Qu’est-ce qu’un circuit intégré programmable sur le terrain (FPGA) FPGA vs GPU pour l’intelligence artificielle (IA)

FPGA vs GPU pour l'IA

Un FPGA (Field Programmable Gate Array) est un circuit intégré qui peut être configuré et personnalisé après sa fabrication. Ces puces sont appelées “programmables sur le terrain” en raison de cette capacité. Elles sont composées de blocs logiques programmables qui peuvent être configurés pour effectuer un large éventail de fonctions ou agir comme des portes logiques, offrant ainsi à l’utilisateur une grande flexibilité quant au fonctionnement du circuit.

Les FPGA sont des dispositifs à semi-conducteurs composés de blocs logiques configurables (CLB) et d’interconnexions programmables. Ces blocs peuvent effectuer des opérations simples à complexes et peuvent inclure des composants de mémoire tels que des bascules ou des blocs de mémoire.

Les FPGA sont similaires aux puces de mémoire programmables en lecture seule, mais ils peuvent accueillir plus de portes et sont reprogrammables, contrairement aux ASIC (Application-Specific Integrated Circuits) conçus pour des tâches spécifiques. Ils peuvent être utilisés pour personnaliser des microprocesseurs pour des utilisations particulières et sont populaires dans diverses industries, notamment les communications sans fil, les centres de données, l’automobile, le médical et l’aérospatiale. La nature reprogrammable des FPGA permet la flexibilité et les mises à jour de conception selon les besoins.

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Applications des FPGA

Les FPGA sont utilisés dans diverses industries et ont des domaines d’application variés. Certains de leurs principaux domaines d’utilisation comprennent :

Industrie de l’énergie

Les FPGA peuvent jouer un rôle important dans la technologie des réseaux électriques intelligents en améliorant les performances et la scalabilité tout en réduisant la consommation d’énergie. Cela est particulièrement utile dans les sous-stations de transmission et de distribution (T&D) où des réseaux électriques efficaces sont nécessaires pour un fonctionnement optimal.

Expériences automobiles améliorées

Les FPGA de Microsemi permettent aux fabricants d’équipements d’origine (OEM) et aux fournisseurs de créer de nouvelles applications de sécurité pour les véhicules, telles que le régulateur de vitesse, l’avertissement d’angle mort et l’évitement de collision. Ces FPGA offrent également des fonctionnalités de cybersécurité telles que l’assurance de l’information, la protection contre les intrusions, la sécurité matérielle, ainsi que des fonctionnalités de fiabilité telles que la mémoire corrigée et une faible consommation d’énergie statique.

Aérospatiale et défense

Les entreprises de fabrication industrielle fournissent des FPGA résistants aux radiations, souvent de qualité spatiale, pour répondre aux exigences de performance, de fiabilité et de durée de vie des environnements difficiles. Ces FPGA offrent une plus grande flexibilité que les implémentations ASIC traditionnelles et sont particulièrement adaptés aux systèmes spatiaux intensifs en traitement.

Systèmes de vision par ordinateur

Dans le monde d’aujourd’hui, les systèmes de vision par ordinateur sont couramment utilisés dans divers gadgets tels que les caméras de surveillance vidéo, les robots et autres appareils. Il est souvent nécessaire d’utiliser un système basé sur FPGA pour permettre à ces gadgets d’interagir de manière appropriée avec les personnes en fonction de leur position, de leur environnement et de leurs capacités de reconnaissance faciale.

Centres de données

L’Internet des objets et le big data entraînent une augmentation considérable de la quantité de données acquises et traitées. L’utilisation de techniques d’apprentissage profond pour le calcul parallèle nécessite une capacité de calcul à faible latence, flexible et sécurisée. En raison de la hausse des coûts de l’espace, l’ajout de serveurs supplémentaires ne peut pas répondre à cette demande. Les FPGA gagnent en acceptation dans les centres de données en raison de leur capacité à accélérer le traitement, de leur flexibilité de conception et de leur sécurité basée sur le matériel contre les vulnérabilités logicielles.

Systèmes en temps réel

Les FPGA sont utilisés dans les systèmes en temps réel où le temps de réponse est critique, car les CPU conventionnels ont des temps de réponse imprévisibles, ce qui rend difficile la prédiction précise du déclenchement d’un événement.

Conception de circuits intégrés spécifiques (ASIC)

La création de l’architecture du circuit est la première étape, puis un prototype est construit et testé à l’aide d’un FPGA, ce qui permet de corriger les erreurs. Une fois que le prototype fonctionne comme prévu, un projet de circuit intégré spécifique est développé. Cette approche permet de gagner du temps, car la création d’un circuit intégré peut être laborieuse et complexe.

L’accélération basée sur les FPGA en tant que service

Les systèmes basés sur les FPGA peuvent exécuter des tâches complexes et traiter les données plus rapidement que leurs homologues virtuels. Bien que tout le monde ne puisse pas reprogrammer un FPGA pour une tâche spécifique, les services cloud rendent le traitement des données basé sur les FPGA plus accessible aux clients. Certains fournisseurs de cloud proposent même un nouveau service appelé Accélération en tant que Service (AaaS), qui permet aux clients d’accéder à des accélérateurs FPGA.

Avec l’AaaS, on peut utiliser les FPGA pour accélérer divers types de charges de travail, tels que :

• Entraînement de modèles d’apprentissage automatique
• Manipulation de gros volumes de données
• Analyse de flux vidéo
• Calculs financiers
• Amélioration des bases de données

Certains fabricants de FPGA travaillent déjà sur la création de FPGA basés sur le cloud pour l’accélération des charges de travail d’IA et d’autres applications nécessitant une puissance de calcul élevée. Par exemple, Intel alimente le service AaaS d’Alibaba Cloud connu sous le nom d’instances f1. Le kit d’accélération pour CPU Intel Xeon avec FPGA, également disponible pour les utilisateurs d’Alibaba Cloud, propose deux flux de développement de logiciels populaires, RTL et OpenCL.

Une autre grande entreprise du secteur, Microsoft, cherche également à construire une plateforme d’IA efficace. Leur projet, Brainwave, propose une technologie FPGA pour accélérer l’inférence des réseaux neuronaux profonds. Comme Alibaba Cloud, ils utilisent également le FPGA Stratix 10 d’Intel.

FPGA vs GPU pour l’apprentissage automatique/intelligence artificielle

Les GPU excellent dans le traitement parallèle en effectuant de nombreuses opérations arithmétiques simultanément, ce qui accélère considérablement les situations où la même charge de travail doit être effectuée rapidement. Cependant, l’exécution de l’IA sur les GPU présente ses limites. Les GPU ne fournissent pas le même niveau de performance que les ASIC, qui sont des puces spécifiquement conçues pour une charge de travail d’apprentissage profond particulière.

En revanche, les FPGA offrent une personnalisation matérielle avec des capacités d’IA intégrées et peuvent être programmés pour imiter le comportement d’un GPU ou d’un ASIC. Leur nature reprogrammable et reconfigurable les rend adaptés au paysage de l’IA en constante évolution, permettant des tests rapides d’algorithmes et un temps de mise sur le marché plus court. Les FPGA offrent de nombreux avantages pour les applications d’apprentissage profond et les autres charges de travail d’IA :

• Faible latence : Comparé à un GPU standard, un FPGA dispose d’une largeur de bande mémoire supérieure, ce qui lui permet de traiter de grands volumes de données.
• Excellent rapport qualité-prix et rentabilité : Les FPGA peuvent être reprogrammés pour différentes fonctionnalités, ce qui en fait l’une des options matérielles les plus rentables. Les concepteurs peuvent économiser des coûts et de l’espace sur la carte en intégrant des fonctionnalités supplémentaires sur la même puce.
• Faible consommation d’énergie : Avec les FPGA, les matériels peuvent être ajustés pour l’application, ce qui permet de répondre aux exigences d’efficacité énergétique.
• Parallélisme : On peut utiliser une partie d’un FPGA pour une fonction plutôt que l’ensemble de la puce, ce qui lui permet d’héberger plusieurs fonctions en parallèle.
• Intégration de l’IA dans les charges de travail : En utilisant les FPGA, des capacités d’IA telles que l’inspection en temps réel de paquets ou la détection de fraudes financières peuvent être ajoutées à des charges de travail existantes.
• Accélération des clusters de calcul haute performance (HPC) : Les FPGA peuvent faciliter la convergence de l’IA et du HPC en tant qu’accélérateurs programmables pour l’inférence.

Inconvénients de l’utilisation des FPGA

• Programmation : Bien que les FPGA offrent un degré élevé de flexibilité, ils peuvent être difficiles à reprogrammer, et il est nécessaire de disposer de programmeurs plus expérimentés sur le marché.
• Complexité de mise en œuvre : Bien que le potentiel d’utilisation des FPGA pour accélérer l’apprentissage profond soit prometteur, seules quelques entreprises ont tenté de le mettre en œuvre. Pour de nombreux développeurs de solutions d’IA, la combinaison plus traditionnelle de GPU et de CPU est une option plus gérable.
• Coût : La difficulté de reprogrammer le circuit et la pénurie de programmeurs expérimentés sur le marché font de l’utilisation d’un FPGA pour accélérer les applications basées sur l’IA une solution coûteuse. Les frais de reprogrammation multiple d’un circuit peuvent être assez élevés pour les projets à petite échelle.
• Manque de bibliothèques : Un nombre limité de bibliothèques d’apprentissage automatique prennent en charge les FPGA dès le départ.

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