する説明会を開催した(Photo01)。

まず概況であるが、2016年と2025年の自動運転に関する要件をまとめたのがPhoto02である。自動運転の要件は、2025年あたりだと無人で走行可能なSAEのレベル5(完全自動化)がターゲットに入ってくるが、そうなると演算性能は50～100TFlops、カメラの画素数も10億画素オーダー、蓄えられるデータもテラバイト級になるし、安全機能も現在のFail Safe(故障が起きたら止まる)からFail Operation(故障が起きたら安全なところまで避難する)になる。そのため、さまざまなMCUを組み合わせる現在のECUでは構成的に数が膨大になり、これらをさらに統合したチップを、(それでも)50くらい搭載する、といった話になる。これを実現するためのカギを握るのは、演算性能と省電力性、リアルタイム性、安全/セキュリティということになるのは、昔から余り変わっていない(Photo03)。

これを実現するためのソリューションとして、2017年のCESで発表されたのが「Intel Go」である(Photo04)。このIntel Goに向けたFPGAのメリット、として掲げられたのが以下の図の5項目である。

具体的にどんな使い方か? というと、物体認識はArria 10を使って実施し、その次の運転計画の立案や実際の操縦はAtomやXeon、あるいはArria 10を使って、という形がまずサンプルとして示された(Photo06)。ここでFPGAが有利なのは、例えばセンサフュージョンならば複数の入力を本当にリアルタイムで並列(パラレル)処理できることである(Photo07)。これを本当にパラレルで実施できるのが強い部分で、スループットとレイテンシの両方で、AtomやXeonを使うよりもメリットがあるとする。

また自動運転のレベルに応じて、扱うべき画像やセンサのデータ量がどんどん増えてゆく。Photo08は、カメラ映像の例だが、レベルが上がるごとにカメラの解像度と数が増えてゆく関係で、レベル5だとカメラだけで20Gbpsの帯域が必要といった話になる。こうした場合でもFPGAはスケーラブルに対応(1つのArria 10でフルHDカメラを最大16個接続可能)できるという話だ。またセンサフュージョン(Photo09)では、異なるフォーマット、I/F、データレート、抽象度のデータを混在させるという際には、FPGAを使うほうが便利という話である。

そしてディープラーニングに関しては、これはもう汎用CPUよりもFPGAを使ったほうが圧倒的に有利(Photo10)なのは説明の必要もないところだ。もちろん、ネットワークを一からVerilogで実装していたら開発の手間が掛かって仕方が無いが、これに関してはフレームワークの形でIntelから提供されるので、アプリケーション開発者は端的に言えばVerilogを書かなくてもFPGAを使ってディープラーニングを実装できるからだ。

ところでPhoto05に「Robust Security」という項目があったが、その実例がPhoto11となる)。既存のシステムの中には当然脆弱性を持ったものもあるだろうし、それを利用して侵入され、改竄とか不正データ生成などが行われているケースは考える必要がある。そこで、そうしたデータを基に自動運転の制御を行う前に、セキュアゲートウェイをFPGAで実装するというアイデアである。このセキュアゲートウェイがPacket Inspectionを行うことで不正パケットを排除し、正しいパケットだけを抜き出して処理、その結果は2つ目のFPGAを使って暗号化して、安全なネットワークに流すというものだ。