הבנת תפקידם של FPGAs בעיבוד שפה בזמן אמת

שדה-Programmable Gate Arrays (FPGAs) תופסת צומת ייחודי של גמישות חומרה ומיומנות חישובית באמצעות חישוב, מה שהופך אותם הכרחיים יותר ויותר עבור מערכות משובצות הדורשות עיבוד שפה בזמן אמת.בניגוד למעבדים למטרות כלליות המבצעים הוראות באופן שווה דרך מחזור של קידוד-קוד-פענוח, FPGA מורכב אלגוריתם עצום של בלוקים לוגיים, עיבוד אותות דיגיטליים (DSP) וניתן לסינון נתונים סטנדרטיים (FPE) באופן ישיר, כלומר, מאפשר גרף (T) באופן קבוע, לדוגמה, לדוגמה, גרף (T) באופן קבוע, לדוגמה, גרף של גרף של גרף (Tid-Tid-Tid-T) באופן קבוע, כולל גרף של גרף של גרף של גרף של אלגוריתם של אלגוריתם של אלגוריתם של אלגוריתם של גרף של אלגוריתם של גרף של אלגוריתם של גרף של גרף של גרף של אלגוריתם של אלגוריתם של גרף של גרף של גרף של אלגוריתם של אלגוריתם של אלגוריתם של אלגוריתם של אלגוריתם של אלגוריתם של אלגוריתם של אלגוריתם של אלגוריתם של אלגוריתם של אלגוריתם של אלגוריתם של גרף טוב יותר טוב יותר טוב

עיבוד שפה כולל מגוון רחב של משימות: מילת מפתח המצביע, זיהוי דיבור אוטומטי (ASR), הבנה טבעית שפה, טקסט-to-speech סינתזה, ותרגום בזמן אמת. רבים מהמשימות האלה היו מוגבל היסטורית לשרתי ענן בשל החתימה חישובית שלהם: מכשירים קצה-to-speertance - רמקולים חכמים, שמיעה, משקפיים משופרים, כלי תקשורת מסייעות - הצורך בתהליך ה-Frexintenx באופן מקומי, גורם ל-Flaxt-Freative-Freative, ל-Factative, ל-Int-Intuality, ל-Factative, ל-Int-Factative, ל-Fert-Fert-Factative, ל-Factative, ל-Innertine-Intuality, ל-Fertine-Fertine-Fx-Factativeial, ל-Factativeial, ל-Factertexit-Factive, ל-Factive, ל-Factive, ל-Factertexitecttexitectance, ל-TMFactivet-Factivetx-F

משפחות FPGA מודרניות משלבות תת-מערכות הפעלה קשיחות, טראנסצ'רים מהירים ומנועי AI ייעודיים, המאפשרים פתרונות חד-כיפ יחיד להחליף עיצובים רב-board.היכולת לשנות את הבד הלוגי לאחר הפריסה פירושה שמודלים שפה יכולים להיות מעודכנים בתחום ללא שינויים בחומרה, יתרון קריטי עבור מערכות שחייבות להתאים לשפות חדשות או לסביבות אקוסטיות.

למה FPGAs Excel ב- Stream-based Processing

שפה היא זרם מטבעו.בין אם זה מגיע כמו דגימות אודיו של הדופק או כרצף טלפון, הנתונים זורם ברציפות בזמן. CPUs להתמודד עם זרמים באמצעות צינורות מבול ותוכנה מונעים, אשר מציג שלבים לא קבועים Jitter ו התנהגות cachet בלתי צפויה (FPGAs, לעומת זאת, יכול ליישם צינור עמוק שבו כל מחזור מקדם מדגם חדש באמצעות תחזיות ברורות של צינורות אנלוגיים, מאפשר לעתים קרובות להסיר נתונים microD לאחור, מ- CST של עיצוב חזק יותר, ו- CST.

האופי המקביל של FPGAs גם מתאים עם המקבילה מולד במודלים שפה רבים. מיצוי תכונה אקוסטית, למשל, דורש הפעלת בנק הרץ של בנקי מסנן אבטיח על אודיו החלון. על FPGA, אתה יכול מידידי מאות יחידות של פיזור קיבולת כפולה, אפילו תפוקה ראשונה בייצור תפוקה במקביל, מחשוב כל הפלטים בהתפרצות אחת באופן דומה, שכבות עצביות כמו מהפכת או פעילות מחוברת לחלוטין יכול להיות מסוגל להמשיך לנתח את זה רק על ידי עיבוד זה רק על ידי עיבוד זה.

קריטי ליכולת זו הוא הרעיון של FLT:0initiation המרווח FLT 1 (II) בצנרת FPGA מעוצב היטב, מדגם חדש ניתן לקבל כל מחזור שעון (II=1), בעוד דגימות ישנות יותר מראש דרך השלבים.בשעון צנוע 100 MHz, 48 אודיו הרץ משאיר יותר מ 2000 מחזורי שעון מדגם, מתן חדר בשפע לעיבוד מורכב ללא כל עיכובים של ממשק אמיתי - כולל מערכות הפעלה בפועל - כולל ממשק בפועל על ידי ממשק בפועל - כגון ממשק בפועל - כגון שליטה בפועל - כגון PG-מטווח של מערכות הפעלה אמיתי - כגון שליטה בפועל - 48 kacted.

Core Algorithms Suited for FPGA Implementation

בחירת האלגוריתמים הנכונים היא הצעד הראשון בעיצוב מכשיר שפה מבוסס FPGA. לא כל חלק של צינור שפה שייך לוגיקה בת-התכנת; כמה שלבים, כגון מודל שפה מתחדש עם גדול של vocabularies, נשמרים טוב יותר על הליבה ARM מוטבע או מעבד לוויה.עם זאת, חלק רגיש מאוד, לעתים קרובות לשגשג על גבי מרקם.

הפקה

החזית של כמעט כל מערכת דיבור הופכת אודיו גולמי לייצוג קומפקטי יותר.טכניקות נפוצות כוללות:

  • (FLT:0)Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs) MPEGFLT:1: מעורבים החלון, FFT, פילטר בנק יישום, דחיסה וקידוד cosine להפוך (DCT) כל השלבים האלה הם קבועים מאוד ויכולים להיות צינורות נרחב.
  • (FLT:0Gammatone מסנן בנקFLT:1: יותר סיננים בהשראת ביולוגית כי ליהנות מ בלוקים מקבילים convolution להציע שיפור חזק בסביבות רועשות.השקה של מסננים מסדר רביעי ניתן ליישם עם DSP פרוסות לולאות משוב, הדורשות קנה מידה זהיר כדי לשמור על יציבות.
  • (FLT:0) מיצוי חומרים מפלט של FPGA 1: זמן קצר בזמן אמת, ארבעייה (STFT) הוא התאמה טבעית ללוגיקה FPGA, הודות ליבות IP יעילות FFT.

מודלים אקוסטיים

מערכות ASR מודרניות משתמשות לעתים קרובות ברשתות עצביות עמוקות.FPGAs יכול להאיץ את ההיקף:

  • (ב) [ה]: [0] רשתות ניאל-מהפכניות (CNN) ⁇ FLT:1: שכבות מהפכתיות ממפה ביעילות למערך הסייסטולי או ישירות לבלוקי DSP.Q.Q.Q.Q.Q.Q.com מורידות את השימוש במשאבי משאבים וכוח ללא דיוק מקרי ברוב משימות הדיבור.2Xilinx Vitis FLT 3 ו-FLT5b.
  • (FLT:0) רשתות ניאלריות חוזרות (RNNs) ו LSTMsFIRLT:1: בעוד שליטה-heavy, אדריכלות הזרמת אופטימיזציה יכול להשיג LSTM עצלות נמוכה על ידי ניצול צינורות חכמים שכבתיים ומשחזר משקל.המפתח הוא לא לרוקן את הזמן רק חלקית ו reuse-accumulate יחידות להכפיל את פני זמן.
  • (FLT:0) TransformersigFLT:1: מודלים של Transformer עושים את דרכם על FPGAs באמצעות מנגנוני תשומת לב יעילים המנף גבוה על זיכרון שבב וסטרימינג יישומים רכיממקס קטנים עד בינוניים, זרימת נתונים מוטבעת משקל לשמור על הפרמטרים המודל המקומי ולהפחית את התנועה.

ירידה וחיפוש

Beam חיפוש decoders עבור מודלים של רצף-ל-זהות יכול להיות מומס חלקית ל FPGAs. לוגיקה ניקוד ייעודי יכול לחדד את ההסתברות אקוסטית במקביל, בעוד ניהול המדינה החיפוש נשאר בתוכנה. אדריכלות היברידית FPGA + CPU להכות איזון כאן, עם FPGA טיפול הציון compute-intensive ו- CPU ניהול השפה חיפושית ואינטראקציה קצר יכול להיות מקודמת.

עיצוב זרימה: מהרעיון לעבודה קשה

מימוש מעבד שפה מבוסס FPGA כרוך זרימת עיצוב ממושמעת כי גשרים תוכנה prototyping ויישום חומרה.

  1. (FLT:0) אלגוריתאם חוקרת שפות מדרגה ראשונה: מפתחים מתחילים לעתים קרובות ב- Python או MATLAB כדי לאמת את המודל באמצעות ספריות כמו PyTorch או TensorFlow.
  2. (FLT:0) אלגוריה אופטימיזציה עבור HardwareoverFLT:1: מודלים רשת נידוריים מופצים, כפיים INT8 או אפילו דיוק נמוך יותר, ונבנה מחדש כדי למקסם את המקבילות.דיוק המודל הקוונטי מהדהד כנגד בסיס הצף.שלב זה עשוי לכלול הכשרה של קושחה כדי לשחזר הפסדים מדויקים קטנים.
  3. (FLT:0) High-Level Synthesis (HLS)BuildFLT) 1: שימוש ב- C/C++ עם כלי HLS (למשל, Vitis HLS, Intel HLS Compiler) מאפשר השקיה מהירה. Pragmas מדריך לולאה ללא ריצוף, צינורות, וחלוקת, המאפשר מהנדס תוכנה לייצר RTL ללא כתיבת VLVeri / אלגוריתמים יכול ליצור באופן ידני של 5-10.
  4. (FLT:0)RTL יישום ואינטגרציהFLT:1: עבור לוגיקה ביקורתית ביקורתית או IP מותאם אישית, כתיבת קוד הרשמה-העברה (RTL) ב VHDL או Verilog נותן שליטה מוחלטת.העיצוב הכולל נאסף בתרשים בלוק, המחבר את המעבד (למשל, ARM Cortex ליבות על Zynq או Agile SoC) עם זרם IPccertxtexertexer זה באמצעות פלטפורמת ixinx.
  5. (FLT:0Simulation ו-Co-VerificationFLT:1): תערובת של סימולציה RTL ובדיקת חומרה-in-the-loop מבטיחה נכונות פונקציונלית.עסקאות ניתן למנוע מאותו קופה Testbe בשימוש בשלב אחד, אך נגד סימולטור RTL. Co-simulation עם HLS לוכדת ממשקים לא מתאימים מוקדם.
  6. (FLT:0)Bitstream Generation, Deployment ו- ProfilingFLT:1: לאחר מקום ותוואי (אשר יכול לקחת שעות עבור עיצובים גדולים), bitstream הוא טעון על FPGA.על הסיפון פיזור עם מנתחים לוגיים משולבים (ILA, Touch) חושף את חדר התזמון ואת צווארי הפס.

כלים כמו FLT:0Xilinx VivadoFirLT:1 ו-FLT:2Intel Quartus PrimeFLT 3 הם מעשי העבודה הסטנדרטיים, אבל מאמצי קוד פתוח כגון SymbiFlow הם צוברים מתח עבור משפחות FPGA קטנות יותר.

טכניקות אופטימיזציה בזמן אמת

השגת ביצועים קשים בזמן אמת - שבו כל דגימת אודיו מעובדת בלוח זמנים קפדני - דורש חומרה זהירה / תוכנה משותפת עיצוב משותף.

קווי צינור עמוק ו Initiation Intervals

כלי HLS יכול להשיג מרווח זמן (II) של 1, כלומר מדגם קלט חדש מתקבל כל מחזור שעון בעוד התוצאות גם פופ החוצה כל מחזור לאחר מילוי צינור ראשוני. עבור אודיו בזמן אמת, שעון מתון של 100 MHz יכול לעבד 16 אודיו k עם תזמון עצום, המאפשר למעצבים להוריד את המתח או לחלוק משאבים כדי לחסוך כוח.

זיכרון Hierarchy ו- Bandwidth Management

על שבב חוסם RAM (BRAM) ו- UltraRAM מספקים אחסון דטרמיסטי, נמוך-latency.עיצוב עובר נתונים מותאם אישית כי prefetches רשתות עצביות מזיכרון DDR חיצוני לתוך קו BRAM מונע דוכנני צינורות.מספר קרא/כתיבה על BRAM מאפשר גישה בו זמנית עבור יחידות מקבילות גדולות יותר, זהירות והנתונים מחדש אסטרטגיות ל- Buff (לעתים קרובות) שימוש ב-pTM.

מיקום: CDC FIFOs

קוד אודיו פועל בדרך כלל על מתחם השעון שונה (למשל, 12.288 MHz עבור 48 kHz I2S) Asynchronous FIFOs להעביר בבטחה דגימות לתוך מתחם השעון הראשי של FPGA מבלי לאבד נתונים. צינור עיבוד השפה פועל אז בתחום השעון שלו, מותאם לנתיב הקריטי של kernel ⁇ .

דינמיות חלקית Reconfigation

עבור מכשירים התומכים במודלים שפה מרובים או סצנות אקוסטיות, הגדרה חלקית מאפשרת החלפת תצורה חדשה של מאיץ על זבוב בעוד שאר המערכת ממשיכה לרוץ.זה יקר עבור מכשירים מרובים-לשוניים כי צריך להתאים להקשר למשתמש מבלי לנסח מחדש את המערכת כולה. צריכת החשמל יכולה להיות מופחתת עוד יותר על ידי תיקון רק אזור פעיל של compute והופכת לוגיקה לא מנוצלת.

עקבו אחרי The Physical World

מכשיר עיבוד שפה חייב להתחבר למיקרופון, רמקולים, ולעתים קרובות מעבד רשת או מארח. ממשקים אופייניים כוללים:

  • (FLT:0)I2S או TDMFLT:1): ממשקי אודיו דיגיטליים סטנדרטיים בתעשייה המחברים ישירות לקודים ADC / DAC. FPGA I / O pins יכולים ליישם את השעון הקטן ואת המילה לבחור תזמון באמצעות ניגודים פשוטים ורישום שינוי.
  • (FLT:0) PDM MicrophonesFLT:1: Pulse-density Modulation mics פופולריים במכשירים קומפקטיים. מסנן פשוט של ניכוי (CIC או FIR) ב FPGA ממיר את זרם 1 סיביות לדגימות PCM.זה מבטל את הצורך קוד חיצוני, צמצום הצעת חוק-חומרים.
  • (FLT:0) זיכרון מהיר (DDR4/LPDDRRE) 1FLT: מודלים אקוסטיים גדולים או מודלים שפה שוכנים ב- DRAM חיצוני. Memory Controller זמינים כ- IP רך או בלוקים קשים ב-SoC FPGAs. Bandwidth תכנון הוא קריטי: ערוץ DDR4-2400 יחיד מספק כ- 19 GBs, מספיק עבור סטרימינג משקולות עבור טרנספורמציה בינונית.
  • (FLT:0PCIe / USB / EthernetFLT:1): עבור מאיצים שולחניים או שרתי, קישורים PCIe לאפשר ל-FPGA לפעול כמעבד, הזרמת אודיו אל וממארח תוך פיזור ההיקף הכבד. USB ולספק קישוריות למכשירי קצה עמידה המתקשרים עם שירותי ענן או צמתים אחרים ברשת.

מחקר: בניית חתמת מילות מפתח בזמן אמת

כדי להמחיש את תהליך העיצוב באופן קונקרטי, לשקול מערכת של מילת מפתח המתעוררת מכשיר על ידי שמיעה הביטוי "שלום, עוזר".המערכת חייבת לרוץ ללא הגבלת זמן בעוצמה נמוכה מאוד - אולי פחות מכמה מאות מילימטרים - תוך שמירה על דיוק גבוה.

הצינור מתחיל עם PDM מיקרופון מחובר ישירות ל-FPGA I / O. A decimation ו- CIC מסנן להפחית את קצב הדגימה ממספר מגההרץ ל 16 kHz ומייצר 16 סיביות PCM. אודיו זורם דרך בלוק החילוץ של קרן המטבע הבינלאומית כי מצמיד 40 ⁇ cepstral coefficients כל 10 ms.זה חסם לחלוטין עם נתונים FT = IP1 עבור ליבה 5FT 2 FT הוא להגדיר את הליבה של חלון 2.

המודל האקוסי הוא רשת עצבית קטנה עם ארבע שכבות, כפיית ל- INT8.משקפי המשקל שלה מאוחסנים על שבב BRAM, מספיק עבור מודל של כ-200k פרמטרים. a Custom accelerator עם מערך סינסטלי של 32 יחידות מכפלות מדביקות כל מסגרת מתחת 2 מ"מ.

כל מאיץ זה נבנה באמצעות Vitis HLS ופורס על Zynq-7000 SoC. ההיגיון תופס פחות מ 15% של המכשיר, צורכת תחת 0.5 W של כוח פעיל, והשגת יותר מ-95% דיוק על מערך הערכה סטנדרטי.מכשיר כזה מדגים כיצד FPGAs יכול לספק תמיד על ידי אינטליגנציה שפה בקצה.

התמודדות עם אתגרים משותפים

למרות החוזקות שלהם, FPGAs מציג אתגרים נפרדים כי צוותי עיצוב חייבים לנווט.

המונחים: velocity and Speed Class Limits

מודלים מורכבים עם מיליוני פרמטרים במהירות ממצה את התאים הלוגיים ואת פרוסות DSP של אפילו באמצע טווח FPGA. מעצבים חייב לסחור בין מורכבות מודל ומשאבים זמינים.שימוש בדחיסה מובנה (ריצה, שיתוף משקל) ותזמון זהיר של compute על מחזורי חומרה משותפים יכול להמשיך לנצל את התדירות עשויה להיות הכרחית כדי לעמוד בתזמון בעיצובים מגובשים, אבל זה חייב להתפשר על ידי תהליך של 50 דקות עדיין יכול עדיין למנוע ניתוח אודיו.

נקודת מפנה ל-Coret-Point Conversion

FPGAs הם הרבה יותר יעילים עם סטיקה קבועה מאשר IEEE 754 נקודת צף אחת מראש. Quantization-aware הכשרה במסגרות כמו TensorFlow Lite או PyTorch עוזר לייצר מודלים שמירה על דיוק עם INT8 או אפילו משקולות INT4.הגורמים הקבועים של קנה מידה חייב להיות מנוהל בקפידה על פני שכבות כדי למנוע על פני זרימת או אובדן של דיוק אוטומטי.

חוסר ודאות במערכות זיכרון מורכבות

כאשר DRAM חיצוני משמש, מחזורי רענון או סכסוכים שורות יכול להזריק עיכובים בלתי צפויים.טכניקות כגון כיפוף כפול, משקל רב-רובי בוררות, ואת בקרי זיכרון מבוקר QOS להפחית את הכדאיות הגרועה ביותר.עבור מערכות אולטרה-נמוכות, להביא כמה שיותר נתונים על זיכרון שבב הוא הדרך הבטוחה ביותר.זה עשוי לדרוש מודל דחיסה להתאים בתוך כמה מגה-ידי או אולטרה-RAM.

יעילות לעומת ASIC Efficiency

גמישותו של FPGA מגיעה עלות באזור ומהירות בהשוואה ל- ASIC מותאם אישית למוצרי הצריכה של ASIC. עבור מוצרים בעלי ערך גבוה, ה-FPGA עשוי לשמש פלטפורמה לפיתוח, עם נתיב ל- ASIC או ASIC מובנה להפחתה של מסגרות החלטיות כמו CHISEL ו- Open- קוד פתוח PDKs עושים סיליקון נגיש יותר, אבל FPGAs נשאר הבחירה זריזה עבור פריון להורדת נפח חיים, אשר מאפשר גם לפריסת אפשרות נוספת.

כלים ומסגרות מתפתחות

מערכת התוכנה לפיתוח FPGA התבגרה באופן דרמטי, הורדת המחסום לכניסת מהנדסי לא-Hardware. מסגרות שמקבלות מודלים מספריות למידה עמוקות סטנדרטיות וירוקות את bitstreams של FPGA כוללים:

  • (FLT:0)Xilinx Vitis AIFLT:1; מספק גן חיות מודל, קוונטין, מפרש, והפעלה כי מטרות יחידת עיבוד עמוק של Xilinx (DPU) IP. ה- DPU הוא מאיץ פרמטר שניתן יהיה לייחס את ה-CNN שניתן יהיה לבצע מיידית על רוב המכשירים שילינקס.
  • (FLT:0) Intel FPGA AI SuiteFLT:1: תומך ב- OpenVINO Model Optimization ומייצר IP מאיץ למשפחות Agilex ו- Stratix.It כולל מנוע אבולוציה גמיש שניתן למקם מחדש את התצורה עבור צורות שכבה שונות.
  • (FLT:0)FINN (ממחקר שילינקס) אנדרל 1: Enables מאוד נמוך רשת עצבית עצלות הניתוק על ידי יצירת ארכיטקטורות נתונים מותאמות ישירות מתיאור גרף קוונטי.
  • (FLT:0 hls4mlFLT:1): מקורו מהקהילה בפיסיקה באנרגיה גבוהה, הוא ממיר מודלים רשת עצבית לתוך HLS C++ עבור FPGAs, עם דגש על שקיפות נמוכה ויעילות משאבים.זה תומך במגוון רחב של סוגים ותוכניות לכימות.

כלים אלה מאפשרים למפתח להישאר בזרימת עבודה של פייתון, להגדיר את המודל, לסווג אותו, ולהוריד אותו ל-FPGA מבלי לכתוב באופן ידני קו של HDL. כמו אלה שזרימות עבודה בוגר, FPGA מבוסס מכשירים שפה יהיה נגיש כמו לינוקס מוטבע SBCs עבור קהילת הלמידה.

יישומים אמיתיים ושילוב מערכת

מעבדי שפה המופעלים על ידי FPGA אינם מוגבלים למעבדות.הם משולבים במגוון מוצרים ופלטפורמות מחקר:

  • (FLT:0) Hearing Aids ו-Cochlear ImplantsFLT:1: חברות כמו Sonova ומעבדות אקדמיות להשתמש ב- FPGAs אולטרה-עוצמה (למשל, Lattice iCE40) עבור ניתוח אודיו כפול והפחתה של רעש, שיפור יכולת הדיבור בזמן אמת.
  • (FLT:0) בקרת קול תעשייתית: רצפות המפעלים Noisy דורשים הכרה חזקה, בזמן אמת כי לא יכול להסתמך על קישוריות בענן. FPGA מבוסס "דברים" שפה מקומית, מה שגורם למכונות פעולות בעלות שקיפות מינימלית.הקביעת עיבוד FPGA מבטיח כי פקודות הקול מוכרות בתוך חלון קבוע, אשר בטיחות היא קריטית בסביבה תעשייתית.
  • (FLT:0 Live Translation EarbudsFLT:1: מכשירים צרכניים המבטיחים תרגום כמעט בלתי שפוי בין שפות להשתמש FPGAs או מותאם אישית ASICs בטיפוס הראשוני כדי לנהל צינורות ASR ו TTS. . עצלות נמוכה וכוח הם חיוניים עבור כל היום לביש.
  • (FLT:0) מכשירים תקשורתיים אינסטינקטיים (FLT:1): עבור אנשים עם דיסלקציה דיבור, מאיצים FPGA יכול להפעיל מודלים אקוסטיים מותאמים אישית להסתגל לדפוסים הקוליים של המשתמש, פלט דיבור מסונתז ברור.ההגדרה מאפשרת למטפלים לעדכן את המודל כמו דיבור המשתמש משתפר.

מגמות עתידיות: בינה מלאכותית ומעבר

המסלול של מכשירים מבוססי FPGA הוא בשילוב הדוק להתקדמות באלגוריתמים סיליקון ו- AI.כמה מגמות שווה לצפות:

אינטגרציה heterogeneous

הדור הבא FPGAs משלבים מנועים AI קשיחים - צילומי מעבדי VLIW וקטורים - ישירות באותו ימות כמו לוגיקה ניתנת לתוכנה.האדריכלות Xilinx Versal ו-Abilx של אינטל עם עשרות או בלוקים לטשטש את הקו בין FPGA ו- accelerator ייעודי , יהיה פיצול: מכפלים כבדים לרוץ על מנועי AI, בעוד שפיתח מותאם אישית ו-O-heulative יש להתאים את הגמישות עבור צינורות שפה היברידית.

מודלים של Transformer על The Edge

כמו מודלים מבוססי תשומת לב מתכווץ באמצעות קידוד, דילול, ו קוונטיזציה, יישומי FPGA ידידותיים הם מתעוררים.לשחרר את תשומת הלב הקרנלים כי להימנע מעלויות זיכרון קוואדרטיות ממפה למערךים מוטבעים מחדש, המאפשרים דגמי ASR trans-former שלמים לרוץ לחלוטין על-device. לדוגמה, מודל Whisper זעיר (3M) יכול להיות מתואם עם 100-Bt קבוע עם מודלים של HFPBt אמיתי.

גישות נוירו-מורפיות ואירוע-Driven

עיבוד שפה יכול להועיל רשתות עצביות שמעבדות דיבור בצורה מונחה אירוע, רק צריכת חשמל כאשר תכונות אודיו חוצים סף. FPGAs הן פלטפורמות מצוינות לפשטות עבור פרדיגמות מחשוב חדשות אלה כי הם יכולים ליישם את הקישוריות הסינפטית הנדרשת ודינמיקה דליפה משולבת ואש עם מעגלים דיגיטליים מותאם אישית.

Open-Source Education Sets

RISC-V ליבות רכות פרוסות לצד מאיצים מותאמים אישית לתת למעצבים שליטה מלאה על ממשק התוכנה-Hardware. A RISC-V מעבד הורחב עם הוראות מותאמות אישית עבור חיפוש ב-am או תשומת לב יכול להשיג יעילות גבוהה תוך שמירה על יכולת התוכנית.צוותי מערכת קוד פתוח מאפשרים להתאים את הליבה לצרכים הספציפיים של צינור עיבוד השפה שלהם, הסרת תכונות לא מנוצלות כדי להציל את האזור.

מפת דרכים מעשית

עבור מהנדסים וחוקרים המבקשים לבנות את מכשיר השפה שלהם בזמן אמת, מפת הדרכים הבאה מספקת נקודת התחלה:

  1. בחר לוח פיתוח FPGA עם אודיו I / O. The Digilent Zybo Z7 (עם קוד אודיו) או Intel DE10-Nano (עם תמיכה PDM מיקרופון) הן אפשרויות בעלות נמוכה מעולה.
  2. התחל עם אדריכלות עיבוד דיבור טוב ידוע של פרויקטים קוד פתוח רבים, כגון Vitis AI מודל מילת המפתח של גן החיות של מודל גן החיות, לספק עיצובי התייחסות מלאים.התחל על ידי הפעלת הדוגמה המסופקת כדי להבין את זרימת הכלים.
  3. יישום לולאה אודיו פשוטה: מיקרופון - > FPGA - > רמקולים, כדי להשיג ביטחון עם ממשקי אודיו דיגיטליים.צעד זה מאמת את תזמון ממשק I2S או PDM.
  4. הוסף צינור MFCC או spectrogram מאויש ב HLS, אימות הפלט תואם את מודל הזהב שלך ב Python. השתמש מנתח לוגיקה Vivado כדי לבדוק אותות ביניים.
  5. ליזום רשת עצבית קטנה מאיץ ומדורגת על גודל המודל לעומת השימוש במשאבי.התחל עם CNN זעירה (למשל, 10k פרמטרים) ולהגדיל בהדרגה את המורכבות.

סבלנות היא חיונית.מחזור הפיתוח הראשוני עשוי לקחת שבועות, אבל המודולריות של עיצוב FPGA מאפשר שיפור מצטבר: להתחיל עם מתווך פשוט בהדרגה להחליף בלוקים עם מודלים מתוחכמת יותר.

המונחים: the Agile Hardware Advantage

מכשירים מבוססי בזמן אמת עיבוד שפה פועל נישה ייחודית שבה עצלות, כוח, הסתגלות אינם בורסות אלא כוחות בו זמנית.על ידי מיפוי אלגוריתמים של זרימת נתונים על לוגיקה ניתנת להגדרה, מערכות אלה משיגות עיבוד דטרמיוני, נמוך כי אין מעבד כללי של PG יכול להתאים ללא הקרבה של תפקוד המערכת האקולוגית - מ- סינתזה ברמה גבוהה למסגרות AI - יש צורך תמיד לפתח את הטכנולוגיה ה- מתודולוגית, אשר תמיד לספק את ה- מתודולוגית המציאות.