BoolSiが600万ドルを調達し、AIを使用してソフトウェアをカスタムシリコンに変換する

ハードウェアアクセラレーションは長い間、劇的なパフォーマンスの向上を約束してきました。しかし、アクセスするには、従来、チップ設計の専門知識が必要でした。ボストンを拠点とするスタートアップのBoolSiは、この状況を変えることを目指しています。同社は、Fine Structure Venturesのリードで600万ドルのシードラウンドを発表しました。Pillar VC、Fifth Quarter Ventures、Coalition Venturesも参加しています。同社は、カスタムハードウェアアクセラレーションをソフトウェア開発者にアクセス可能なものにすることを目指しています。

この資金は、今年後半にBoolSiのプライベートベータを立ち上げ、Field Programmable Gate Arrays（FPGAs）上で動作するハードウェアアクセラレータを自動的に生成するプラットフォームの開発を加速するために使用される予定です。ハードウェア記述言語や従来のチップ設計ワークフローを学ぶ必要はありません。

コードからハードウェアへの道を再考する

BoolSiのアプローチの核心にあるのは、シンプルなアイデアです。ソフトウェア開発者は、ハードウェアエンジニアになることなく、ハードウェアレベルのパフォーマンスの向上を達成できるはずです。

BoolSiは、ソースコードを1行ずつデジタル回路に翻訳するのではなく、プログラムの動作を学習するためのマシンラーニングモデルをトレーニングします。システムが入力と出力の変換を理解すると、ニューラルネットワークは完全にデジタル回路に収束し、既存のチップ設計ツールを使用して分析、検証、および最適化できます。同社によると、生成されるハードウェアは、元のコードの近似値ではなく、その動作の正確な実装です。

同社は、これをソフトウェアとシリコンの間に位置する新しいコンパイル層と説明しています。開発者は、C、C++、またはその他のサポートされている言語で計算のホットスポットを特定し、BoolSiは、必要なデプロイメント・アーティファクトとともに、カスタムハードウェア・アクセラレータを生成します。結果は、特定のワークロードに合わせて設計されたコプロセッサです。

FPGAsの重要性

BoolSiの初期の焦点は、製造後にカスタマイズできる再構成可能なチップであるFPGAsに置かれています。FPGAsは、ロボティクス、エッジAI、埋め込みシステムで重要性を増しているため、伝統的なCPUよりも遅延と電力消費が大幅に低減された専用ワークロードを実行できます。

しかし、FPGA開発は、ソフトウェアチームの多くにとって依然として難しいものです。既存のツールでは、VerilogまたはVHDLなどのハードウェア記述言語の専門知識が必要であり、学習曲線が急で、採用が制限されます。BoolSiは、ハードウェア生成をハードウェア設計問題ではなくコンパイル問題として扱うことで、この障壁を完全に除去しようとしています。

数ヶ月のエンジニアリングから午後まで

同社のより印象的な例の1つは、10,000行のC言語の正規表現ライブラリを使用して、テキストストリーム内の電子メールアドレスを特定するものです。ARM Cortex-A9プロセッサで実行すると、ワークロードは2.66ミリ秒で完了しました。BoolSiによって生成されたハードウェアアクセラレータにコンパイルすると、実行時間は0.325ミリ秒に低下しました。8つの並列ハードウェアエージェントを使用すると、さらに0.042ミリ秒に低下し、CPUベースラインに対して63倍の改善を実現しました。

より広いビジョンは、単なる加速タスクの範囲を超えています。BoolSiは、多くの現代的なアプリケーションが、ハードウェアに特化できる繰り返しのループ、プロトコルハンドラー、制御システム、および処理カーネルを含んでいることを信じています。開発者がこれらのコンポーネントを特殊なハードウェア言語で書き直すのではなく、元のソフトウェア自体が仕様として機能することを同社は望んでいます。

ロボティクスと埋め込みシステムを優先する

BoolSiは、最初に、ロボティクスで働く埋め込み開発者を対象にしています。ここでは、遅延、電力効率、リアルタイム性能が製品の成功を決定することがよくあります。センサーフュージョン、モーターコントロール、光学フロー推定、モデル予測制御などのアプリケーションは、ハードウェアアクセラレーションの自然な候補です。

同社の長期的な野心は、はるかに大きいです。同社は、将来、すべてのCPUが、実行中のワークロードに合わせてカスタマイズできる再構成可能なロジックとペアになることを想定しています。AI支援のソフトウェア開発が、アプリケーションを作成する時間を短縮し続けるにつれて、BoolSiは、次の主要な生産性の飛躍が、自動的にアプリケーションを特殊なハードウェアに変換することから来る可能性があると主張しています。

このビジョンが実現可能であることが証明されれば、ソフトウェアエンジニアリングとハードウェアエンジニアリングの区別は、今日よりもはるかに柔軟になる可能性があります。現在、同社は、カスタムシリコンがコードを書くことと同じくらいアクセス可能になることを証明することに焦点を当てています。