FPGAs neden AI Acceleration için stratejik bir seçim

Yapay zeka ve derin öğrenme, büyük paralellik, ultra uzun süre gecikmeli ve algoritmaların evrimleştiği bulut veri merkezlerinin sınırlarının ötesine geçti. Alan-Programlanabilir kapı Dizileri (FPGA), büyük paralellik, ultra-düşük gecikmeli devreleri birleştirerek, bu donanımı, algoritmaların evrimleştiği ve uygulamadaki algoritmaların otomatikleştirilmesine olanak sağlar.

[FONT=0)Latency and determinism[[DÜT:1) kritik farklılaştırıcılardır. Gelişmiş sürücü-assistance sistemleri (ADAS) veya yüksek frekanslı ticaret, GPU yığın gecikmeleri mikrosaniyeler içinde ölçemez. FPGAs süreci verileri sabit, ultra-düşük gecikme ile değiştirir, çünkü mantık, rekabetçi süreçler arasında adanmıştır ve paylaşılmaz.

[FONT:0)Enerji verimliliği başka bir avantajdır. 7 nm veya 16 nm proses düğümleri, rakipleri veya GPU alternatiflerini aşan, onları zorlanmış cihazlar için çekici hale getiren modeller için cazip hale getirmek için performans sağlar. Arm Cortex-A53 veya Cortex-R5F in Xilinx Zynq cihazları gibi - doğrulanmış sistemler için sabit olmayan sistemler için gerçek heterojen sistemlere sahip olmak için, sabit olmayan veya ısıtılmış bir şekilde şarj etmek için çalışır.

[FONT:0) Güvenlik[[Döneticileri) daha fazla durum güçlendiriyor. FPGAs, performans cezaları ve doğrulama, donanım kökünü destekleme ve savunma için kritik olan işleme elemanlarının fiziksel izolasyonunu sağlıyor.

AI ve Deep Learning Projects için Top FPGA Development Boards

Geliştirme tahtaları, silikon kapasitesi, bellek ve amaçlanan uygulamada geniş ölçüde değişir. Aşağıdaki platformlar, sanatın mevcut durumunu temsil eder, yazılım ekosisteminin olgunluğunu ve veri merkezlerinin kullanılabilirliği için hazır olan referans tasarımlarına işaret eder.Her yönetim farklı AI iş yükleri için değerlendirilir.

Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC Evaluation Kits

Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC ailesi, kenardaki AI'yı gömülüp, DUYUT:0)ZCU104) ve [[Döneticileri ve USBD FONT [D) ile birlikte, yüksek çözünürlükte bulunan bir çift ekranlı işlemci ile birlikte, yüksek çözünürlükte bulunan ve yüksek çözünürlükte bulunan bir USB ekranlı USB ekranları içeren bir sistemle bir araya getiriyor.

Geliştirme ekosistemi kritik bir varlıktır. Xilinx'in [DPU) FPGA kumaşında çalışan derin öğrenme işlemi için optimize edilmiş bir eğitim akışına sahip, 10'dan fazla optimize edilmiş ağlarla birlikte, 10.000'den fazla geliştiriciye ve Xen hipervizöre destek vererek, geliştiriciler, gerçek zamanlı olarak yapılan Z kuşağın üzerinde yapılan yüksek çözünürlükte 50 $ 'lık bir şekilde yapılan yüksek çözünürlükte olan üretim-okuyucu sistemleri oluşturabilirler.

Intel FPGA Development Kits ve DevCloud

Intel, Çevik, Stratix 10 ve Arria 10 ailesi altında geniş bir portföy sunuyor ve her biri sağlam gelişim kitleri ile birlikte çalışır.Intel FPGA DevCloud) satın almadan önce sıfır maliyetli bir performans sunuyor: mühendisler belirli bir yönetim kuruluna erişmek için uzaktan FPGA sunucularına erişebilirler.

Fiziksel donanım için, Arria 10 GX FPGA Development Kit, yüksek çözünürlükte 10 NX geliştirme cihazına kadar, özellikle de AI için yapılandırılan yüksek çözünürlükte 10 adet AI tipi bellek (HBM2), büyük ölçekli AI ASIC'lerin uygulanmasına olanak sağlar.Bu on iki blok daha geniş çaplı bir şekilde tasarlanmıştır.

Xilinx Alveo U250 Data Center Hızlandırma Kartı

Bulut ölçekli AI inference ve hizmet modellemesi için, a Virtex UltraScale+ FPGA, 4 GB kanallarını optimize ederken, USB bellek sistemlerini kullanarak, 100 GbE ağlarında tam zamanlı olarak optimize etmek için tasarlanmıştır.Bu yönetim kurulu, entegre edilmiş bir AI geliştirme ile birlikte video transkriptini destekler ve bu şekilde otomatik olarak otomatik olarak otomatik olarak otomatik olarak otomatik olarak otomatik olarak otomatik olarak otomatik olarak otomatik olarak otomatik olarak otomatik olarak otomatik olarak otomatik olarak otomatik olarak otomatik olarak sağlar.

Teraslı DE10-Nano

DE10-Nano[Döneticileri) ile yüksek çözünürlükte olan USB kameraları ve yüksek çözünürlükte bulunan bir PC diskopları ile tam olarak çalıştırılabilir.In the core is an Intel Cyclone V SoC with a dual-core Arm Cortex-A9 işlemci running at 800 MHz. while the FPGA Kumaşı (110K mantık elemanları, 112 DSP blokları) are closed with a speedScale+ devs, it is full can of running handsome light of running light of running light-V2, SqueezeNet-V2, SqueezeNet, and customML models for pointer

Intel'in FPGA AI Suite ve ücretsiz Intel Quartus Prime Lite Edition, Cyclone V'yi destekliyor, böylece geliştiriciler aynı üst düzey sentezyi takip edebilir (HLS) daha büyük cihazlarla akışlar. Açık kaynaklı De10-Nano AI kamera referans tasarımları ve TensorFlow Micro port, daha düşük iki yüz dolar altında, bu yönetim kurulu, eğitim için ideal, kanıt-koncept-kitaplar ve AI kenar uygulamaları gibi. Kullanıcılar, yüksek çözünürlükte bulunan ve yüksek çözünürlükte bulunan yüksek çözünürlükte bulunan ve otomatik olarak otomatik olarak otomatik olarak otomatik olarak akıllı telefonlarda bulunan RTL'lar için basit bir nesne tespit edebilir.

Digilent Nexys Video

Digilent tarafından tasarlanan, ESFLT:0)Nexys Video) bir Xilinx Artix-7 FPGA etrafında inşa edilmiştir ve multimedya ve bilgisayar vizyonu uygulamaları için güçlü bir şekilde tasarlanmıştır.Insperformasyon ve ses kodu 1 GB, bir üst düzey video, USB Host ve yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte yüksek çözünürlükte bir görüntü oluşturabilir.

Xilinx Kria K26 Sistem-on-Module

Hızlı takımlar kenarda üretim ve üretim dağıtımı için, www.D.D.D.D.C.C.C.C.C.C.C.C.C.C.C.C.C.C.C.C.C.C.C.C.C.C.C.C.D.D.D.D.D.D.D.D.C.C.C.D.D.D.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.S.

Intel Çevik 7 FPGA Development Kit

Intel'in GPUFL:0)Agilex 7 FPGA Development Kit) bir sonraki Intel FPGA'lar, 10 nm SuperFin işlemi üzerinde inşa edilmiş bir veri kümesi ile, büyük dönüşüm modellerine kadar entegre edilmiş ve ağ anahtarlamalı AI'nın 7'ye kadar hızlanmış bir şekilde yapılandırılması için geliştirilmiş olan 8 GB'i içerir.

Xilinx Versal AI Core Series

Bu cihazlar, VLIW vektör işlemcilerinin yaklaşık 100 TOPS'lik bir çift çekirdekli Arm Cortex-A72 ve çift çekirdekli Cortex-R5F işlemcileri ile birlikte programlanmış ve yüksek bant genişliği belleklerini tek bir çiple entegre etmektedir.

AI Workload için Doğru FPGA Kurulu nasıl seçilir

Çiğ özellikleri ötesinde, en iyi yönetim, projenizin üretim dağıtımını erken deneyden üretime geçtiği yere bağlıdır: Bu boyutlardaki her adayı Evaluate:

  • [FONT:0) Yeterli kapasite ve hassas: [DSPT:1] DSP dilimleri ve kumaşın hassas ölçümleme veri türlerini (INT8, INT4, ikili) doğrudan sinir ağının bağlantılarını belirleme yeteneği, YOLOv8 veya BERT gibi büyük modeller için, sertleştirilmiş AI karolarına (Versal AI Engines, Stratix 10 NX onor bloklar) veya yoğun DSP sayılarına bakın.
  • [FONT:0]Memory bant genişliği ve kapasite: AI modelleri, 800 GB / veya Prat4'ü geniş otobüslerle en az sayıdaki veri açlığıyla değerlendirin: en az 512 MB küçük kenar ağları için, 4 GB veya daha fazla karmaşık vizyon modelleri için, HBM2e bellek modellerine hızlı erişim talep eder. Ayrıca, 800 GB /s bant genişliğine sahip dış hafıza arayüzlerini de değerlendirir.
  • [FONT=0)I/O ve bağlantı: Veriler sisteme nasıl gireceğinizi düşünün. MIPI kamera arayüzlerine, Gigabit Ethernet'e, PCIe Gen3 x8 veya 10/25G ağlarına ihtiyacınız var mı? Kurullar FMC veya FMC+ bağlantılarına sahipler özel mezzanine kartlarına izin verir, entegre video kodcular için füzyon uygulamaları için paha biçilemez, çoklu LVDS çiftlerine veya seri bağlantıları gerekli olabilir.For edge deployments, PL-in Wi-Fi veya Bluetooth modülleriyle kurulları düşünün.
  • [FONT=0]Software ekosistem ve AI aracı akışı: Yazılım yığınının zenginliği genellikle proje hızını belirler. Xilinx Vitis AI birçok model için bir iten-button akışı sağlarken, Intel'in AI Suite ve OpenVINO, vizyon ve NLP için sağlam bir optimizasyon sunar. Tercih edilen framework (TensorFlow, PisaTorch, ONNX) önceden desteklenen ve önceden belirlenmiş model kütüphaneleri sunar.
  • [FONT:0]Community and documents: Active forumlar, detaylı referans tasarımları ve resmi başvuru notları, uygulama alanınızı eşleştiren haftalarını kurtarabilir. ZCU104 ve DE10-Nano, her şeyi plaka tanımaya yönelik maske algılamasını içeren projelere sahip.
  • [FONT=0]Form faktör ve güç zarfı:[Dönetici: Alveo U250 gibi bir veri merkezi hızlandırıcı kartı 75 W veya daha yüksek TDP ve bir sunucu şasi. Edge tahtaları, tahtanızın ısı tasarımını birkaç watt içinde işletmelidir.Spa K26 gibi çalışır.
  • [FONT=0]Cost ve ölçeklenebilirlik:[Dönetici:[Dönetici:0) Kompleks ve bellek düzeni tasarlarken, gerekli periferik, güç malzemeleri ve soğutma dahil olmak üzere toplam sistem maliyetine karşı ilk kurulun maliyetinin hesaplanması.

AI Toolchain'i FPGA'lar için anlamak

The software stack for FPGA-based AI has matured significantly, but understanding its components is essential for efficient development. The modern AIFPGA için araç zincir, performans devam ederken soyut donanım karmaşıklığından oluşur.

[FONT:0) Model eğitimi ve ölçümleme[Dönetici:0) Birinci aşamadır. Modeller TensorFlow veya PyTorch gibi çerçevelerde yüzen hassaslık kullanarak (FP) eğitimli model daha sonra hassas bir şekilde ölçümleme yaparak ölçümlenebilir - daha yüksek doğruluk için testine göre ölçümleme işlemine tabi tutulabilir.

[FONT=0)Zizahten-aware derlemesi[Dönetici:0)Zizleyici-aware derlemesi[Dönetici: 0,0)Zizmanlık-uygulama analizi[FONT=0) Bu, hem Xilin mimarisine yönelik ölçümler ve hafızayı en üstlenen şekilde genişleten bir DSP dilimleri, blok RAM ve AI motor parçalarına haritalar oluşturur.

[FONT=0]Runtime entegrasyonu[[[Dönetici:0) Uygulamaya hızlandırıcıyı bağlar.For SoC FPGAs için, bu, DPU'yu ilk olarak yüklemeyi ve veri transferlerini işlemci ve FPGA kumaşı arasındaki yönetin. Xilinx, xRT'nin C++ ve Python API'leri ile birlikte zaman kütüphanesini sağlarken, OpenCL runtime veya bir API'nin çalıştırılması için son derece dinamik bir şekilde sabitlenebilir.

FPGA AI Development'de Ortak Meydanlar ve Çözümleri

Avantajlarına rağmen, FPGA tabanlı AI gelişimi eşsiz engeller sunar. Bu zorlukları anlamak ve çözümleri gelişim döngüsünü önemli ölçüde kısaltabilir.

[FONT:0]Kaynak kullanımı ve zamanlama kapanması.[DÜDÜDÜDÜDÜDÜSTRİYE BÖLÜMLERİN KAYNAKLARI: 0][BİLİZCEZİĞİ VE KAYNAKLAR İÇİN KAYNAKLAR İÇİNDEKİLERİN KAYNAKLAR İÇİN KAYNAKLARI: KAYNAKLARI: KAYNAKLAR İÇİN KAYNAKLAR KAYNAKLARI: AMACILIK KAYNAKLAR KAYNAKLARI KAYNAKLAR İÇİN KAYNAKLARI KAYNAKLARI KAYNAKLARI KAYNAKLARI KAYNAKLARI KAYNAKLARI KAYNAKLARI KAYNAKLARI KAYNAKLARI KAYNAKLARI KAYNAKLARI TIRMAYORÇLARI TIRMALARI TIRMALARI TIRMALARI TIRMALARI KAYNAKLARI KAYNAKLARI KAYNAKLARI KAYNAKLARI KAYNAKLARI KAYNAKLARI KAYNAKLARI KAYNAKLARI KAYNAKLARI KAYNAKLARI KAYNAKLARI

[FONT:0]Memory bant genişliği sınırlamaları.[DÜDÜDÜSÜSÜŞÜNCÜSÜSÜŞÜNÜ:0)Memory bant genişliği sınırlamaları [Dönderlik sınırlamaları][Döndergi:0)HBM2 ile bile, bellek bant genişliği ağırlıkları sabit tabakaları için şişenler olabilir, kalibrasyon ve giriş özelliği haritaları için tekrarlanabilir, sabitleme ve ağırlık taşıma işlemleri için sabitleme ve ağırlık çekme işlemine izin vermek için sabitleme.

[[FONT:0)Toolchain olgunluk ve uyumluluk.[DÜDÜDÜSÜŞÜNCÜŞÜNCÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNCÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNCÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜ

[FONT:0) Donanım-yumuş etkileşimi Yanlış DMA tanımlayıcılar, sabit hatları veya sabit devreler gibi konular, tam sistem entegrasyonunu tam olarak çözmeden önce devre dışı bırakmak için devre dışı bırakmak.Soru analizörleri (ILA/VIO) ile ilgili bilgileri uygulama sırasındaki tüm ekranlarda kullanarak kontrol edilebilir bir şekilde kontrol edilebilir.

[[Düzg:0) Model porting ve doğruluk koruması[Dönetici:0) GPU-optize edilen çerçevelerden FPGA-dönüşümlü formatlara dönüştürülen modeller doğrulu bir şekilde doğrulanabilir. FPGA'yı hassas bir şekilde karşılaştırmak için doğrulanmış tabakaları tanımlamak ve kritik tabakaların daha yüksek hassasiyetle ortaya çıktığını dikkate almak için hassas bir şekilde kontrol etmek için doğru analiz araçları kullanın.

FPGA vs. GPU vs. ASIC: Mimari Ticaret-Off

FPGAs bir vakumda mevcut değildir.Eğitim için büyük ölçekli modeller, GPUs olgun CUDA ekosistemleri nedeniyle işhorları kalır ve gelecekteki potansiyellere karşı yatırımlarınızı garanti eder - özellikle de geç ASIC'de hassas bir akış uygulamaları sunar -FPGA'lar, yeni bir çip yeniden tasarlanır ve donanım yenilemenize izin verir.

Güç verimliliğini karşılaştırırken, FPGA'lar genellikle düşük yarı zamanlı performansa sahip olmak için aşırı hıza sahiptir, bu da FPGA'ların gerçek zamanlı uygulamaları için tipik olan esnek ve geç dönem avantajlarına bağlıdır.

Güvenlik, FPGA'ların öne çıktığı başka bir boyuttur. Donanım düzeyinde izolasyonu işleme elemanları arasında uygulama yeteneği, biraz uçup şifreler ve güvenilir yürütme ortamları FPGA'ları savunma, finansal ve güvenli sağlık uygulamaları için uygun hale getirir.

Gerçek Dünya Uygulamaları: FPGA AI Boards Excel

Bu tahtaların gerçek dağıtımlarda nasıl performans gösterdiğini anlamak, seçim kriterlerini açıklığa yardımcı olur. Özerk mobil robotlar (AMRs) depolarda kullanılan Zynq UltraScale+ MPSoCq, kameralarda ve sabit ölçüm birimlerinden LiDAR, gerçek zamanlı nesne algılamada 30 çerçevede 30 çerçevede test edilen ve FPGA işlemlerinde, algılama ve kontrol arasındaki gecikmeyi azaltarak test etme işlemini azaltın.

Telekomünikasyonda, Intel Çevik 7, 5G standartları ile gerekli olan 5G temel istasyonlarında dağıtılır ve ağ tahminleri gerçek zamanlı olarak sinyal algılama dosyalarını kullanarak AI modellerini kullanarak sinyal algılamalarını kullanır.Staj 7'nin zorlanmış onlarca bloklar ve yüksek bant genişliği hafıza, bu işlemden her biri, seçilen yönetim kurulunun belirli güçlerinden yararlanır: Kontrollü devreleri için işlem hacmi, yüksek hızlı montaj hatlarında kontrol eden kameraları tespit eder.

Akıllı perakendede, Kria K26 SOM, birçok kamera akışı kullanarak öğeleri takip eden AI destekli kontrol sistemlerini kullanıyor. Kria'nın uzaktan güncelleme yeteneği, perakendecilerin yeni tanıma modellerini donanım değişiklikleri olmadan dağıtmasına izin veriyor. Tarımda, Nexys Video süreçlerinin gerçek zamanlı video preprocessing ve sınıflandırma için Artix-7 kumaşı kullanarak, buluta yüklenen verileri azaltma yeteneği.

Yol Ahead: Adaptif Bilgisayar ve AI-Centrik FPGA Mimarileri

FPGA endüstrisi, geleneksel LUT tabanlı kumaşların ötesine geçiyor. Xilinx'in Versal ACAP, AI Engines'i – özellikle makine öğrenimi için tasarlanmış VLIW vektör işlemcilerinin – on dörtlü işlemciler ve bir API'nin benzer bir çip üzerinde, ve yüksek bant genişliği hafızasını tek bir çiple genişletiyor.Bu heterojen mimari, hem de AI Motorlarının karar vermeleri için en yüksek çözünürlükte, birleşik bir programlama ortamında. Intel'in Çevik cihazlarla birlikte programlanabilir.

Bu platformlar olgun olarak, gelişim panjurları daha önce derin öğrenme için uygun olmayan bir performans sunacaktır. Yazılım yığınları, potansiyel olarak TensorFlow Lite for Micro controllers and Apache TVM hedefleme FPGAs doğrudan. TVM, özellikle, AI mühendisinin aracı olarak şarj edilebilir bir akış sunar.

Ayrıca, FPGA kumaşları içindeki açık kaynaklı RISC-V işlemciler için artan desteği görüyoruz, farklı kullanıcıların veya uygulamaların farklı zamanlarda farklı AI modellerini gerektirdiğini varsayıyoruz. AI ile FPGA'lar arasındaki yakınlaşma, akıllı AI hız cihazlarının dağıtımını hızlandıracak, gerçek zamanlı iş yüklerine adapte olacak.Bu yetenek özellikle de çok değerlidir: FPGA'nın yakınlaştırılması için bir AI modellerini farklı zamanlarda teşvik eder.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Bir FPGA geliştirme kurulunu AI ve derin öğrenme için seçmek, bir boyutlu-fits-all kararına sahip değildir. Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC kitleri, en düşük maliyetle performans ve gömülü entegrasyon için giriş sağlarken, Intel'in DevCloud ve Çevik kitleri, değerlendirme için sıfır yukarı yatırımla sıfır hızlanan bir hıza sahiptir.The Xilinx Zynq UltraScale + MP + MP + kitleri, en düşük maliyetli bir şekilde giriş için giriş yapmak için giriş sağlar.

Belirli AI iş yükünüzü hızlandıran ve dağıtım konseptinden ölçeklendirme yeteneğinizi dikkatlice değerlendirerek, bellek, bağlantı, yazılım ekosistemi ve ölçeklenebilirliği, akıllı makinelerin dünyasında elde edebilecek bir platform seçebilirsiniz. Gerçek farklılaştırıcı sunucu, ihtiyaçlarınızla tanışmak için tasarlanmış bir FPGA geliştirme kuruludur.