Feld-programmierbare Gate-Arrays (FPGAs) für künstliche Intelligenz (KI)

Erfahren Sie, wie die einzigartigen Eigenschaften von FPGAs KI am Netzwerkrand, im Rechenzentrum und in der Cloud ermöglichen können.

Auf einen Blick

  • FPGAs sind rekonfigurierbare Computing-Komponenten, die zur Beschleunigung von KI-Workloads verwendet werden können.

  • FPGAs spielen eine wichtige Rolle bei der Ermöglichung von KI am Netzwerkrand, im Rechenzentrum und in der Cloud.

  • Die Verwendung von FPGAs für KI-Lösungen hilft dabei, Energieeffizienz, I/O und Leistung zu optimieren und gleichzeitig die zukünftige Flexibilität zu wahren.

  • KI-Anwendungsfälle mit FPGAs decken praktisch jede Branche ab; sie können in eingebetteten Geräten und KI-Servern bereitgestellt werden.

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Was ist ein FPGA?

FPGAs sind eine Art Computing-Komponente, die für verschiedene Zwecke neu programmiert werden können. Im Vergleich zu Verarbeitungstechnologien wie CPUs und GPUs sind FPGAs vielseitiger und können für eine Vielzahl von Anwendungsfällen neu konfiguriert werden. FPGAs kombinieren Schnelligkeit, Programmierbarkeit und Flexibilität und bieten so hohe Leistung ohne die Kosten und Komplexität der Entwicklung kundenspezifischer Chips.

Im KI-Bereich werden FPGAs oft als KI-Beschleuniger und KI-Prozessoren verwendet, die KI-Workloads von der Netzwerkoberfläche bis zur Cloud ermöglichen. Die Interkonnektivität in einem FPGA ähnelt der neuronalen Verkabelung im menschlichen Gehirn. Die programmierbare Logik-Fabric in einem FPGA ist auf ähnliche Weise verbunden, was ein Grund dafür ist, warum FPGAs hervorragende Implementierungsziele für neuronale Netzwerke und andere KI-Workloads sind. FPGAs werden in Verbindung mit der CPU bereitgestellt, um bestimmte Funktionen zu erledigen, die für den Erfolg der gesamten KI-Anwendung unerlässlich sind.

Rolle von FPGAs in der KI

FPGAs werden zur Unterstützung von KI-Anwendungen in der Cloud, im Rechenzentrum und am Netzwerkrand verwendet. Sie sind extrem nützlich zur Beseitigung von Speicherpufferung und Überwindung von I/O-Engpässen – einem der einschränkendsten Faktoren bei der KI-Systemleistung. Durch die Beschleunigung der Dateneinspeisung können FPGAs den gesamten KI-Workflow beschleunigen.

FPGAs eignen sich besonders für Edge-KI in vielfältigen Anwendungen in den Bereichen Industrie, Medizin, Test- und Messtechnik, Luft- und Raumfahrt, Verteidigung und Automobiltechnik. Sie können sowohl in KI-Servern als auch in eingebetteten Geräten für eine Vielzahl fortschrittlicher Anwendungsfälle bereitgestellt werden. Die Verwendung von FPGAs in Lösungsdesigns bietet mehrere Vorteile, die ihnen helfen, verschiedene Datenanforderungen am Netzwerkrand zu unterstützen, einschließlich robuster Unterstützung für I/O-Protokolle, geringe Latenz, geringer Energieverbrauch und lange Bereitstellungslebenszeiten.

Darüber hinaus werden FPGAs in der Netzwerktechnik für KI-Anwendungen verwendet. Um KI zu unterstützen, müssen Netzwerke schnelle Datenübertragungen und die Kommunikation zwischen Edge-Geräten, Cloud-Diensten und anderen miteinander verbundenen Komponenten ermöglichen. Um dies zu ermöglichen, sind FPGAs mit der neuesten Generation von Hochgeschwindigkeits-I/O-Standards ausgestattet und können zur Beschleunigung der Nutzung von drahtlosen und drahtgebundenen Netzwerken verwendet werden. Sie können auch verwendet werden, um Netzwerke mit KI-Funktionen auszustatten, wie z. B. die Erkennung von Anomalien, die Bewertung von Funkkanälen und die Konvergenz von Funkdecodern.

Inzwischen werden FPGAs in Cloud- und Rechenzentrum-Umgebungen verwendet, um Datenbanken, Genomik und Netzwerktechnik zu beschleunigen und KI-Inferenzaufgaben wie große Sprachmodelle, Conversational KI und Empfehlungssysteme zu optimieren. Sie werden auch für Anwendungen im neuronalen Netzwerk verwendet, einschließlich Anomalienerkennung, Finanzbetrugserkennung und Hochgeschwindigkeits-Handel. Darüber hinaus trägt die hohe Energieeffizienz von FPGAs zur Senkung der Kühlkosten bei und fördert die Entwicklung umweltfreundlicherer KI-Technologien.

Vorteile von FPGAs für KI

FPGAs bieten mehrere Vorteile bei der Verwendung für KI:

 

  • Mit FPGAs können Designer KI-Funktionen wie Deep-Packet-Inspection oder Finanzbetrugserkennung vorhandenen Workloads hinzufügen. FPGAs ermöglichen es, Sicherheits-, I/O-, Netzwerk- oder Pre-/Postprocessing-Funktionen hinzuzufügen, ohne dass ein zusätzlicher Chip erforderlich ist.
  • Hervorragende Leistung mit hohem Durchsatz und geringer Latenz: FPGAs können von Natur aus geringe Latenz sowie deterministische Latenz für Echtzeitanwendungen wie Videostreaming, Transkription und Handlungserkennung bieten, da Video direkt in das FPGA eingespeist und eine CPU umgangen wird. Designer können von Grund auf neuronale Netzwerke entwickeln und das FPGA so strukturieren, dass es optimal zum jeweiligen Modell passt.
  • Verbessern Sie den ROI durch inhärente Flexibilität: Der Schaltkreis in einem FPGA-Chip ist nicht hart geätzt – er kann nach Bedarf neu programmiert werden. Das macht sie zu einer der kostengünstigsten Hardware-Optionen. Darüber hinaus können FPGAs für mehr als nur KI verwendet werden. Durch Integration zusätzlicher Funktionen auf denselben Chip können Designer Kosten und Platz auf dem Board sparen. FPGAs haben lange Produktlebenszyklen, sodass Hardware-Designs, die auf FPGAs basieren, eine lange Produktlebensdauer haben können (gemessen in Jahren oder Jahrzehnten). Diese Eigenschaft macht sie ideal für den Einsatz in industriellen Verteidigungs-, Medizin- und Automobilanwendungen.
  • Niedriger Energieverbrauch: Mit FPGAs können Designer Hardware genau auf die jeweilige Anwendung abstimmen und so Anforderungen an Energieeffizienz erfüllen. Außerdem können FPGAs verschiedene Aufgaben übernehmen und die Energieeffizienz des Chips erhöhen. Es ist möglich, einen Teil eines FPGA für eine Funktion zu verwenden (und nicht den gesamten Chip), sodass das FPGA verschiedene Funktionen parallel hosten kann.
  • Optimieren von I/O: FPGAs eignen sich perfekt, wenn Dateneinspeisungen von verschiedenen Sensoren wie Kameras, LIDAR und Audiosensoren verarbeitet werden sollen. Diese Fähigkeit kann bei der Entwicklung von autonomen Fahrzeugen, Robotik und industriellen Geräten äußerst wertvoll sein.

Herausforderungen für die FPGA

Eine der wenigen Hürden, die bei der Verwendung von FPGAs zu überwinden sind, besteht darin, dass die Hardware in der Regel spezielles Programmierwissen erfordert. Um diese Herausforderung zu meistern, werden softwarebasierte FPGA-Programmiermodelle verwendet, um den erforderlichen Fachwissen zu reduzieren. Mit diesem übergeordneten FPGA-Programmiermodell können Datenwissenschaftler oder Modellentwickler neuronale Netzwerke mit einem gängigen KI-Framework wie TensorFlow oder Caffe einrichten und auf einem FPGA bereitstellen, ohne die Einzelheiten der FPGA Architektur kennen zu müssen.

FPGA-KI-Lösungen

FPGAs für KI werden für viele Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen verwendet:

 

  • Gesundheits- und Biowissenschaften: Anwendungen umfassen medizinische Monitore; 2D-Diagnosegeräte mit Bilderkennung und Objekterkennung wie Röntgengeräte und Endoskope; andere Arten der Pathologieerkennung; Genomsequenzierung und chirurgische Robotik.
  • Militär und Luft- und Raumfahrt: Zu den Anwendungen gehören unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs), Zielerkennung sowie Radarerkennung und -klassifizierung.
  • Industrielle Anwendungen: FPGAs fügen KI-basierte Erkennung und Echtzeitsteuerung am Netzwerkrand hinzu.
  • Audiovisuelle Anwendungen: Beispiele sind Videokonferenzkameras mit Gesichtserkennung für automatisiertes Schwenken und Zoomen sowie Studiokameras mit automatischer Gesichtserkennung für präzise Fokussierung.
  • Broadcast-Video: Zu den Einsatzmöglichkeiten gehören die Konvertierung von Standard-Dynamikbereich in hohen Dynamikbereich, die intelligente Konvertierung zwischen Videoauflösungen und die Erfassung und Anzeige von Videos mit variabler Bildrate.
  • Verbraucheranwendungen: Ein Beispiel sind 3D-Displays mit Augenerkennung und -verfolgung für Stereobild.
  • Automobilanwendungen: Zu den Anwendungen gehören Objekterkennung in autonomen Fahrzeugen sowie Steuerung und Anpassung von Infotainment-Systemen.