מדוע קרינת שער שדה-Programmable Gate מעצבת מחדש את ההשוואה של למידת מכונות

קרינת שער שדה-Programmable Gate צמחה מלוגיקה דבק ופרוטוקולים המתפתלים לתוך פלטפורמה רצינית compute ללמידה מכונה ference.בניגוד CPUs המבצעת הוראות באופן זמני או GPUs אשר מסתמכים על מקבילות מסיבית חוט, FPGAs מציעים בד חומרה עמידים מאובטחים שניתן לעצב את זרימת הנתונים המדויקים של רשת עצבית.

היתרונות האדריכליים של FPGAs להיות בולט ביותר כאשר היישום דורש שקיפות , גבוה דרךput per וואט, או היכולת להתאים חומרה לאדריכלות מודל המתפתח. a היטב תוכנן FPGA יכול לעבד דגימה קלט יחיד כמו זה מגיע, ללא המתנה עבור אצווה לצבור, מה שהופך אותו ייחודי מתאים עבור לולאות בקרה בזמן אמת ו- analytics.

היתרונות האדריכליים של FPGA-מבוסס

ההרחבה Hardware Customization at the Gate Level

FPGAs מאפשר למעצבים לעצב נתיבי נתונים המראה את מבנה השכבה המדויק של מודל. במקום לבצע הוראות שמביאות וקודמות פעולות, החומרה עצמה הופכת לגרף.כל יחידה בעלת משקל רב ניתן בגודל לכדי רוחב ה bit המדויק הנדרש על ידי משקולות קוונטיות, ותפקודי הפעלה כמו ReLU או tanh יכולים להיות מיושם כמו פשוט שילוב לוגיקה ויזואלית או טבלאות קטנות.

מקבילות ומרחביות

בעוד GPUs להשיג מקבילה באמצעות אלפי חוטים קלים, FPGAs לנצל הן מקבילות מרחביות - מרכיבים לעיבוד רב-פעמיים הפועלים על נתונים שונים בו-זמנית - ומקבילות זמניות באמצעות צינורות עמוקים שבהם כל שלב מעבד קלט חדש בכל מחזור שעון.עבור שכבות אבולוציה, לא מגלגלים ערוצי קלט ופילטרים על פני משאבי חומרה מניבים מטבע מבוזר ללא ראש של תזמון.

חוסר עקביות נמוכה

מכיוון ש-FPGA מאיצים יכולים להזיז נתונים ישירות מממשקים כגון MIPI, Ethernet, או ADC ללא רצף של מערכת הפעלה גרעין, חוסר יכולת השוויון יכול לרדת למיקרו-שניות חד-ספריות.בלשלאות בקרה כגון גינון אוטונומי או מסחר ב- קידוד גבוה, תגובה תת- 10-מיקרו-שנית צפויה לעתים קרובות יותר חשובה מאשר שיא דרך Noput הוא מקבל החלטה אחת או ניסיון, כמו מנועי ייעוץ יחיד, כמו מנועים, כמו מנועים, או ניהולי ראייה, או ניהולית, כמו מנועים, כמו מנועים, או ניהולי תיבות של לוח זמנים גמישים, כאשר הוא לעתים קרובות, כאשר מקבל החלטות חד-PG בזמן משנה, כאשר הוא לעתים קרובות, כמו מנועים, כאשר הוא מקבל אבטחה חד-גלקטיים, כאשר הוא לעתים קרובות, או ניהולית, כאשר זמן משנה, כאשר הוא לעתים קרובות, כאשר הוא מקבל החלטות חד-זמן הפעלה גמישים, כאשר הוא לעתים קרובות, כאשר הוא בדרך כלל, כמו מנועים, כאשר הוא מקבל אבטחה חד-פעמיים, כמו מנועים, כמו מנועים, כמו מנועים, כמו מנועים, כמו מנועים, כמו אימון ב-זמן משנה, כמו מנועים, כאשר הוא לעתים קרובות, כמו מנועים,

אנרגיה יעילה

ביצועים לוואט לעתים קרובות עולה על זה של GPU על ידי גורם של חמישה או יותר כאשר מודלים הם הקוונטים כראוי ו מפונק.חיסול הכוח הדינמי של הזנת, קוד, וחיזוי סניף להפחית את הניתוק הכולל. משפחות FPGA מודרנית - כגון Xilinx Versal ו- Intelx Agile - מקשה מנועי AI וטכניקות מתקדמות של כוח, המאפשרות גדול אפילו להיות מופעלת על ידי רמות גבוהות יותר של יעילות קומפקטיות בסולפות.

זמן ריצה מחדש

אותו סיליקון ניתן repurposed עבור אלגוריתמים שונים לחלוטין באמצעות עדכונים פשוטים bitstream. מערכת חזון יכול לטעון תצורה אחת עבור גילוי אובייקטים במשרה יום לעבור מודל אינפרא אדום-אופטימי בלילה, כל זאת ללא שינוי לוח המעגל המודפס. גמישות זו מאיצה את זמן-ל-שיווק ומאפשר חומרה להתפתח יחד עם עדכוני תוכנה, יתרון בסיסי על פני ASICs פונקציונליים.

אתגרים עיקריים ועבודות מעשיות

Steep Learning Curve for Hardware Design

עיצוב RTL מסורתי עם Verilog או VHDL דורש ידע מעמיק של תחומי שעון, אסטרטגיות איפוס וסגירה תזמון.גם עם סינתזה ברמה גבוהה (HLS), מהנדסים חייבים להבין כיצד C++ בונה מפה לחומרה כדי למנוע יישום לא יעיל.המחזור אימות הוא איטי - סימולציות קשיחות להפעיל פקודות של גודל איטי יותר מאשר בדיקות יחידות תוכנה - ו debuing על סיליקון דורש ניתוח טכני יכול לאמץ הרבה.

מוגבל על-ידי משאבים

FPGAs יש מספרים סופיים של שולחנות חיפוש (LUTs), טבלאות, חסימת RAM (BRAMs), ו- DSP פרוסות. מכשיר גבוה עשוי להציע כמה מאות מגה-בתים של זיכרון על שבב, הרבה פחות מאשר עשרות ג'יגה-בייט הנדרש עבור מודלים שפה גדולה.

קובצי ה-Fragmentation

זרימת עבודה ספציפית Vendor - Xilinx Vivado ו Vitis, Intel Quartus ו OpenCL - יש דרישות התקנה שונות, מודלים רישוי, ו סינתזה ריצות שיכולות למתוח במשך שעות. בעוד HLS מעלה את רמת הפשטות, זה מוסיף שכבה משלו של ניתוח אופטימיזציה ואופטימיזציה כי הם לא פרויקט אוניברסלי.

הגבלת תאימות מודל

לא כל רשת עצבית הפעלה מפות באופן נקי לפרימיטיביים של FPGA. . דינמי שליטה זרימה - רצף אורכי, רצף מוקדם מצב - דפוסי גישה זיכרון קבועים כגון תשומת לב ו- התאספו-scatter, ופונקציות טרנסצנדנטליות כמו Softmax ו-שכבת נורמליזציה הם מאתגרים במיוחד.

עיצוב ואימות מורכבות

הבטחת שוויון ביטווי בין יישום החומרה לבין מודל ההתייחסות הוא לא רצוי. subtle ניגודים הצטברות bit-width, מצבי סיבוב, או התנהגות FIFO מסונכרנית יכול לגרום לירידה בתנאים נדירים. Co-simulation מסגרות אשר הפעלת C++ בדיקות נגד מודל RTL עזרה, אבל חלל משולב של מקבילה של בדיקות תקפים מוקדמים כולל תקפים מתקדמים.

FPGA Machine Learning

גישה שיטתית מבחירת אלגוריתם לפריסה ממזערת את הסיכון ומבטיחה ביצועים צפויים.השלבים הבאים בונים אחד על השני, עם לולאות הזיכוך הרציונליות בין אופטימיזציה למיפוי חומרה.

שלב 1: בחירת מודל והערכה להתאמה

התחל על ידי בחירת ארכיטקטורת מודל המפות באופן טבעי לדם ה-FPGA.מודלים עם שכבות קבועות, ממוקדות - רשתות מחוברות, רשתות עצביות מתקדמות (CNN), ותאים חוזרים פשוטים כגון GRU או וניל LSTM - כדי להשיג טיפול גמיש של ציוד נשימה מאוחר יותר, 000 אבטחה ומכשירי תמיכה הם גם מועמדים חזקים עקב המקבילה שלהם ופשוטה עבור תשומת לב, כגון מקבילה, כלומר, על ידי מעבדים גמישים, כגון דחיסה גבוהה.

שלב 2: אופטימיזציה מודל ודיכוי

לאחר שמודל מועמד מזוהה, להפחית את טביעת הרגל שלה כדי להתאים משאבי ההיגיון והזיכרון ללא אובדן דיוק בלתי מתקבל על הדעת. Quantization הוא הטכניקה היעילה ביותר: המרת משקל צף של 32 סיביות והפעלה ל-8 סיביות (INT8) מפחיתה את הזיכרון על ידי 4× ומחליפה את רמות ה-DSP-intensive של פעולות צף עם פעילות תוך הגדלת תדירות השעון הקוונטי, או צמצום של בדיקות מהירות גבוהה יותר.

שלב 3: עיצוב חומרה ודור IP

יישום קשיח יכול לעקוב שני מסלולים רחבים: רמת העברת רישום (RTL) עיצוב או סינתזה ברמה גבוהה (HLS) RTL המסורתית מספק שליטה האולטימטיבית על תזמון ושימוש משאבים, המאפשר למעצבים ליצור בלוקים שכבתיים מבולבלים עם מילוי צינורות מושלם.גישה זו טובה עבור ממשק חסימת משאבים סטנדרטיים של CLSD או עיצובים מעורבים שבו HLS עשוי במבנים תת-אופטימיים.

עיצוב ברמה מערכתית חייב לנהל בקפידה את התנועה של נתונים.תבנית נפוצה היא להציב את מאיץ ה-ML מאחורי מנוע DMA המזרים נתונים בין מאיץ וזיכרון DDR חיצוני, המנוהל על ידי שימוש בתצורה מוטבע ARM או מעבד רך. תוכניות כפול-הפחתת לחץ דם ב BRAM מסתירה זיכרון, בעוד היררכיה רב-שכבתית מבטיחה כי לעתים קרובות גישה למשקל ARM נשאר על גבי מעבדים של מעבדים משולבים ללא ספק באמצעות רכיבי עיבוד מהירים כגון מעבדים של מעבדים של מעבדים של מעבדים של מעבדים של מעבדים של מעבדים ללא ספקול אוטומטי.

שלב 4: יישום, בדיקה וביצועים

עם חסימת IP מסונתזת, העיצוב מתקדם דרך נתיב מקום ו- bitstream. Simulation ב-התנהגות, לאחר הסינתזה, ו-ML-lementation של שלבים אימות פונקציונליות . bit-accuracy co-simulation - הפעלת Clin תזמון משולב של Clin ++s נגד מודל RTL - מבטיח כי הפלט מתאים את ההתייחסות הניתנת לסובלנות, לאחר בדיקות CTM, לזהות קידוד על גבי קידוד של צינורות.

שלב 5: אינטגרציה ומערכת

השלב הסופי משלב את מאיץ FPGA לתוך מערכת היעד.בפריסות משובצות, FPGA לעתים קרובות יושב ישירות על ממשק חיישן, עיבוד נתונים כפי שהוא זורם ממצלמת MIPI או ADC. בסביבות איסוף נתונים, כרטיסי מאיץ כגון שיlinx Alveo או Intel FPGA PAC להתחבר ל-PCIe, עם תצורה של החלפת תוכנה נמוכה (בקיצור של Microsoft) באמצעות רזולוציה של מערכת הפעלה אוטומטית של זמן הפעלה (בקיצור של זמן הפעלה) או קיבולת הפעלה) באמצעות קיבולת הפעלה אוטומטית של תוכנת הפעלה (D) או cc-bitx).

יישומים אמיתיים ומקריות

FPGA-accelerated Machine Learning ראה אימוץ על פני תחומים מגוונים שבהם מעבדים מסורתיים לסרוק קצר.ב נהיגה אוטונומית, FPGAs משמשים עבור היתוך רשת עצבית בה הכדאיות ה ⁇ ית היא קריטית עבור בטיחות. חברות מסחר בתדירות גבוהה לקבל פריסת FPGAs כדי להאיץ את תהליכי למידה אינטנסיביים כי מקבל החלטות סחר עקביות תחת מיקרו-שני, שבו כל שנייה של השפעות על טמפרטורות ישירות על בסיס מערכת CLS2, במקום שימוש ב קיבולת נמוכה של RM2, במקום , 000 השני של ניתוח C2 RM2 .

כלי מערכת ומסגרת

המערכת האקולוגית של למידת מכונה FPGA ממשיכה להתבגר, עם שני כלי הספק והקוד הפתוח, המפחיתים את המחסום לכניסה.בחירת שרשרת הכלים הנכונה תלויה במערכת המיומנות הקיימת של הצוות, משפחת FPGA המטרה, ואת דרישות הביצועים של היישום.

  • (FLT:0) ,FLT:1 ;Xilinx Vitisib AIFLT:2:03:3 A סביבה מקיפה כולל AI Compiler עבור עיצוב מודלים ואוסף, AI פרופיל עבור ניתוח ביצועים, ואת צוותים Deep Learning Processor (DPU) IP - מאיץ רך עבור CNN , הוא תומך Caffe, TensFlow, ו-Pends מרכזי עבור אינטגרציה חזקה של CPUlin-D.
  • (FLT:0) ;Intel OpenVINOFLT:2:03:03: ההרחבה של אינטל כוללת אופטימיזציה מודל שממיר מודלים מאומנים לייצוג ביניים, ואז מפיץ אותם על פני CPU, GPU, ו- FPGA backends.ה-FPGA ממממממנף את ה- AI ו- PCIe-ACT, תומך בדגמים כמו גם ב-Net, ו-Net.
  • (FLT:0) ,FLT:1 ;HLS4MLearFalveLT:2;2;2; איורים 3 מסגרת Python בקוד פתוח המתורגמת מודלים מאומנים לפרויקטי HLS עבור Xilinx ו- Intel FPGAs. זה מדגיש את ההסתברות המהירה ואת צוותי ההמרות הקבועים, משאבים מחזוריים ומקבילות.
  • (FLT:0)FINN ו- Brevitas:Figal1 , מ- Xilinx Research, יוצר ארכיטקטורות של זרימת נתונים מרשתות עצביות קוונטיות, השגת דרך קיצונית עבור רשתות עם משקל בינארי או ternary. Brevitas היא ספריית PyTorch לוויתור תוכנה, ומייצרת מודלים כי FNIN יכול ליישר זוג זה מכוון קבוצות מהירות או פריסה גבוהה.
  • (FLT:0Vendor SDKs ו- IP Libraries:BuildFLT) 1:1 הן Xilinx ו- Intel מספקים מסגרות תשתית כמו Vitis Acceleration ו- Intel FPGA SDK for OpenCL, המאפשר למפתחים לכתוב קרנלים ב- C/C + עם OpenCL Smantics.

מגמות מתפתחות וכיוונים עתידיים

ההתכנסות של FPGAs ו- Machine Learning היא מאיצה לאורך כמה חזיתות, מבטיחה להפוך מאיצים חומרים מותאמים אישית נגישים כמו ספריות תוכנה.מגמות אלה יעצבו כיצד קבוצות ניגשות ל-FPGA מבוסס ML בשנים הקרובות.

AI-Hardened fabrics

משפחות חדשות FPGA להטביע מנועי AI ייעודיים המשלבים את הגמישות של לוגיקה בתכננות עם יעילות של תפקוד קבוע compute. Xilinx Versal AI Core משלבת לוגיקה מתאימה עם מעבדים וקטורים מבוססי אריח המספקים עד 133S INT8 עם מהירויות ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

מחקר עיצוב אוטומטי-Space Exploration

כלים נעים לקראת איסוף אפס-מגע שבו המפתח מספק מודל ומגבלות ביצועים, ואת הכלים באופן אוטומטי לבחור אסטרטגיות קוונטיזציה, גורמי מקבילה, ותוכניות שימוש בנתונים. Machine Learning-based heuristics for Location and routing הם מתעוררים, צמצום המומחיות הנדרשת לסגירה וקיצוץ זמן אל-זרם משבועות עד ימים.אוטומציה זו תעשה FPGA בתוכנות למהנדסים שאינם מומחים לחומרה.

דינמי חלקית Reconfiguration עבור Multi-Model AI

היכולת להחליף מאיצים ברשת עצבית על-ידי רשת מאפשרת FPGA יחיד לשרת מודלים שונים בהתאם להקשר.מערכת חזון תעשייתית עשויה לטעון מודל זיהוי אובייקטים במהלך בדיקה ולעבור למודל פלח כאשר ניתוח פגם, כל זאת תוך שמירה על ממשקי I/O. מחקר לתוך תזמון bitstream של קוד-הקשר הוא סלילת הדרך עבור מערכות הפעלה כי ניהול משאבים כמו חוטים, המאפשרים עבודה דינמית במשימות שונות.

המונחים: Edge-to-Cloud Pipelines

בעוד MLOps מרחיב לחומרה, צינורות הדרכה רציפה יפיקו מודלים מגובשים ונוכחיים אשר משולבים באופן אוטומטי לתוך FPGA bitstreams ואומתו בלולאה. FPGA, מקרים כגון AWS F1 ו- Microsoft Azure NP-series לעשות Prototyping ו-Facting בקנה מידה רחב פיזור נגיש, בעוד סביבות פיתוח ממוכל עם כלי ספקים מבוססי מפשטות CI / אינטגרציה זו של DevOps.

אדריכלות נוירומורפית ואנליג-ב השראה

מחקר מוקדם של מחשוב סטוצ'יסטיק ועיבוד אותות אנלוגיים על FPGAs יכול לפתוח כוח אולטרה-נמוך על ידי ניצול הבד routing עבור פעולות קודמות בזמן. גישות לא קונבנציונליות אלה תואמים עם מטרות יעילות דמוי המוח של רשתות עצביות, פוטנציאל המאפשר ניתוח חיישן תת-מילאט עבור מכשירים לבישים ו ניטור סביבתי.

ניסיון מעשי להתחיל

צוותים חדשים ל-FPGA מבוססי ML צריכים להתחיל עם מקרה שימוש מוגדר היטב שיש לו שפע ברור או מגבלות כוח שלא ניתן לעמוד על ידי CPUs או GPUs. התחל עם מודל קטן, מוגדר מראש - כגון רשת משולבת של מהפכת משאבים או רשת קומפקטית של הזנת ציוד מראש - ולהשתמש ב- HLS4ML או Vitis כדי ליצור יישום ראשוני של עבודה מקצה לקצה משמעת על מנת לבנות תהליכי פיתוח משופרים של מערכת הפעלה חדשה.

מסקנה

יישום אלגוריתמי למידת מכונה על פלטפורמות FPGA דורש גישה ממושמעת כי עיצוב אלגוריתם, אופטימיזציה מספרית, אדריכלות חומרה.השלם הוא משמעותי: מאיצים מותאם אישית המספקים דטרמיניסטי, נמוך-עוצמה הניתוק בשבריר של תקציב הכוח של חלופות GPU.עם הזזת רמות גבוהות של מערכות אקולוגיות, אוטומטי מודל-to-bitstream כלי, אשר מגבירים במהירות גבוהה של פעילות AI, כדי לאפשרות, כדי לאפשרות לשימוש במיומנויות של מערכות הפעלה סיליקון-GA-מחדש, כדי לפתח במהירות גבוהה.