Как выбрать FPGA для искусственного интеллекта?

Благодаря постоянно развивающимся и все более сложным алгоритмам, а также стремительному росту больших данных, рыночный спрос на высокопроизводительное специализированное вычислительное оборудование переживает взрывной рост. На все более диверсифицированном рынке аппаратного обеспечения ИИ ПЛИС выделяется как высококонкурентная и качественная альтернатива благодаря своей высокой производительности и гибкости. Отраслевые прогнозы указывают на то, что к 2030 году объем мирового рынка ПЛИС для искусственного интеллекта достигнет 13 миллиардов долларов США, демонстрируя значительный потенциал роста. В этой статье представлено всестороннее обсуждение ПЛИС для обучения искусственного интеллекта.

Что делает ПЛИС в приложениях искусственного интеллекта?

ПЛИС — это высокоэффективный и перепрограммируемый ускоритель вывода ИИ и основной компонент периферийных вычислений. Его можно настроить по требованию для создания аппаратных вычислительных архитектур, адаптированных к различным моделям глубокого обучения. Работая в гетерогенном синергизме с графическими процессорами для задач обучения и вывода, ПЛИС обеспечивает низкую задержку и высокую энергоэффективность. Он также позволяет быстро создавать прототипы алгоритмов ИИ и ускоряет внедрение специализированных аппаратных решений.

Почему использовать ПЛИС для машинного обучения?

ПЛИС обладает уникальными преимуществами в приложениях глубокого обучения. По сравнению с центральными процессорами, графическими процессорами или специализированными интегральными схемами он обеспечивает оптимальный баланс между гибкостью и энергоэффективностью, что делает его особенно подходящим для ускорения вывода и сценариев периферийных вычислений.

1. Низкая задержка и высокая параллельная вычислительная мощность

ПЛИС использует аппаратную параллельную архитектуру, которая может настраивать пути передачи данных на основе структуры модели, обеспечивая истинную конвейерную обработку и параллельные вычисления. В задачах реального времени, таких как визуальное обнаружение и распознавание речи, он значительно снижает задержку и увеличивает пропускную способность.

2. Гибкость и переконфигурируемость

ПЛИС поддерживает переконфигурацию логических ресурсов по требованию, позволяя оптимизировать различные модели глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и Трансформеры. В отличие от специализированных интегральных схем с фиксированной архитектурой, ПЛИС может более гибко адаптироваться к обновлениям алгоритмов и требованиям различных сценариев, продлевая жизненный цикл системы.

3. Высокая энергоэффективность

При одинаковом уровне производительности ПЛИС обычно обеспечивает лучшую энергоэффективность. Он особенно подходит для чувствительных к энергопотреблению сред, таких как периферийные устройства, встроенные системы и промышленные приложения, помогая снизить общее энергопотребление и затраты на охлаждение.

4. Высокая способность к специализированному ускорению

ПЛИС может выполнять аппаратную оптимизацию для конкретных операторов, таких как свертка, умножение матриц и квантованные вычисления. Он также поддерживает вычисления с низкой точностью (INT8, FP16 и т.д.), повышая вычислительную эффективность при сохранении точности.

5. Отличная способность к системной интеграции

Современные ПЛИС интегрируют высокоскоростные интерфейсы, такие как PCIe, DDR и Ethernet, обеспечивая бесшовную интеграцию с существующими системами. Они также поддерживают совместную работу с центральными и графическими процессорами для создания гетерогенных вычислительных архитектур.

Сравнение ПЛИС и GPU для глубокого обучения

Постоянное развитие искусственного интеллекта и аппаратных технологий стимулирует быстрое развитие во многих отраслях, включая здравоохранение, автомобильную промышленность, связь и промышленное производство. По мере усложнения алгоритмов ИИ и экспоненциального роста больших данных высокопроизводительное вычислительное оборудование становится критически важным требованием отрасли. Графические процессоры, ПЛИС и специализированные интегральные схемы — три основные решения на чипах, обеспечивающие современный ландшафт вычислений ИИ.

GPU - Основная основа для универсальных вычислений ИИ

Изначально разработанные для графической обработки, графические процессоры стали основным выбором для обучения ИИ и универсального вывода благодаря своим массивным параллельным вычислительным ядрам, зрелой экосистеме и высокой программируемости. Их преимущества включают легкость разработки программного обеспечения, большую пропускную способность и отличную совместимость. Графические процессоры широко используются для обучения моделей глубокого обучения и крупномасштабной обработки данных, обеспечивая быстрое внедрение и сильную поддержку экосистемы.

ПЛИС в искусственном интеллекте - Гибкое промежуточное вычислительное решение

Программируемые логические интегральные схемы (ПЛИС) представляют собой гибкую вычислительную платформу, расположенную между универсальными чипами и полностью специализированными чипами. Они играют ключевую роль в диверсификации разработки аппаратного обеспечения ИИ. Основная особенность ПЛИС — аппаратная переконфигурируемость и программируемость, позволяющая корректировать логику схем в реальном времени на основе алгоритмов ИИ и бизнес-требований без замены физического оборудования. Это обеспечивает оптимальный баланс между производительностью и гибкостью.

ASIC - Полностью специализированные чипы ИИ

Интегральные схемы специального назначения (ASIC) — это высокоспециализированные чипы, разработанные для одного алгоритма или фиксированного сценария применения. Они оптимизированы для конкретных моделей ИИ с упрощенными архитектурами, обеспечивая максимальную производительность, минимальное энергопотребление, минимальный размер и максимальную вычислительную эффективность. После массового производства специализированные интегральные схемы имеют чрезвычайно низкую себестоимость единицы продукции, что делает их идеальными для крупномасштабных стабильных внедрений ИИ. Однако они лишены гибкости, требуют длительных циклов разработки и очень высоких первоначальных инвестиций, что делает их неподходящими для быстро развивающихся алгоритмов и адаптации к различным сценариям.

Как использовать ПЛИС для приложений глубокого обучения

1. Подготовка и обучение модели

Сначала обучите модель глубокого обучения (например, CNN, Transformer и т.д.) на ЦП или ГП, чтобы получить развертываемую модель вывода.

2. Оптимизация и квантование модели

Сожмите и оптимизируйте модель (например, обрезка, квантование до INT8/FP16), чтобы снизить вычислительную сложность и использование ресурсов, сделав ее более подходящей для развертывания на ПЛИС.

3. Аппаратное отображение и компиляция

Используйте инструменты разработки, такие как Intel OpenVINO или Xilinx Vitis AI, чтобы преобразовать модель в аппаратную структуру ускорения, исполняемую на ПЛИС (например, блоки свертки, блоки матричных вычислений).

4. Развертывание на ПЛИС

Запишите сгенерированный битовый поток в ПЛИС и настройте периферийные устройства (память, интерфейсы и т.д.), чтобы завершить развертывание системы.

5. Вывод и ускоренное выполнение

Запустите вывод модели на ПЛИС, обеспечив низкую задержку и высокоэффективную обработку данных.

6. Оптимизация производительности и итерация

На основе требований реальных приложений дополнительно оптимизируйте архитектуру модели или конфигурацию оборудования, чтобы постоянно улучшать производительность и энергоэффективность.

Как выбрать лучшую ПЛИС для ускорения ИИ

1. AMD (Xilinx)

AMD (Xilinx) имеет многолетний опыт в области ускорения искусственного интеллекта. Его ключевые преимущества — высокая гибкость архитектуры и отличная производительность ускорения ИИ, что делает его подходящим для приложений во всех сценариях, включая вывод ИИ, видеобработку и финансовые вычисления. Его ПЛИС поддерживают динамическую реконфигурацию, обеспечивая адаптацию к постоянно развивающимся алгоритмам ИИ. Они широко используются в центрах обработки данных, инфраструктуре 5G и интеллектуальных автомобильных системах.

Серия Xilinx FPGA 7-Series

Как классическая линейка AMD Xilinx, серия 7-Series создана по технологии 28 нм. Она охватывает сценарии ускорения ИИ от начального до средне-высокого уровня, сочетая надежность и экономичность. Это отличный выбор для начального ускорения ИИ.

XC7A100T-2FG676I: Средняя модель ускорения ИИ с обильными логическими ресурсами и DSP-слайсами, с интегрированными высокоскоростными интерфейсами. Поддерживает многоканальный сбор данных и предварительную обработку, подходит для промышленного вывода ИИ на границе и ускорения малых устройств с балансом производительности и надежности.

Серия Xilinx UltraScale

Серия UltraScale ориентирована на средне-высокое ускорение ИИ. Созданная по технологии 16 нм FinFET, она обеспечивает значительное улучшение производительности при снижении энергопотребления более чем на 60% по сравнению с серией 7-Series. Поддерживает крупномасштабные вычисления ИИ и широко используется в центрах обработки данных и базовых станциях 5G, являясь основным выбором для ускорения ИИ.

XC7VX690T-2FFG1927I: Высокопроизводительная модель ускорения ИИ с чрезвычайно большой логической емкостью и сильной параллельной вычислительной способностью. Поддерживает сверхвысокоскоростные интерфейсы и подходит для облачного вывода ИИ, высокопроизводительных вычислений, а также передовых оборонных и аэрокосмических приложений ИИ.

Серия Xilinx Spartan

Серия Spartan разработана для начальных, недорогих сценариев ускорения ИИ. Она ориентирована на низкое энергопотребление и компактный размер, что делает ее идеальной для легковесного вывода ИИ на границе и узлов Интернета вещей, где критически важны стоимость и энергоэффективность. Некоторые модели также поддерживают высокоскоростные интерфейсы и функции аппаратной безопасности.

XC7S15-1CPGA196Q: Начальная модель ускорения ИИ из семейства Spartan-7. Имеет 12 800 логических элементов, распределенную ОЗУ и встроенную блоковую ОЗУ. При низком энергопотреблении и малом форм-факторе поддерживает стандартные интерфейсы, такие как SPI и I2C. Хорошо подходит для шлюзов ИИ Интернета вещей и малых промышленных контроллеров, требующих легковесного вывода ИИ по низкой цене.

ПЛИС серии AMD (Xilinx) Virtex

Серия Virtex представляет собой топовую линейку ПЛИС AMD Xilinx, ориентированную на экстремальную производительность для высокопроизводительного ускорения ИИ и сверхкрупномасштабной обработки данных. С использованием передовой технологического процесса она обеспечивает самую высокую логическую плотность и вычислительную мощность, что делает ее идеальной для требовательных задач вывода и поддержки обучения ИИ.

XCV600E-7BG432I — флагманская классическая модель с очень большой логической емкостью, обильными DSP-ресурсами и высокоскоростными интерфейсами. Обладает исключительной параллельной вычислительной способностью и подходит для крупномасштабного вывода ИИ и высокопроизводительных вычислений. Это репрезентативная высокопроизводительная и надежная модель в семействе Virtex.

2. Intel (Altera)

Продукция ПЛИС Altera известна своим отличным соотношением цена-качество и отличной совместимостью экосистемы. Они ориентированы на средне-высокое ускорение ИИ и промышленные приложения, балансируя производительность и контроль затрат. Их ПЛИС демонстрируют сильные возможности цифровой сигнальной обработки (DSP), а некоторые модели интегрируют высокоскоростные аналого-цифровые преобразователи (АЦП/ЦАП), обеспечивая прямую обработку РЧ-сигналов. Кроме того, они обладают высокой совместимостью с процессорами Intel и серверными платформами, зрелыми инструментами разработки и длительным жизненным циклом продукции.

ПЛИС серии Intel Cyclone

Серия Cyclone ориентирована на низкопроизводительные, чувствительные к стоимости сценарии ускорения ИИ. Она акцентирует внимание на низком энергопотреблении и высокой экономичности, что делает ее подходящей для легковесного вывода ИИ на границе, промышленного управления ИИ и узлов ИИ Интернета вещей. Это основная серия начального ускорения ИИ от Intel Altera, оптимизированная для экономичности и поддерживающая различные промышленные интерфейсы для малогабаритных устройств ИИ.

Cyclone IV EP4CE10F17C8N: Начальная модель ускорения ИИ с умеренной логической емкостью и низким энергопотреблением. Поддерживает базовые параллельные вычисления и подходит для предварительной обработки ИИ на границе Интернета вещей и легковесного вывода в малых промышленных контроллерах ИИ. Имеет контролируемую стоимость и идеальна для начинающих и простых задач ускорения ИИ.

Cyclone 10 GX: Улучшенная средняя модель с увеличенной логической емкостью и поддержкой более высокоскоростных интерфейсов. Обеспечивает улучшенные DSP-возможности и подходит для промышленного ИИ на границе и приложений машинного зрения начального уровня, предлагая хороший баланс между производительностью и стоимостью.

Серия Altera Stratix

Серия Stratix — это семейство высокопроизводительных ПЛИС Intel Altera, ориентированное на высокую вычислительную способность и передовое ускорение ИИ. Она разработана для средне-высоких приложений ИИ, цифровой сигнальной обработки и современных систем промышленного управления. С передовой технологией и сильной DSP-производительностью некоторые модели интегрируют модули АЦП/ЦАП для прямой обработки РЧ-сигналов, что делает их подходящими для сложных задач вывода ИИ.

10AS032H3F34I2SG: Высокопроизводительная модель ускорения ИИ Stratix Agilex, созданная по передовой технологии. Интегрирует высокоскоростные трансиверы и мощные DSP-слайсы, обеспечивая низкую задержку и высокую вычислительную пропускную способность. Подходит для сложного вывода ИИ и крупномасштабной обработки данных, широко используется в ускорении ИИ центров обработки данных и обработке сигналов базовых станций 5G.

ПЛИС серии FLEX

Серия FLEX — классическая линейка продукции Intel Altera, ориентированная на среднее универсальное ускорение ИИ. Она акцентирует внимание на высокой гибкости и совместимости, что делает ее подходящей для промышленного ИИ, вывода на границе и приложений сбора и предварительной обработки данных. Обладает сильными преимуществами по соотношению цена-качество, низкой сложностью разработки и широко используется малым и средним бизнесом для развертывания ИИ.

EPF10K50RI2400-4N: Улучшенная средняя модель из серии FLEX 10K. Обеспечивает улучшенную логическую емкость и DSP-производительность, а также более высокие скорости передачи данных. Подходит для более сложного вывода ИИ на границе и вспомогательной обработки ИИ в малых промышленных системах, балансируя гибкость и экономичность для сценариев промышленной автоматизации.

Eastech — ваш надежный партнер по поставкам ПЛИС. Мы поставляем полный спектр продукции от AMD (Xilinx) и Intel (Altera), обеспечивая стабильные и надежные поставки с строгим контролем качества. Все продаваемые нами чипы ПЛИС на 100% оригинальные и подлинные, мы можем предоставить полную документацию на продукцию, а также отчеты по проверке качества, чтобы гарантировать соответствие требованиям различных приложений.

Имея многолетний опыт в сфере электронных компонентов, мы предлагаем продукцию ПЛИС от всемирно известных брендов с достаточными запасами для быстрого реагирования на потребности клиентов в закупках. Это помогает значительно сократить циклы поставок, одновременно снижая затраты на закупки и время ожидания. Если у вас есть какие-либо требования по выбору ПЛИС, проверке наличия на складе или оптовой закупке, пожалуйста, не стесняйтесь связаться с нами в любое время.