Cos’è un Field Programmable Gate Array (FPGA) FPGA vs GPU per l’Intelligenza Artificiale (IA)

Cos'è un FPGA? Differenze tra FPGA e GPU nell'Intelligenza Artificiale (IA)

Un Field Programmable Gate Array (FPGA) è un circuito integrato che può essere configurato e personalizzato dopo la produzione. Questi chip vengono chiamati “programmabili sul campo” proprio a causa di questa capacità. Sono composti da blocchi logici programmabili che possono essere impostati per eseguire una vasta gamma di funzioni o agire come porte logiche, offrendo all’utente una grande flessibilità nel funzionamento del circuito.

I gate array programmabili sul campo (FPGA) sono dispositivi semiconduttori composti da blocchi logici configurabili (CLB) e interconnessioni programmabili. Questi blocchi possono eseguire operazioni semplici o complesse e possono includere componenti di memoria come flip-flop o blocchi di memoria.

Le FPGA sono simili ai chip di memoria programmabili in sola lettura ma possono ospitare più porte e sono riprogrammabili, a differenza degli ASIC progettati per compiti specifici. Possono essere utilizzati per personalizzare microprocessori per utilizzi particolari e sono popolari in vari settori, tra cui le comunicazioni wireless, i data center, l’automotive, il settore medico e l’aerospaziale. La natura riprogrammabile delle FPGA consente flessibilità e aggiornamenti di progettazione secondo necessità.

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Applicazioni delle FPGA

Le FPGA sono utilizzate in vari settori e hanno diverse aree di implementazione. Alcune delle loro principali aree di utilizzo includono:

Industria dell’energia

Le FPGA possono svolgere un ruolo importante nella tecnologia delle reti elettriche intelligenti, migliorando le prestazioni e la scalabilità mantenendo basso il consumo energetico. Ciò è particolarmente utile nelle sottostazioni di trasmissione e distribuzione (T&D) dove sono necessarie reti elettriche efficienti per un funzionamento ottimale.

Miglioramento delle esperienze automobilistiche

Le FPGA di Microsemi consentono ai produttori di apparecchiature originali (OEM) e ai fornitori di creare nuove applicazioni di sicurezza per veicoli, come il controllo della velocità di crociera, l’avviso di angolo cieco e l’evitamento delle collisioni. Queste FPGA offrono anche funzionalità di sicurezza informatica come l’assicurazione delle informazioni, l’antimanomissione, la sicurezza hardware e funzionalità di affidabilità come la memoria corretta degli errori e il basso consumo statico.

Aerospazio e difesa

Le aziende del settore manifatturiero industriale forniscono FPGA resistenti alle radiazioni e tolleranti alle radiazioni, spesso di qualità spaziale, per soddisfare i requisiti di prestazioni, affidabilità e durata degli ambienti difficili. Queste FPGA offrono una maggiore flessibilità rispetto alle implementazioni ASIC tradizionali e sono particolarmente adatte per sistemi spaziali ad alta intensità di elaborazione.

Sistemi di visione artificiale

Nel mondo odierno, i sistemi di visione artificiale sono diffusi in vari dispositivi come telecamere di videosorveglianza, robot e altri dispositivi. Spesso è necessario utilizzare un sistema basato su FPGA per consentire a questi dispositivi di interagire in modo appropriato con le persone in base alla loro posizione, all’ambiente circostante e alle capacità di riconoscimento facciale.

Data center

Internet delle cose e big data stanno portando a un enorme aumento nella quantità di dati acquisiti e elaborati. L’uso delle tecniche di deep learning per il calcolo parallelo richiede capacità di calcolo a bassa latenza, flessibili e sicure. A causa dei crescenti costi dello spazio, l’aggiunta di più server non può soddisfare questa domanda. Gli FPGA stanno guadagnando accettazione nei data center grazie alla loro capacità di accelerare l’elaborazione, la flessibilità nel design e la sicurezza basata sull’hardware contro le vulnerabilità del software.

Sistemi in tempo reale

Gli FPGA vengono utilizzati nei sistemi in tempo reale in cui il tempo di risposta è critico, poiché le CPU convenzionali hanno tempi di risposta imprevedibili, rendendo difficile prevedere quando un trigger verrà attivato con precisione.

Progettazione di ASIC

La creazione dell’architettura del circuito è il primo passo, quindi viene costruito e testato un prototipo utilizzando un FPGA, consentendo di correggere gli errori. Una volta che il prototipo funziona come previsto, viene sviluppato un progetto ASIC. Questo approccio risparmia tempo, poiché la creazione di un circuito integrato può essere laboriosa e complessa.

Accelerazione basata su FPGA come servizio

I sistemi basati su FPGA possono eseguire compiti complessi ed elaborare dati più rapidamente rispetto alle loro controparti virtuali. Sebbene non tutti possano riprogrammare un FPGA per un compito specifico, i servizi cloud stanno rendendo l’elaborazione dei dati basata su FPGA più accessibile ai clienti. Alcuni provider cloud offrono persino un nuovo servizio chiamato Acceleration as a Service (AaaS), che consente ai clienti di accedere agli acceleratori FPGA.

Con AaaS, è possibile utilizzare gli FPGA per accelerare vari tipi di carichi di lavoro, come:

• Addestramento di modelli di apprendimento automatico
• Gestione di big data
• Analisi di flussi video
• Effettuazione di calcoli finanziari
• Miglioramento dei database

Alcuni produttori di FPGA stanno già lavorando alla creazione di FPGA basati su cloud per l’accelerazione dei carichi di lavoro di intelligenza artificiale e altre applicazioni che richiedono una grande potenza di calcolo. Ad esempio, Intel fornisce l’energia al servizio Alibaba Cloud AaaS noto come istanze f1. L’Acceleration Stack per Intel Xeon CPU con FPGA, disponibile anche per gli utenti Alibaba Cloud, offre due popolari flussi di sviluppo software, RTL e OpenCL.

Un’altra grande azienda del settore, Microsoft, sta anche competendo per costruire una piattaforma AI efficiente. Il loro progetto, Brainwave, offre la tecnologia FPGA per accelerare l’inferenza delle reti neurali profonde. Come Alibaba Cloud, utilizzano anche l’FPGA Stratix 10 di Intel.

FPGA vs GPU per l’apprendimento automatico/intelligenza artificiale

Le GPU eccellono nell’elaborazione parallela eseguendo molte operazioni aritmetiche contemporaneamente, fornendo un’accelerazione significativa in situazioni in cui lo stesso carico di lavoro deve essere eseguito rapidamente. Tuttavia, l’esecuzione dell’AI su GPU ha i suoi limiti. Le GPU non forniscono lo stesso livello di prestazioni degli ASIC, che sono chip progettati specificamente per un particolare carico di lavoro di deep learning.

D’altra parte, gli FPGA offrono personalizzazione hardware con capacità di intelligenza artificiale integrate e possono essere programmati per imitare il comportamento di una GPU o di un ASIC. La loro natura riprogrammabile e riconfigurabile li rende adatti al panorama dell’AI in rapida evoluzione, consentendo un rapido test degli algoritmi e un tempo di commercializzazione più veloce. Gli FPGA offrono numerosi vantaggi per le applicazioni di deep learning e altri carichi di lavoro di AI:

• Bassa latenza: Rispetto a una GPU standard, un FPGA ha una larghezza di banda della memoria maggiore che gli consente di elaborare grandi volumi di dati.
• Eccellente valore ed economicità: Gli FPGA possono essere riprogrammati per diverse funzionalità, rendendoli una delle opzioni hardware più convenienti. I progettisti possono risparmiare costi e spazio sulla scheda integrando ulteriori capacità sullo stesso chip.
• Basso consumo energetico: Con gli FPGA, l’hardware può essere ottimizzato per l’applicazione, contribuendo a soddisfare i requisiti di efficienza energetica.
• Parallelismo: È possibile utilizzare una porzione di un FPGA per una funzione anziché l’intero chip, consentendo di ospitare più funzioni in parallelo.
• Integrazione dell’AI nei carichi di lavoro: Utilizzando gli FPGA, è possibile aggiungere capacità di intelligenza artificiale come l’ispezione profonda dei pacchetti o il rilevamento delle frodi finanziarie ai carichi di lavoro esistenti.
• Offerta di accelerazione per cluster di elaborazione ad alte prestazioni (HPC): Gli FPGA possono facilitare la convergenza di AI e HPC fungendo da acceleratori programmabili per l’inferenza.

Svantaggi dell’utilizzo di FPGA

• Programmazione: Sebbene gli FPGA offrano un alto grado di flessibilità, possono essere difficili da riprogrammare e c’è bisogno di programmatori più esperti sul mercato.
• Complessità di implementazione: Sebbene il potenziale per utilizzare gli FPGA per accelerare l’apprendimento profondo sia promettente, solo poche aziende hanno tentato di implementarlo. Per molti sviluppatori di soluzioni AI, la combinazione più tradizionale di GPU e CPU è un’opzione più gestibile.
• Costo: La difficoltà di riprogrammare il circuito e la carenza di programmatori esperti sul mercato rendono costosa l’utilizzo di un FPGA per l’accelerazione delle applicazioni basate su AI. Le spese per la riprogrammazione multipla di un circuito possono essere molto elevate per progetti su piccola scala.
• Mancanza di librerie: Un numero limitato di librerie di apprendimento automatico supporta gli FPGA immediatamente.