FPGAは、チップが完成した後でも別の用途に作り直せる半導体だった——MicrosoftがBingに使った理由

私たちが普段使うチップは、一度設計が確定すると製造後に変えることができない。IntelのCPUも、NVIDIAのGPUも、AppleのM系チップも、シリコン上の回路は固定されている。FPGAはその常識を覆し、同じダイのまま別のアプリケーション向けに再プログラムできる。「AIチップの性能指標」で数値を比較したことがある読者にも、FPGAのコスト・柔軟性・電力の独自ポジションは新しい発見になるはずだ。

FPGAとは何か——なぜ製造後でも書き換えられるのか

FPGAはField-Programmable Gate Array（フィールドプログラマブル・ゲートアレイ）の略だ。「フィールド」は「現場で」の意味で、工場ではなく顧客の現場でプログラムできることを指す。

内部の基本構成は3種類の要素から成る。

たとえるなら、FPGAは配線を何度でも組み替えられる大きなブロック玩具のようなものだ。LUT・DSPブロック・BRAMという部品（ピース）があらかじめシリコンダイ上に大量に並んでおり、ビットストリームと呼ばれる設定データ（組み立て説明書）を書き込むことで配線が再構成される。表の3要素はそれぞれ役割が異なり、論理演算はLUTが、計算はDSPブロックが、データの一時保存はBRAMが担う——この組み合わせ次第で、同じチップがまったく違う回路にもなる。ビットストリームを書き換えるたびに、物理的には同じチップが「別の回路」として動作する。

この設定はSRAMまたはフラッシュメモリに保持され、電源を入れるたびにロードするタイプと、書き換え後に永続するタイプがある。

プログラミングにはVHDLまたはVerilogというハードウェア記述言語（HDL）を使うのが伝統的だ。近年はHLSと呼ばれる高位合成ツールにより、C言語に近い記述からHDLに変換できるようになっている。EDAツール（AMD Vivado、Intel Quartusなど）が設計・検証から配置配線まで担う。

GPUとASICとどう違うのか——3択の使い分け

AIチップの選択肢として、GPU・FPGA・ASICの三者を比較する。GPUがなぜAI計算に強いのかを先に知りたい方は「「CPUとGPUの違いは“手数”だった」」を参照してほしい。

ASICは設計を確定させた後の量産単価は最安かつ電力効率は最高だが、マスク製造だけで数十億円規模の初期費用がかかる。規格が頻繁に変わる5G通信や、AIモデルが月単位で進化するような用途では、ASICに固定することのリスクが大きい。FPGAはそのギャップを埋める「柔軟な専用品」として機能する。

GPUと比べると、FPGAは汎用性で劣るが、特定の固定されたアルゴリズムを実行する場合はレイテンシと電力効率でGPUを上回ることがある。「一つのリクエストをできるだけ速く処理したい」という低レイテンシ優先の用途で差が出やすい。AIモデルの学習はGPUが圧倒的に有利だが、確定したモデルを量産推論するフェーズでは選択肢が広がる（「AI推論チップはどれを選ぶか」）。

MicrosoftがBingとAzureにFPGAを導入した理由

最も有名なFPGAのデータセンター応用例が、MicrosoftのProject Catapultだ。2014年のISCA（国際コンピューターアーキテクチャシンポジウム）で発表されたこのプロジェクトでは、Bing検索エンジンのランキング処理にFPGAを組み込んだ。実環境では1,632台のFPGAを並列稼働させた。その結果、スループット2倍、レイテンシ29%短縮を達成した（Microsoft Research・2014年）。

なぜGPUではなかったのか。Bingのランキング処理は汎用的な行列計算ではなく、独自の特徴量スコアリングを低レイテンシで実行する必要があった。GPUは大規模並列演算に特化しており、この種の「条件分岐＋スコア集計」では電力あたりの効率でFPGAに劣った。

さらに、検索ランキングのアルゴリズムは定期的に更新されるため、ASICでは対応できない。FPGAの「現場で書き換えられる」特性がここで生きた。

Project CatapultはのちにAzureのFPGAインフラに発展し、ネットワーク処理の高速化（SmartNIC機能）や暗号処理の高速化にも広がっている。「AIデータセンターのネットワーク構成」という文脈でも、FPGAを含むスマートNICは重要な役割を担っている。

5G基地局・高頻度取引・防衛宇宙でFPGAが選ばれる場面

5G基地局のベースバンド処理は、FPGAの応用が広がっている領域の一つだ。5G通信規格（5G NR）は使用する周波数帯や変調方式が複数あり、規格の更新も継続的に行われる。ASICに固定したベースバンドチップでは規格変更のたびにハードウェアを更新しなければならない。FPGAであればファームウェアの更新で対応できるため、EricssonやNokia、Samsung Networksなど主要な通信機器ベンダーが基地局にFPGAを組み込んでいる。

**金融の高頻度取引（HFT）**でもFPGAは不可欠な存在になっている。株式・デリバティブ市場では、注文執行の速度が数マイクロ秒（百万分の1秒）単位で収益に影響する。FPGAは汎用CPUのOS処理を介さずに、市場データのデコード→シグナル判定→注文送信をハードウェア上で直接実行できるため、レイテンシを数マイクロ秒〜数十ナノ秒まで圧縮できる。

防衛・宇宙では、放射線環境への耐性が求められる。宇宙空間では高エネルギー粒子がメモリビットを反転させるソフトエラーが発生する。アンチフューズ型のFPGA（MicrochipのRTG4シリーズなど）は一度書き込むと電源なしでも記録が消えず、放射線耐性も高い。衛星搭載コンピュータや航空機の電子制御装置（FCC）に使われている。

市場をほぼ2社が握る——AMDとIntelの買収競争

現在のFPGA市場は実質的に2社の競争だ。

AMD（旧Xilinx・Adaptive Computing部門）: Xilinxは1984年にRoss FreemanとBernie Vonderschmittが設立した。LUT方式のFPGAを商用化した先駆けだ。AMDは2022年2月、株式交換ベースで約490億ドル（クローズ時のAMD株価による）でXilinxを買収した。最上位の「Versal」シリーズはAIエンジンコアを内蔵し、FPGAとAI推論アクセラレーターを一体化している（AMD・2022年）。

Intel（Programmable Solutions Group・旧Altera）: Altera（1983年設立）は2015年12月、167億ドルの現金買収でIntelに統合された。Stratix・Cyclone・Arria等の製品ラインを継続し、Intel独自プロセス（Intel 10 SF）で製造されるAgilex FPGAシリーズを展開している（Intel・2015年）。IntelのCPUとFPGAを同一ソケットに組み合わせるXeonとの連携は、データセンター向けで独自の優位性を持つ。

2社合計で市場シェアは約75〜80%。残りをLattice Semiconductor（小型・低消費電力）とMicrochip Technology（防衛・宇宙向けアンチフューズ型）が分ける。「EDAとチップ設計ツール」の観点では、FPGAはXilinxのVivado/VitisとIntelのQuartus Prime等がファブレス的な設計フローとは異なる垂直統合エコシステムを形成している。

この記事のまとめ

• FPGAとは製造後に設計を丸ごと書き換えられる「フィールドプログラマブルな半導体」で、LUT・DSPブロック・BRAMがビットストリームにより再構成される。
• GPU（汎用）とASIC（専用固定）の中間に位置し、少量多品種・頻繁な仕様変更・低レイテンシ優先の用途で強みを発揮する。
• MicrosoftのProject Catapultは1,632台のFPGAでBingのスループット2倍・レイテンシ29%短縮を達成した先駆的事例だ。
• 5G基地局・金融高頻度取引・防衛宇宙など、規格変更への対応力とナノ秒級レイテンシが求められる場面でFPGAが選ばれる。
• 市場はAMD（Xilinx、約490億ドル買収）とIntel（Altera、167億ドル買収）の2社が約75〜80%を占め、世界市場は2024年推計約95億ドルから高成長が続く見通しだ。