FPGA（Field-Programmable Gate Array）とは、製造後にユーザーがハードウェアの論理回路を自由に書き換えられる半導体チップです。AI分野では、特定のニューラルネットワークモデルに合わせて回路構成を最適化でき、推論処理の高速化や低レイテンシの実現に利用されています。
FPGAの特徴
FPGAの最大の強みは再構成可能性（リコンフィギュラビリティ）です。ASICのように専用回路の高効率性を持ちながら、ソフトウェアのように回路構成を変更できます。これにより、AIモデルの進化に合わせてハードウェアを柔軟にアップデートすることが可能です。また、低レイテンシが求められるリアルタイム推論に強みがあります。
FPGAとGPU・ASICとの比較
GPUは汎用性が高く大規模な並列演算に優れますが、消費電力が大きいのが課題です。ASICは特定用途で最高効率を発揮しますが、設計変更ができません。FPGAはその中間に位置し、柔軟性と効率のバランスが取れたソリューションです。ただし、開発にはハードウェア記述言語（HDL）の専門知識が必要です。
AI分野での活用
Intel（旧Altera）やXilinx（現AMD傘下）が主要メーカーです。クラウドデータセンターでの推論アクセラレーション、自動運転車のリアルタイム画像処理、金融取引の低レイテンシ推論など、特定の要件に最適化した利用が進んでいます。