このページについて
オンライン・ワークショップ 「マルチコアでハイパフォーマンスを実現するエッジコンピューティング入門」 に関して、お客様からいただいた質問および回答を掲載しています。
本ワークショップに関するご質問は、購入済かつ視聴期間中のお客様に限らせていただいております。
デバイス／設計技術について
アプリケーション
- サンプルアプリにはどのようなものがあるのか。
サンプルアプリケーションには、加速度や大気圧といったメジャーなものから、ハイレゾオーディオやイヤホンジャックを使って特定パターンの音波を再生するものなど、様々なものが含まれています。詳細は、こちらのリストをご参照ください。 - SPRESENSEでアプリケーション開発をしたい場合、どこから着手すれば良いか。
まずサンプルアプリケーションをいくつか実行してみましょう。その中で、興味ないもの、ビジネスにの要件沿わないものはサンプルアプリケーションをそのまま活用し、貴社の技術がもっともはまる場所、を知ることから始めると良いかな、と私は多います。
デバッグ
- デバッグモードで見えるペリフェラルのレジスタを教えて欲しい。
SPRESENSEの内部ブロックに明記されている多くのデバイスの状態を観測可能です。 - サブコアのデバッグ方法を知りたい。
可能となりました。ソニー様のSPRESENSE公式サイトをご参照ください。なお、本機能はソースコードのバージョンv1.5.0以降が必要となります。 - サブコアとメインコアを同時にデバッグできるか。
可能となりました。ソニー様のSPRESENSE公式サイトをご参照ください。なお、本機能はソースコードのバージョンv1.5.0以降が必要となります。
開発
- IIRフィルタが搭載されているメリットは何か？敷居値判定では駄目なのか？
IIRフィルタの強みは「特定の波の場合」という判断を実装できることです。計測中の環境状態の変化により、出力が常に一定値以上になった場合でも、その信号の中からパターンを選び出し、CPUを的確に起こすことができます。例えば、波の無い川が緩やかに増水した場合と、波は未だ浅いが大きなうねりを立て始めた危険な川を分析し、特定できる、というイメージです。 - Visual Studio(not-code)でも使えるのか。
2020年6月時点ではVisual Studio Codeのみとなっております。Visual Studio Codeは無償版となり、有償のプラグインも必要としないため、是非お試しください。 - CPU/GPU/マルチコアを最適に選定する方法を知りたい。
自身が設計しているアプリケーションやサービス、通信、センシングの間の待ち時間など、様々なファクターを集めて、システムにボトルネックが生まれないよう、各部品の処理性能を見積もり、ピックアップすることが望ましいです。例えば、積極的なマルチコア化は非常に魅力的ですが、マルチコアかにより他のボトルネックが見えてきますので、こうした状況をどのように解決すべきか、という視点で製品を絞ると、無駄のない部品選定をすることができます。 - サブコアやGPUを効率的に使えているのか、使用率を可視化するにはどうしたら良いか。
明確な方法とは言えませんが。２つございます。１つ目は実行中のプログラムのプログラムカウンタを取得して、どの関数がどの程度機能しているかを推定する方法です。２つ目は、アイドルタスクやWFI/WFE（割り込み起床、イベント起床）の関数で停止している状態を解析する方法です。前者の方が実装しやすく、馴染みが深いかと思います。 - SPRESENSEではCPUバスの衝突がどのようなシーンで発生するのか。
マルチコアとペリフェラルの出入口はAXIバス１系統に限られるため、複数のCPUから同じデバイスに対して操作した場合はバスの衝突が発生します。古典的な例では、ハードウェアアドレスとレジスタ仕様が分かっているため、OS抜きにユーザープログラムからペリフェラルを操作するという技術もありますが、逆にこの操作がボトルネックを発生させる可能があり、推奨できません。音声解析や画像処理など大きなデーターを扱う場合は、CPU起因でなくDMAコントローラを使って、データを移動させると少ない衝突、かつ128KB境界を意識したデータ転送が可能となります。 - SPRESENSEのハードウェアのブロック図 GNSS Domain に書かれているDSP（Cortex-M4）は自分でプログラムするものなのか。
マルチコアとペリフェラルの出入口はAXIバス１系統に限られるため、複数のCPUから同じデバイスに対して操作した場合はバスの衝突が発生します。古典的な例では、ハードウェアアドレスとレジスタ仕様が分かっているため、OS抜きにユーザープログラムからペリフェラルを操作するという技術もありますが、逆にこの操作がボトルネックを発生させる可能があり、推奨できません。音声解析や画像処理など大きなデーターを扱う場合は、CPU起因でなくDMAコントローラを使って、データを移動させると少ない衝突、かつ128KB境界を意識したデータ転送が可能となります。 - SCUによるセンサーの監視と、すべてのCPU（Application Domain）を眠らせる順序、方法について概略を教えてほしい。
こちらのサイトをご覧ください。 - SIMD演算のメリット、実装方法を詳しく知りたい。
マルチコア上での高速化が限界を迎えるとSIMD演算なの手法が活気付きます。例えば128要素の配列の総和を求める場合、一つずつ足すよりも、全員が加算を開始したほうが最適化に機能するためです。 - Corte-M4のFPUを使うためには、何か特別な操作が必要か。
特定の操作は不要です。SPRESENSE SDKと使うだけで、最適化が適用されているようです。 - GPUの演算器はどのようなプログラムを書けば使えるのか。
今後GPUに関する書籍をいくつか読みまして、ご紹介できればと考えております。 - GPUを使う場合、NVIDIA以外の選択肢は何があるのか。
組み込み業界でいくとNVIDIAやArm Mali、Xilinxが世界中でプラットフォームに活用されています。ご指摘の通り、学習フェーズはNVIDIAが突出しており、クラウドサービスGPUaaSといったサービスも見かけるようになりました。推論フェーズに関しては、各社かなりの作り込みが行われております。是非、各社の情報をご参照ください。 - Arm Cortex-M33の拡張命令機能が、Cortex-M4には無い。開発への影響は？
拡張命令の実装は非常に難しいことから、既にあるCortex-M4の製造ラインへの投入は難しい背景があると思います。一方、拡張命令が適切な効果を発揮するには、命令単体でなく、アプリケーションとして性能を評価する必要があるため、我々も今度の動向に期待しています。
機材について
- はんだ付けをしないでSPRESENSEをデバッグする方法が知りたい。
現在検討中です。いましばらくお待ちください。 - 開発を始めるにあたって、SPRESENSE本体以外に準備する必要があるものを知りたい。
ワークショップのサイトに掲載いたしました。お待たせいたしました。
購入について
- LPC-LINK2はどこで入手できるか。
秋月電子通商など、様々な箇所で入手可能です。ただし、LPC-LINK2の利用については、弊社回答範囲外となりますため、メーカーや接続対象部材のメーカーへお問い合わせください。 - 今回の機材を一式揃えるにはどうすれば良いか。
ワークショップのWEBサイトに購入先リンクを記載しております。ご参照ください。 - 部品実装済みのAPS学習ボードだけを購入できますか？
非売品となりますので、教材とのセット販売に限らせていただいております。市販のAPS学習ボードは、スイッチサイエンス様よりご購入いただけます。必要部品セットもご用意されております。APS学習ボード取り扱い説明書
https://www.aps-web.jp/academy/amp/8467/
APS学習ボード本体（スイッチサイエンス様サイト）
https://www.switch-science.com/catalog/5874/
APS学習ボード用 実装部品セット（スイッチサイエンス様サイト）
https://www.switch-science.com/catalog/5873/
ワークショップについて
- 今回のワークショップを自社のトレーニングプログラムとして受講するにはどうすれば良いか。
オンサイト・トレーニングに関しましては、お問い合わせフォームよりご相談ください。
