Qu'est-ce qu'un FPGA ?
Les FPGA sont un type de composant de calcul qui peut être reprogrammé pour servir à des fins différentes. Par rapport aux technologies de traitement telles que les processeurs (CPU) et les GPU, les FPGA sont plus polyvalents et peuvent être reconfigurés pour s'adapter à une grande variété de cas d'utilisation. Leur combinaison de vitesse, de programmabilité et de flexibilité évite le processus coûteux et complexe de développement de puces personnalisées.
Dans le domaine de l'IA, les FPGA servent souvent d'accélérateurs et de processeurs qui contribuent à traiter les charges de travail d'IA de l'Edge au Cloud. L'interconnectivité au sein d'un FPGA ressemble au câblage neuronal dans le cerveau humain. Le circuit logique programmable à l'intérieur d'un FPGA est connecté de la même manière, ce qui explique en partie pourquoi ils conviennent parfaitement aux réseaux neuronaux et à d'autres charges de travail d'IA. Les FPGA sont déployés avec le CPU pour gérer des fonctions spécifiques qui sont essentielles au succès de l'application globale d'IA.
Rôle des FPGA dans l'IA
Les FPGA soutiennent les applications d'IA dans le cloud, dans le centre de données et à l'edge. Ils s'avèrent incroyablement utiles pour éliminer la mise en mémoire tampon et surmonter les goulots d'étranglement des E/S, facteurs qui comptent parmi les plus limitants pour les performances des systèmes d'IA. En accélérant l'ingestion des données, les FPGA peuvent accélérer l'ensemble du workflow de l'IA.
Les FPGA conviennent particulièrement à l'IA à l'Edge dans diverses applications industrielles, médicales, de test et de mesure, ainsi que dans les secteurs de l'aérospatiale, de la défense et de l'automobile. Ils peuvent être déployés dans des serveurs IA et des appareils embarqués pour propulser divers cas d'utilisation avancés. Leur utilisation dans la conception de solutions comporte plusieurs avantages qui les aident à répondre à divers besoins en matière de données à l'Edge : prise en charge solide des protocoles d'E/S, faible latence, faible consommation d'énergie, longue durée de vie du déploiement, etc.
En outre, les FPGA sont utilisés dans les réseaux pour applications d'IA. Dans le cadre de l'IA, les réseaux facilitent les transferts de données et la communication entre les appareils à l'Edge, les services Cloud et les autres composants interconnectés. Pour ce faire, les FPGA sont équipés de la dernière génération de normes d'E/S à grande vitesse et peuvent être utilisés pour accélérer l'utilisation des réseaux sans fil et filaires. Ils peuvent également permettre aux réseaux d'ajouter des capacités accélérées par IA pour soutenir les applications émergentes comme la détection d'anomalies, l'estimation des canaux sans fil et la convergence des décodeurs sans fil.
Parallèlement, dans les environnements des Clouds et des centres de données, les FPGA accélèrent les bases de données, la génomique, les réseaux et optimisent les tâches d'inférence de l'IA, telles que les grands modèles de langage, l'IA conversationnelle et les systèmes de recommandation. Ils sont également utilisés pour les applications de réseaux neuronaux, y compris la détection des anomalies, la détection des fraudes financières et le trading à grande vitesse. Dans ces environnements de centres de données hautes performances, l'efficacité énergétique élevée des FPGA permet de réduire les coûts de refroidissement et de soutenir le développement de technologies d'IA plus écologiques.
Avantages des FPGA pour l'IA
Les FPGA offrent de multiples avantages quand ils sont utilisés pour l'IA :
- Ajout simple et efficace de nouvelles capacités : grâce aux FPGA, les concepteurs peuvent ajouter des capacités d'IA, telles que l'inspection approfondie des paquets ou la détection des fraudes financières, aux charges de travail existantes. Les FPGA permettent aussi d'ajouter des capacités de sécurité, d'E/S, de réseau ou de pré/post-traitement sans nécessiter de puce supplémentaire.
- Performances exceptionnelles avec un débit élevé et une faible latence : les FPGA peuvent intrinsèquement fournir une faible latence et une latence déterministe pour les applications en temps réel telles que le streaming vidéo, la transcription et la reconnaissance d'actions en ingérant directement la vidéo dans le FPGA, sans passer par un CPU. Les concepteurs peuvent construire un réseau neuronal à partir de la base et structurer le FPGA pour qu'il s'adapte au mieux au modèle.
- ROI amélioré grâce à la flexibilité inhérente : les circuits présents à l'intérieur d'une puce FPGA ne sont pas gravés irrévocablement et peuvent être reprogrammés en cas de besoin. Cela en fait l'une des options matérielles les plus rentables disponibles. En outre, ils peuvent être utilisés à d'autres fins que l'IA. En intégrant des capacités supplémentaires sur la même puce, les concepteurs peuvent économiser des coûts et de l'espace sur la carte. Les FPGA ayant de longs cycles de vie, les conceptions matérielles basées sur les FPGA peuvent avoir une longue durée de vie (plusieurs années ou décennies). Cette caractéristique en fait des composants parfaits pour les marchés de l'industrie, de la défense, de la médecine et de l'automobile.
- Faible consommation d'énergie : avec les FPGA, les concepteurs peuvent adapter le matériel à l'application, ce qui permet de répondre aux exigences en matière d'efficacité énergétique. Les FPGA peuvent également accueillir des fonctions multiples, ce qui permet d'améliorer l'efficacité énergétique de la puce. Il est possible d'utiliser une partie d'un FPGA pour une fonction, plutôt que la totalité de la puce, ce qui permet au FPGA d'héberger plusieurs fonctions en parallèle.
- E/S optimisées : les FPGA excellent dans le traitement des données provenant de capteurs multiples, tels que les caméras, les LIDAR et les capteurs audio. Cette capacité peut s'avérer extrêmement précieuse lors de la conception de véhicules autonomes, de robots et d'équipements industriels.
Défis associés aux FPGA
L'un des rares obstacles à surmonter lors de l'utilisation des FPGA est que le matériel nécessite généralement une expertise de programmation spécialisée. Pour relever ce défi, des modèles de programmation FPGA basés sur des logiciels réduisent la quantité d'expertise nécessaire. Ces modèles de programmation de niveau supérieur permettent à un scientifique des données ou à un développeur de modèles de créer un réseau neuronal à l'aide d'un framework IA commun, tel que TensorFlow ou Caffe, et de le déployer sur un FPGA sans connaître les détails de l'architecture du FPGA.
Solutions d'IA FPGA
Les FPGA conviennent à de nombreux cas d'utilisation de l'IA dans divers secteurs d'activité :
- Santé et sciences de la vie : les applications comprennent les moniteurs médicaux, les équipements de diagnostic 2D avec reconnaissance d'images et détection d'objets, tels que le matériel de radiographie et les endoscopes, d'autres types de détection de pathologie, le séquençage du génome et la robotique chirurgicale.
- Militaire et aérospatiale : les utilisations comprennent les véhicules aériens sans pilote (UAV), la détection des cibles, la détection et la classification des radars.
- Applications industrielles : les FPGA ajoutent une détection basée sur l'IA et un contrôle en temps réel à l'edge.
- Applications audiovisuelles : par exemple, caméras de vidéoconférence avec détection des visages pour un panoramique et un zoom automatisés, ou caméras de studio avec détection automatique des visages pour une mise au point précise.
- Vidéo de diffusion : les utilisations comprennent la conversion de la gamme dynamique standard en gamme dynamique élevée, la conversion intelligente entre les résolutions vidéo, ainsi que la capture et l'affichage de vidéos à fréquence d'images variable.
- Applications grand public : par exemple, écrans 3D avec détection et suivi des yeux pour l'imagerie stéréo.
- Applications automobiles : les utilisations comprennent la détection d'objets dans les véhicules autonomes, le contrôle et la personnalisation des systèmes d'infodivertissement.