Kinect から OpenCL まで

イマドキの組み込みシステムについて語ろう

株式会社サムシングプレシャス

古賀信哉

札幌市在住

（株）サムシングプレシャス代表取締役

組み込み機器分野に軸足を置いたソフト屋

Microsoft MVP: Windows Embedded http://mvp.microsoft.com/profiles/A3D3BFEA-8A25-4960-9870-

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使ってきたプログラミング言語

UtiLisp, Scheme, C++, C, Objective-C

Java, ARM アセンブラ, C#, etc.

ET ロボコン北海道地区大会実行委員会

モデル駆動開発（UML 設計記述と実機動作）

役割：審査委員長＆技術委員長（2011, 2012）

Device2Cloud コンテスト審査委員会 http://www.d2c-con.com/

センサー + CPU ボード + クラウドサービス

役割：技術委員（長）

どちらも、組み込みシステムに関する

コンテスト

Arduino から Armadillo-800 EVA まで

Armadillo-800 EVA Arduino Uno

NXTway-ET

（ET ロボコン）

Arduino: AVR 8bit MCU (16MHz)

• SRAM: 1～8KB, Flash: 8～128KB (Uno has 2nd AVR 8bit for USBSer)

ET ロボコン: ARM7TDMI 32bit MCU (48MHz)

• with AVR 8bit MCU (8MHz)

• RAM: 64KB, Flash: 256KB

Armadillo-800 EVA: ARM Cortex-A9 (800MHz)

• with SH4A (600MHz), PowerVR SGX540 (within the package/die)

• RAM: 512MB, Flash: 8GB (eMMC)

プロセッサ (CPU) のクロックやメモリ容量では、決まらない。

ちなみに・・・

僕の入社時の「配給」マシン：

SPARC station SLC

Fjitsu MB86901A/sun4c 20MHz

RAM: 8MB/16MB

diskless

単機能

「汎用」プラットフォームではない

PC, スマートフォン, タブレット

メンテナンスのコストが高い

アップデートの工夫が必要

ex. Mars path finder

大量製造

コストダウンの圧力が高い

POS 端末

据置型、携帯型

ハンディターミナル

宅配便、検針機

アーケードゲーム

キオスク端末

x86 + Windows Embedded XP/Standard

工場のライン制御（eg. 計測機）

品川駅の自動販売機

ネットワークカメラ

ドライビングアシストコンソール

医療機器 (x86 + Linux, and GPU)

「映像」カルテ用の録画／再生機

遠隔地診断補助用の大量画像圧縮機

個々の要素技術は、他の分野と共通するものが多い

OS

uITRON →Linux, Windows (for embedded)

プログラミング言語

C/C++, Java/C# （たまにアセンブラ）

インターネットアクセス

デジタルTV、IoT

ET ロボコンの例

コンテストの対象：組み込みに特化しているわけではない

Bluetooth 利用モデル

クラウドコンピューティングとの相似性

リソース制約と時間制約のある端末

より豊富なリソースの「サーバ」

サーバとの間の通信の隘路

適用される局面が違う→各々の重要さが異なる。

信頼性

低消費電力

ハードウェアのパフォーマンスを、最大限に引き出す

メンテナンスのコストが高い！

大量製造：コストダウン圧力！

（運用コストを含む）

ハードウェアの特性

SoC (System On Chip) 化

様々な周辺機器コントローラが内蔵される

CPU の演算能力よりも、I/O がボトルネック

グラフィクスはプロセッサ内蔵が普通に

ノート PC やモバイル機と共通に

プロセッサのパフォーマンス向上

ARM 全盛

PC; Windows タブレットでも！

クラウド連携

Android

Siri

画像処理能力の進化

デジタルカメラ

iPod touch/iPhone

Kinect

GPU コンピューティングの台頭

Android 端末の電池もたない問題

ソフトウェアアーキテクチャの共通化／統一化の必要性

電源管理のサブシステムとドライバフレームワーク

Linaro

Windows 8 での取り組み

高度なグラフィクス

組み込み機器用プロセッサ（SoC）のグラフィクス機能が強化

Freescale i.MX3x, 5x, 6

TI OMAP3, 4

NVIDIA Tegra

組み込みプラットフォーム／OS のグラフィクス機能も強化

OpenGL ES 2.0

Flash, Silverlight for Embedded

CPU の省電力化

SoC 化

単純化（スーパースカラ／out-of-order）

CPU の並列化：周波数増大から並列度向上へ

複数の ALU（ハイパースレッディング, SIMD）

マルチコア化

CPU と GPU を同じダイに

バス消費電力を抑える

GPU の積極活用：CPU との性格の違いを活かす

NVIDIA Tesla 20 シリーズ

Tesla M2050

並列プロセッサコア：28, メモリ：3GB GDDR5

TSUBAME 2.0

2010年11月のスパコン Top500 ランキング4位

日本最速（※2011年6月に、京が1位に！）

2010年11月の Green500 で2位

IBM BlueGine/Q, 国立天文台 GRAPE-DR に次ぐ

958.35 MFLOPS/W (1192TFLOPS)

京：828.67, BlueGineQ: 1684.20

ピーク時消費電力：1MW以下（京は 9.89MW）

典型的な構造

AMD Radeon HD6970 NVIDIA GeForce GTX580

SIMD 型 ALU の列（8～16）

出典： “Heterogeneous Computing with OpenCL (2012, Morgan Kaufmann)

大量の（並列動作）ALU と、単純な制御回路

データ並列処理に、大きな威力を発揮

浮動小数点演算

プログラマブルシェーダを発展させたアーキテクチャ

出典： “Programming Massively Parallel Processors” (2010, Morgan Kaufmann)

ET ロボコンでの例

弊社の事例

ダウンロード実行：アップデートの改善

Everything over HTTP, evertything over

JavaScript!

アプリケーションの開発効率の重要性

サービス進化への追随

JSX by DeNA とか

ジェスチャー

マルチタッチのタッチパネル

NUI (Natural UI)

組込み機器の、新しい使われ方

手術中に PC を操作（Kinect）

デバイス単体ではない

クラウド上のサービスまで含めた、全体としてのアプリケーション／システム

サービスまで含めた製品づくり

大規模化するソフトウェア開発

労働集約から知識集約へ

ET ロボコン

ソフトウェアの再利用促進

知識集約のために

モデル駆動開発

大規模開発のリスク軽減

プロダクトラインへ向かって

Device2Clolud コンテスト

「新たなサービスを生みだす力を持ったデバイスを！」

組み込み開発／デバイスアプリケーション開発と、クラウド上のサービス開発を繋ぐ