Gekissimo.net - Opi ansaitsemaan rahaa webilläsi Internetissä!

Mikä on Field Programmable Gate Array (FPGA): FPGA vs. GPU for Artificial Intelligence (AI)

Seuraava artikkeli auttaa sinua: Mikä on Field Programmable Gate Array (FPGA): FPGA vs. GPU for Artificial Intelligence (AI)

Field Programmable Gate Array (FPGA) on integroitu piiri, joka voidaan konfiguroida ja mukauttaa valmistuksen jälkeen. Näitä siruja kutsutaan “kenttäohjelmoitaviksi” tämän ominaisuuden vuoksi. Ne koostuvat ohjelmoitavista logiikkalohkoista, jotka voidaan asettaa suorittamaan monenlaisia ​​toimintoja tai toimimaan logiikkaportteina, mikä tarjoaa käyttäjälle suuren joustavuuden piirin toiminnassa.

Kenttäohjelmoitavat porttitaulukot (FPGA) ovat puolijohdelaitteita, jotka koostuvat konfiguroitavista logiikkalohkoista (CLB) ja ohjelmoitavista liitännöistä. Nämä lohkot voivat suorittaa yksinkertaisista monimutkaisiin toimintoja ja voivat sisältää muistikomponentteja, kuten kiikkuja tai muistilohkoja.

FPGA:t ovat samanlaisia ​​kuin ohjelmoitavat vain lukumuistisirut, mutta niihin mahtuu enemmän portteja ja ne ovat uudelleen ohjelmoitavissa, toisin kuin ASIC-piirit, jotka on suunniteltu tiettyihin tehtäviin. Niitä voidaan käyttää mikroprosessorien mukauttamiseen tiettyihin käyttötarkoituksiin, ja ne ovat suosittuja eri teollisuudenaloilla, kuten langattomassa viestinnässä, datakeskuksissa, autoteollisuudessa, lääketieteessä ja ilmailuteollisuudessa. FPGA:iden uudelleenohjelmoitava luonne mahdollistaa joustavuuden ja suunnittelupäivitykset tarpeen mukaan.

FPGA:n sovellukset

FPGA:ita käytetään useilla toimialoilla ja niillä on erilaisia ​​toteutusalueita. Joitakin niiden ensisijaisia ​​käyttöalueita ovat mm.

Energiateollisuus

FPGA:lla voi olla tärkeä rooli älykkään sähköverkkotekniikassa parantamalla suorituskykyä ja skaalautuvuutta pitäen samalla virrankulutuksen alhaisena. Tämä on erityisen hyödyllistä siirto- ja jakeluasemilla, joissa optimaaliseen toimintaan tarvitaan tehokkaita sähköverkkoja.

Parannetut autokokemukset

Microsemi FPGA:iden avulla alkuperäiset laitevalmistajat (OEM) ja tavarantoimittajat voivat luoda uusia turvallisuussovelluksia ajoneuvoille, kuten vakionopeudensäädin, kuolleen kulman varoitus ja törmäysten välttäminen. Nämä FPGA:t tarjoavat myös kyberturvallisuusominaisuuksia, kuten tiedonvarmistuksen, peukaloinnin eston, laitteiston suojauksen ja luotettavuusominaisuuksia, kuten virhekorjatun muistin ja alhaisen staattisen tehon.

Ilmailu ja puolustus

Teolliset valmistusyritykset tarjoavat säteilyä kestäviä ja säteilyä kestäviä FPGA-laitteita, jotka ovat usein avaruuskäyttöisiä, täyttämään ankarien ympäristöjen suorituskyky-, luotettavuus- ja elinikävaatimukset. Nämä FPGA:t tarjoavat enemmän joustavuutta kuin perinteiset ASIC-toteutukset ja sopivat erityisen hyvin prosessointiintensiivisiin avaruusjärjestelmiin.

🔥 Empfohlen:  Kestävyys liiketoiminnassa – tärkeys, edut ja haasteet

Computer Vision -järjestelmät

Nykymaailmassa tietokonenäköjärjestelmät ovat yleisiä erilaisissa laitteissa, kuten videovalvontakameroissa, roboteissa ja muissa laitteissa. Usein on tarpeen käyttää FPGA-pohjaista järjestelmää, jotta nämä laitteet voivat olla vuorovaikutuksessa ihmisten kanssa asianmukaisesti heidän sijainninsa, ympäristönsä ja kasvojentunnistusominaisuuksien perusteella.

Datakeskukset

Esineiden internet ja big data lisäävät valtavasti hankittavan ja käsiteltävän datan määrää. Syväoppimistekniikoiden käyttö rinnakkaislaskennassa lisää tarvetta alhaiselle latenssille, joustavalle ja turvalliselle laskentakapasiteetille. Nousevien tilakustannusten vuoksi palvelimien lisääminen ei pysty vastaamaan tähän kysyntään. FPGA:t ovat saamassa hyväksyntää datakeskuksissa, koska ne pystyvät nopeuttamaan käsittelyä, joustavuutta suunnittelussa ja laitteistopohjaista tietoturvaa ohjelmistohaavoittuvuuksia vastaan.

Reaaliaikaiset järjestelmät

FPGA:ita käytetään reaaliaikaisissa järjestelmissä, joissa vasteaika on kriittinen, koska perinteisillä prosessoreilla on arvaamattomat vasteajat, mikä vaikeuttaa liipaisimen laukaisua tarkasti.

ASIC:ien suunnittelu

Piirin arkkitehtuurin luominen on ensimmäinen askel, jonka jälkeen prototyyppi rakennetaan ja testataan FPGA:lla, jolloin virheet voidaan korjata. Kun prototyyppi toimii odotetulla tavalla, kehitetään ASIC-projekti. Tämä lähestymistapa säästää aikaa, koska integroidun piirin luominen voi olla työlästä ja monimutkaista.

FPGA-pohjainen kiihdytys palveluna

FPGA-pohjaiset järjestelmät voivat suorittaa monimutkaisia ​​tehtäviä ja käsitellä tietoja nopeammin kuin virtuaaliset vastineensa. Vaikka kaikki eivät ehkä pysty ohjelmoimaan FPGA:ta uudelleen tiettyä tehtävää varten, pilvipalvelut tekevät FPGA-pohjaisesta tietojenkäsittelystä entistä helpompaa asiakkaiden käytettävissä. Jotkut pilvipalveluntarjoajat tarjoavat jopa uutta palvelua nimeltä Acceleration as a Service (AaaS), jonka avulla asiakkaat voivat käyttää FPGA-kiihdyttimiä.

AaaS:n avulla voidaan käyttää FPGA:ta nopeuttamaan erityyppisiä työkuormia, kuten:

  • Koneoppimismallien koulutus
  • Big datan käsittely
  • Analysoidaan videon suoratoistoa
  • Talouslaskennan suorittaminen
  • Tietokantojen parantaminen

Jotkut FPGA-valmistajat työskentelevät jo pilvipohjaisten FPGA:iden luomiseksi tekoälyn työkuorman kiihdyttämiseen ja muihin suurta laskentatehoa vaativiin sovelluksiin. Intel käyttää esimerkiksi Alibaba Cloud AaaS -palvelua, joka tunnetaan nimellä f1-instanssi. Acceleration Stack for Intel Xeon CPU ja FPGA, myös Alibaba Cloud -käyttäjien saatavilla, tarjoaa kaksi suosittua ohjelmistokehitysvirtaa, RTL ja OpenCL.

🔥 Empfohlen:  Parhaat liiketoiminnan kasvustrategiat ja mikä sopii yrityksellesi

Toinen alan suuri yritys, Microsoft, kilpailee myös tehokkaan tekoälyalustan rakentamisesta. Heidän projektinsa Brainwave tarjoaa FPGA-teknologiaa nopeuttamaan syvän hermoverkkojen päättelyä. Kuten Alibaba Cloud, he käyttävät myös Intelin Stratix 10 FPGA:ta.

FPGA vs. GPU syväoppimiseen/keinoälyyn

GPU:t loistavat rinnakkaiskäsittelyssä suorittamalla useita aritmeettisia operaatioita samanaikaisesti, mikä tarjoaa merkittävän kiihtyvyyden tilanteissa, joissa sama työmäärä on suoritettava nopeasti peräkkäin. Tekoälyn käyttämisessä GPU:illa on kuitenkin rajoituksensa. Grafiikkasuorittimet eivät tarjoa samaa suoritustasoa kuin ASIC-piirit, jotka ovat erityisesti erityistä syväoppimistyökuormaa varten suunniteltuja siruja.

Toisaalta FPGA:t tarjoavat laitteiston mukauttamisen integroiduilla tekoälyominaisuuksilla, ja ne voidaan ohjelmoida matkimaan GPU:n tai ASIC:n käyttäytymistä. Niiden uudelleenohjelmoitava ja uudelleenkonfiguroitava luonne tekee niistä sopivia nopeasti muuttuvaan tekoälymaailmaan, mikä mahdollistaa algoritmien nopean testauksen ja nopeamman markkinoilletulon. FPGA:t tarjoavat lukuisia etuja syväoppimisen sovelluksille ja muille tekoälyn työkuormille:

  • Tavalliseen GPU:han verrattuna FPGA:lla on suurempi muistin kaistanleveys, mikä mahdollistaa suurten tietomäärien käsittelyn.
  • FPGA:t voidaan ohjelmoida uudelleen eri toimintoja varten, mikä tekee niistä yhden kustannustehokkaimmista laitteistovaihtoehdoista. Suunnittelijat voivat säästää kustannuksia ja levytilaa integroimalla lisäominaisuuksia samaan siruun.
  • FPGA:iden avulla laitteistot voidaan hienosäätää sovelluksen mukaan, mikä auttaa täyttämään tehokkuusvaatimukset.
  • Voidaan käyttää FPGA:n osaa toimintoon koko sirun sijaan, jolloin se voi isännöidä useita toimintoja rinnakkain.
  • FPGA:n avulla AI-ominaisuudet, kuten syväpakettien tarkastus tai taloudellisten petosten havaitseminen, voidaan lisätä olemassa oleviin työkuormiin.
  • FPGA:t voivat helpottaa tekoälyn ja HPC:n lähentymistä toimimalla ohjelmoitavina päätelmien kiihdyttiminä.

FPGA:n käytön haitat

  • Vaikka FPGA:t tarjoavat paljon joustavuutta, niitä voi olla vaikea ohjelmoida uudelleen, ja markkinoille tarvitaan kokeneempia ohjelmoijia.
  • Vaikka mahdollisuudet käyttää FPGA:ta syvän oppimisen nopeuttamiseen ovat lupaavia, vain harvat yritykset ovat yrittäneet toteuttaa sitä. Monille tekoälyratkaisujen kehittäjille perinteisempi grafiikkasuorittimien ja suorittimien yhdistelmä on hallittavampi vaihtoehto.
  • Piirin uudelleenohjelmoinnin vaikeus ja kokeneiden ohjelmoijien pula markkinoilla tekevät FPGA:n käyttämisestä tekoälypohjaisten sovellusten kiihdyttämiseen kalliin ratkaisun. Piirin usean uudelleenohjelmoinnin kustannukset voivat olla melko korkeat pienimuotoisissa projekteissa.
  • Rajoitettu määrä ML-kirjastoja tukee FPGA:ta heti valmiina.