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name: FPGA hardware 比較研究 (Tang Nano 9K / 20K / DE10-Nano / Tang Mega 138K Pro Dock + GPU PC)
description: 2026-04-28 藤本さんが Rei-AIOS Phase 1-8 に向けて FPGA board 候補を比較検討した記録. 秋月電子 Tang Nano 20K (¥5,800) が honest 最適解と確定. 詐欺 listing (Mii Store ¥1,957 / duebed.downtop.top) も識別.
type: project
originSessionId: 8eb7dbb6-afb1-40b9-ad4e-df044a874edd
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# FPGA Hardware 比較研究 (2026-04-28)

## 検討経緯

藤本さん「将来 Rei-AIOS が成長すれば Tang Nano 9K では足りなくなる」「累積で 5-10 万円かかると問題」「色々できる board が欲しい」という懸念から step-up 比較.

最終確定: **秋月電子 Tang Nano 20K (¥5,800)** が **single best-fit + 国内即日 + 詐欺 risk ゼロ**.

## 完全 lineup 比較表

| 段階 | Board | LUT4 | 価格 (送料込) | 入手 path | OSS toolchain |
|------|-------|------|--------------|----------|--------------|
| 1a | Tang Nano 9K | 8,640 | ¥3,267 (Amazon JP) | ✅ 翌日 | ✅ 成熟 (本日 STEP 1011 検証済) |
| **1b** | **Tang Nano 20K** | **20,736** | **¥6,300 (秋月電子)** ⭐ | ✅ 数日, 国内 | ✅ 成熟 (GW2A 同 OSS) |
| 1c | Tang Primer 20K Dock | 20,736 | ¥6,500-8,000 | △ 通販 | ✅ 成熟 |
| 2a | Tang Primer 25K | 23,040 | ¥10-13K | △ AliExpress | ⚠ 移行期 (Arora-V GW5A) |
| 2b | Tang Mega 60K SOM | ~58,000 | ¥10K + carrier ¥5-10K | △ AliExpress | ⚠ 移行期 |
| 2c | Tang Mega 60K Dock | ~58,000 | ¥15-18K | △ AliExpress | ⚠ 移行期 |
| 2d | Lattice ULX3S 25F-45F | 25-45K | ¥18-22K | △ Crowdsupply | ✅ **完全 OSS** |
| **2e** | **DE10-Nano (Intel Cyclone V)** | **110,000 LE** | **¥18-22K** ⭐ | ✅ Mouser/Digi-Key 国内 | ⚠ alpha (商用 **Quartus 無料**) |
| 3a | Lattice ULX3S 85F | 85,000 | ¥25K | △ Crowdsupply | ✅ **完全 OSS** ⭐ |
| 3b | Digilent Arty A7-100T | 101,440 | ¥30-40K | ✅ Mouser/Digi-Key | ⚠ Vivado 商用 |
| **4a** | **Tang Mega 138K Dock** | **138,240** | **¥30-40K** | △ AliExpress Sipeed Store | ⚠ bleeding edge |
| **4b** | **Tang Mega 138K Pro Dock** | **138,240 + 8 trans + PCIe + RISC-V + DDR3 1GB + USB3** | **¥40-60K** ⭐ | △ AliExpress Sipeed Store | ⚠ bleeding edge |

⭐ = 主要候補

## Rei-AIOS Phase 別 適合表

| Phase | 内容 | Tang Nano 9K (8.6K) | Tang Nano 20K (20.7K) ⭐ | DE10-Nano (110K) | Mega 138K Pro |
|-------|------|---------------------|----------------------|------------------|---------------|
| 1 | D-FUMT₈ ALU | ✅ 0.43% | ✅ 0.18% | ✅ 0.03% | ✅ 0.03% |
| 2 | 4-stage pipeline | ✅ 1.7% | ✅ 0.7% | ✅ | ✅ |
| 3 | Rei-PL Forth VM | ✅ 35% | ✅ 14% | ✅ | ✅ |
| 4 | HDMI 出力 | ✅ 52% | ✅ 22% | ✅ | ✅ |
| 5 | full SoC | ⚠ **84%** タイト | ✅ **35%** | ✅ | ✅ |
| 6 | D-FUMT₈ NNUE 小 | ❌ | ✅ **72%** | ✅ | ✅ |
| 7 | on-chip SEED_KERNEL ROM | ❌ | ⚠ ギリギリ | ✅ 余裕 + ARM Linux | ✅ 余裕 + RISC-V Linux |
| 8 | PCIe accelerator + 8 Gbps | ❌ | ❌ | ❌ (PCIe / trans 無) | ✅ **唯一手段** |

## honest 総合判定 (4 軸)

| 軸 | 勝者 |
|----|------|
| 生 spec capability | 🥇 Tang Mega 138K Pro Dock |
| 実用性 / 動作確実性 | 🥇 DE10-Nano (Quartus 無料 + 10 年実績) / Tang Nano 20K (GW2A 成熟) |
| コスパ (LUT/円) | 🥇 Tang Nano 20K (3.29 LUT/円) > DE10-Nano (5.50 LE/円) > Mega 138K Pro (2.76) |
| 学術論文 demo インパクト | 🥇 Tang Mega 138K Pro Dock (RISC-V + DDR3 + transceiver) |
| **Rei-AIOS Phase 1-7 用途** | 🥇 **Tang Nano 20K** (cost + 完成度の最良 balance) |

## 戦略選択肢 4 種

### Path A (推奨度 ★★★): Tang Nano 20K 一発 → 必要に応じ追加
```
今:    Tang Nano 20K (秋月電子 ¥5,800)
        ↓ Phase 8 が現実的目標になった時のみ
将来:  Tang Mega 138K Pro Dock (¥40-60K) を追加
累積:  ¥5,800 - ¥65,800 (Phase 8 来たら)
```

### Path B (推奨度 ★★): Tang Nano 9K → Tang Nano 20K → DE10-Nano 段階
```
¥3,267 → ¥5,800 → ¥20,000 → ¥45,000
累積:  ¥74,067 (前回藤本さん懸念パターン)
```

### Path C (推奨度 ★): DE10-Nano 一発
```
今:    DE10-Nano (Mouser ¥18-22K)
カバー: Phase 1-7 完全
特長:  ARM Linux 即動作 + Quartus 無料 + 10 年実績
```

### Path D (推奨度 ★): Tang Mega 138K Pro Dock 究極先行投資
```
今:    Tang Mega 138K Pro Dock (¥40-60K)
リスク: OSS toolchain 未検証 + 商用 GoWin EDA license 必要可能性
活用率: Phase 1-6 では 10.8% しか使わない (87% 空回り)
```

## NVIDIA GPU PC との honest 比較

藤本さん質問「GPU PC の方が性能良いのでは?」への honest 答え:

**比較対象が違う**:
- GPU: 既存 2 値論理を並列高速 floating-point 演算
- FPGA: 自分で設計した論理回路を **物理シリコンに書込**

**GPU では絶対にできないこと**:
1. D-FUMT₈ native silicon ALU (Paper 142 物理証拠 claim)
2. 任意 logic 回路の 1-cycle latency 実装
3. TinyTapeout ASIC への直行 path
4. 教育コンテンツでの「物理 silicon 動画」demo

**GPU の方が良いこと** (NVIDIA RTX 4060 ~¥80K):
1. 大規模 LLM 推論 (ただし Anthropic API 経由で既に利用中)
2. NNUE 学習 (推論は FPGA, 学習は GPU 向き)
3. 画像生成 / 認識

**藤本さんへの推奨**: 既存 PC (i7-6700 + 64GB) は十分. GPU 必要なら **GPU PC ¥500K でなく GPU 単体 ¥80K** を既存 PC に追加. ただし Rei-AIOS の現 bottleneck は GPU でなく **理論構築 + 形式化** (人間時間).

## 詐欺 listing 識別 (本日 2 件確認)

詳細は `feedback_aliexpress_scam_patterns.md` (★★★) 参照.

| listing | 結論 |
|---------|------|
| Mii Store ¥1,957 Tang Mega 138K Pro Dock | ❌ bait-and-switch (sensor のみ) + WhatsApp 誘導 |
| duebed.downtop.top | ❌ .top TLD random subdomain 偽 e-commerce, 開かない |
| **Sipeed Store (AliExpress)** | ✅ 公式直販 (Tang Mega 各種) |
| **秋月電子通商** | ✅✅ 国内最高信頼 (Tang Nano 20K ¥5,800) |
| **Amazon JP** | ✅ 国内即日 (Tang Nano 9K ¥3,267) |

## 最終確定推奨 (2026-04-28)

> **「色々できる単一 best-fit board」 = 秋月電子 Tang Nano 20K (¥5,800)** ⭐

理由:
1. Phase 1-6 完全カバー (Phase 6 で 72% 利用, 余裕あり)
2. Phase 7 もギリギリ可能
3. Phase 8 が来たら Mega 138K Pro Dock を別途追加 (累積 ¥45-65K)
4. **本日 STEP 1011 で toolchain 動作実証済** (GW2A 系は GW1NR と同 OSS)
5. 国内即日 + 詐欺 risk ゼロ + 日本語サポート

「色々できる」の幅:
- D-FUMT₈ ALU + Pipeline + Forth VM + HDMI + SoC + NNUE 小
- 自作 RISC-V CPU (picorv32 ~1,500 LUT)
- HDMI 1080p video 出力
- レトロゲーム機自作 (Game Boy / NES 級)
- シンセサイザー / DDS 信号発生器
- 信号処理 / 論理アナライザ
- 教材 / 教育デモ
- ASIC 試作中継 (TinyTapeout R-3, $300, 6-12 ヶ月)

**¥5,800 (コーヒー 5 杯分) で大学研究室レベル実験が個人で出来る**. 30 年前なら同等品 ¥1,000 万円台.

## 関連 file

- `data/verilog/dfumt8_alu_synth.v` (本日 STEP 1011 で Tang Nano 9K 用合成)
- `data/verilog/synthesis-report-2026-04-28.md` (実測 LUT 37, GW1NR-9 用)
- `scripts/hardware-{setup-wsl2,build-dfumt8,flash-dfumt8}.sh`
- memory `feedback_aliexpress_scam_patterns.md` (★★★)
- memory `project_tang_nano_9k_toolchain_verified.md` (★★★)
- memory `feedback_fpga_vs_gpu_distinction.md` (★★★) — 本日新規

## 次回検討 trigger

- Tang Nano 20K で Phase 6 (NNUE) 開発進行 → 利用率 72% を超えたら Mega 138K Pro Dock 検討
- Phase 8 (PCIe accelerator) が現実的目標になった時 → Mega 138K Pro Dock 必須
- ARM Linux 統合が必要になった時 → DE10-Nano 検討
- 完全 OSS toolchain 必須になった時 → ULX3S 85F 検討