So sánh FPGA và GPU dành cho Học sâu

0
2189

FPGA là sự lựa chọn tuyệt vời cho các ứng dụng học sâu đòi hỏi độ trễ thấp cùng với tính linh hoạt.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng với các kỹ thuật, mô hình mạng nơ-ron mới và sử dụng ngày càng phổ biến. Mặc dù không có kiến ​​trúc tối ưu cho tất cả các ứng dụng học máy và học sâu, FPGA vẫn mang lại những lợi thế khác biệt so với GPU và các loại phần cứng khác trong các trường hợp nhất định.

FPGA là gì?

FPGA là các mạch tích hợp với kết cấu phần cứng có thể lập trình được. Không giống như các bộ xử lý tác vụ liên quan đến đồ họa (GPU) hoặc ASIC, mạch bên trong chip FPGA không cứng nhắc mà nó có thể được lập trình lại. Khả năng này làm cho FPGA trở thành một giải pháp thay thế tuyệt vời cho ASIC- đòi hỏi thời gian phát triển lâu dài, sự đầu tư đáng kể để thiết kế và chế tạo.

Gần đây, ngành công nghiệp công nghệ đã áp dụng FPGA cho học máy và học sâu. Vào năm 2010, Microsoft Research đã chứng minh một trong những trường hợp sử dụng đầu tiên của AI trên FPGA để tăng tốc tìm kiếm trên web. FPGA kết hợp hài hòa được cả tốc độ, khả năng lập trình và tính linh hoạt, mang lại hiệu suất cao mà không tốn kém và phức tạp khi phát triển các ứng dụng thông thường- mạch tích hợp chuyên dụng (ASIC). Năm 2015, công cụ tìm kiếm Bing của Microsoft đã sử dụng FPGA trong sản xuất, điều này chứng tỏ giá trị của chúng đối với các ứng dụng học sâu. Bằng cách sử dụng FPGA để tăng tốc xếp hạng tìm kiếm, Bing đã nhận thấy thông lượng tăng 50%.

Tại sao nên chọn FPGA cho học sâu?

Các khối lượng công việc ban đầu của AI như nhận dạng hình ảnh chủ yếu dựa vào tính song song. Vì GPU được thiết kế đặc biệt để hiển thị video và đồ họa nên việc sử dụng chúng cho học máy và học sâu đã trở lên phổ biến. GPU vượt trội ở khả năng xử lý song song, thực hiện song song số lượng rất lớn các phép toán số học. Nói cách khác, chúng mang lại khả năng tăng tốc đáng kinh ngạc trong trường hợp cùng một khối lượng công việc phải được thực hiện nhiều lần liên tiếp nhanh chóng.

Tuy nhiên, việc chạy AI trên GPU cũng có những giới hạn. GPU có hiệu suất thấp hơn ASIC vì ASIC được xây dựng cho khối lượng công việc học sâu riêng.

FPGA cung cấp khả năng tùy chỉnh phần cứng với AI tích hợp và có thể được lập trình để cung cấp chế độ tương tự như GPU hoặc ASIC. Bản chất việc có thể lập trình lại, có thể cấu hình lại của FPGA phù hợp với bối cảnh AI đang phát triển nhanh chóng, cho phép các nhà thiết kế thử nghiệm các thuật toán và đưa ra thị trường một cách nhanh chóng.

 FPGA cung cấp một số lợi thế cho các ứng dụng học sâu và khối lượng công việc AI như:

Hiệu suất tuyệt vời với thông lượng cao và độ trễ thấp: FPGA có thể cung cấp độ trễ thấp hay độ trễ xác định cho các ứng dụng thời gian thực như phát trực tuyến video, phiên dịch và nhận dạng hành động bằng cách nhập trực tiếp video vào FPGA, bỏ qua CPU. Các nhà thiết kế có thể xây dựng một mạng nơ-ron từ đầu với cấu trúc FPGA sao cho phù hợp nhất với mô hình.

Giá trị và chi phí tuyệt vời: FPGA có thể được lập trình cho các chức năng và kiểu dữ liệu khác nhau, làm cho chúng trở thành một trong những tùy chọn phần cứng tiết kiệm chi phí nhất hiện có. Hơn nữa, FPGA có thể được sử dụng cho không chỉ AI. Bằng cách tích hợp các khả năng bổ sung vào cùng một chip, các nhà thiết kế có thể tiết kiệm chi phí và không gian bo mạch. FPGA có vòng đời sản phẩm dài, do đó các sản phẩm thiết kế phần cứng dựa trên FPGA có thể có tuổi thọ dài, tính bằng năm hoặc thập kỷ. Đặc tính này làm cho chúng trở nên lý tưởng để sử dụng trong các thị trường quốc phòng, công nghiệp, y tế, ô tô.

Tiêu thụ điện năng thấp: Với FPGA, các nhà thiết kế có thể tinh chỉnh phần cứng cho phù hợp với ứng dụng, giúp đáp ứng các yêu cầu về hiệu quả sử dụng năng lượng. FPGA cũng có thể đáp ứng nhiều chức năng giúp mang lại hiệu quả cao về năng lượng. FPGA có thể sử dụng một phần FPGA cho một chức năng thay vì toàn bộ chip- điều đó cho phép FPGA lưu trữ nhiều chức năng song song.

Ứng dụng AI và Học sâu trên FPGA

FPGA có thể mang lại lợi thế về hiệu suất so với GPU khi ứng dụng yêu cầu độ trễ thấp như với tính năng nhận dạng giọng nói và các khối lượng công việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác. Do giao diện I/O có thể lập trình và kết cấu linh hoạt cao, FPGA cũng rất phù hợp với các tác vụ sau:

Khắc phục tắc nghẽn I/O. FPGA thường được sử dụng khi dữ liệu phải truyền qua nhiều mạng khác nhau với độ trễ thấp. Chúng cực kỳ hữu ích trong việc loại bỏ bộ đệm bộ nhớ và khắc phục các tắc nghẽn I/O- một trong những yếu tố hạn chế nhất trong hiệu suất hệ thống AI. Bằng cách tăng tốc quá trình nhập dữ liệu, FPGA có thể tăng tốc toàn bộ quy trình làm việc của AI.

Tích hợp AI vào khối lượng công việc. Sử dụng FPGA giúp tăng các khả năng cho AI như kiểm tra chuyên sâu hoặc phát hiện gian lận tài chính.

Cho phép hợp nhất cảm biến. FPGA vượt trội khi xử lý dữ liệu đầu vào từ nhiều cảm biến, chẳng hạn như máy ảnh, LIDAR và cảm biến âm thanh. Khả năng này có thể cực kỳ có giá trị khi thiết kế các phương tiện tự hành, robot và thiết bị công nghiệp.

Cung cấp khả năng tăng tốc cho các cụm máy tính hiệu suất cao (HPC). FPGA có thể giúp tạo điều kiện thuận lợi cho sự hội tụ của AI và HPC bằng cách đóng vai trò là bộ tăng tốc có thể lập trình.

Thêm các khả năng bổ sung ngoài AI. FPGA làm tăng khả năng bảo mật, I/O, kết nối mạng hoặc xử lý trước/sau mà không yêu cầu thêm chip.

Phần mềm và phần cứng Intel® FPGA

Một trong những trở ngại khi sử dụng FPGA là phần cứng thường yêu cầu lập trình chuyên biệt. Intel đang giảm lượng chuyên môn cần thiết với mô hình lập trình dựa trên phần mềm. Mô hình lập trình FPGA cấp cao hơn này cho phép nhà khoa học dữ liệu hoặc nhà phát triển mô hình tạo mạng nơ-ron bằng cách sử dụng khung AI chung- chẳng hạn như TensorFlow hoặc Caffe và triển khai nó trên FPGA mà không cần biết chi tiết về kiến ​​trúc FPGA. Intel đã phát triển một số công cụ giúp lập trình FPGA dễ dàng hơn nhiều:

Bộ công cụ Intel® Distribution của OpenVINO™: cung cấp cho các nhà phát triển thị giác máy tính một công cụ duy nhất để tăng tốc các mô hình trên một số nền tảng phần cứng, bao gồm cả FPGA.

Bộ tăng tốc học sâu Intel® FPGA: cung cấp các công cụ và kiến ​​trúc được tối ưu hóa để tăng tốc suy luận với Intel® FPGA. Nó liên kết với bộ công cụ OpenVINO™, cung cấp khả năng mở rộng để hỗ trợ các mạng tùy chỉnh.

Intel® FPGA SDK cho công nghệ phần mềm OpenCL™: tăng tốc phát triển bằng cách nhắm mục tiêu vào cả Intel® CPU và Intel® FPGA. Các nhà phát triển có thể tận dụng các khả năng độc đáo của Intel® FPGA để tăng tốc với hiệu quả năng lượng cao và độ trễ thấp.

Các giải pháp công nghệ học sâu Intel® FPGA trải rộng trên nhiều dòng sản phẩm và công cụ phần mềm giúp giảm thời gian và chi phí phát triển. Các sản phẩm phần cứng sau đây có giá trị đặc biệt cho các trường hợp sử dụng học sâu:

Intel® Stratix® 10 NX FPGA là FPGA đầu tiên được tối ưu hóa cho AI của Intel. Nó nhúng một loại khối mới được tối ưu hóa bằng AI- AI Tenso Block, được điều chỉnh cho các phép nhân ma trận hoặc ma trận vectơ phổ biến.

Intel® Agilex™ FPGA và SoC: mang lại hiệu suất cao hơn tới 40% hoặc thấp hơn tới 40% điện năng cho các ứng dụng trong trung tâm dữ liệu, mạng và điện toán biên.

Danh mục đầu tư Intel dành cho AI

Khi việc áp dụng AI ngày càng phát triển, phạm vi ứng dụng và môi trường hoạt động từ các thiết bị cuối, máy chủ biên đến trung tâm dữ liệu sẽ trở nên vô cùng đa dạng. Không có kiến ​​trúc, chip hoặc cấu trúc đơn lẻ nào đủ điều kiện để đáp ứng các yêu cầu của tất cả các ứng dụng AI. Intel cung cấp bốn loại silicon cho sự phát triển của AI: FPGA, GPU, ASIC để tăng tốc và CPU cho máy tính mục đích chung. Mỗi kiến ​​trúc đáp ứng các yêu cầu nhất định, vì vậy các kiến ​​trúc sư cơ sở hạ tầng có thể chọn kiến ​​trúc phù hợp để hỗ trợ cho từng ứng dụng AI.

   Biên dịch: Bắc Đặng

Để cập nhật tin tức công nghệ mới nhất và các sản phẩm của công ty AIoT JSC, vui lòng truy cập link: http://aiots.vn hoặc linhkienaiot.com

0 0 Phiếu bầu
Article Rating
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
Phản hồi nội tuyến
Xem tất cả các bình luận