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Achronix的FPGA技术可优化用于工业4.0及5.0的人工智能(WP027)
2022-02-21 10:50:56
来源:
Achronix
在过去三百年间,工业领域取得了长足的进步。机器设备最初于18世纪问世,主要以水和蒸汽为动力,并引发了18世纪末的工业革命(通常被称为工业1.0)。尽管流水组装线的概念可以追溯到中国古代的青花瓷制作,但直到19世纪末,亨利·福特才设立了第一条电动流水线,形成了工业2.0的框架。
自动化和计算机技术于1960年代末期开始崭露头角,并构成了工业3.0的雏形,为如今驱动着工业4.0的自动化、
人工智能
(
AI
)和网络化解决方案铺平了道路。虽然这幅图景中似乎已经看不见人类的身影,但工业5.0将带领我们返璞归真,利用
AI
驱动的机器人系统所具有的精准和高效,与人类大脑的奇思妙想和实时思考有机结合,创造出更理想的制造环境。
图1:工业技术的演进
人工智能
人工智能
(
AI
)是计算机科学的一个分支,主要专注于开发能够模拟人类行为的机器。这类设备的范畴林林总总,从可以简单地执行算法,到可以自主从周边环境中学习、无需人类介入便自行调节算法。机器学习(ML)是
人工智能
的子集,它通过运用数据集衍生的统计模型来改进特定任务。作为机器学习的子集,
深度学习
(DL)运用了多层神经网络,不仅能执行基础的机器学习推理,还能学习新的数据,从而获得更高层的认知能力(见下图)。在本篇白皮书中,所有机器学习和
深度学习
都将被简称为ML。
图2:
人工智能
/机器学习/
深度学习
谱图
人工智能
(
AI
)的常见用例包括先进驾驶辅助系统(ADAS),即自动驾驶
汽车
的支柱;语音识别及合成(例如华为的Celia);医疗诊断;数据与网络安全;金融服务预测性模型(例如电子化交易),或电商与流媒体服务推荐;当然还有工业制造。
随着工业4.0在2010年代早期进一步演进,使得
AI
在制造环境中的重要性与日俱增。如今,许多应用都会利用
AI
来促进制造和业务经营、流程、安保和供应链等更加流畅高效。通过运用预测性算法,
AI
可以监控设备状况,优化维护日程,最终还能预报机械故障。
与制造相关的物料供应链管理也可以充分发挥预测算法的优势,保障流程能够顺利、高效地持续运作。
AI
算法还可以参考过往和现在的商业需求,从而协助预测未来的业务。这些
AI
系统可以与供应链和库存管理系统结合,加快获利时效,降低间接成本。机器人早在工业3.0就成为了其中重要的组成部分。而在我们即将迎来工业5.0之际,这些机器人系统必须拥有适应性的
AI
算法(主要为DL算法)。它们不仅需要自主学习,还必需能够解读人类的实时输入。低时延的实时适应能力也将成为不可或缺的要素。
AI
之外的生态系统组件
在持续兴旺发展的工业4.0和正在演进的工业5.0中,
AI
依然是一个重要的组成部分。然而,
AI
算法的蓬勃发展离不开实时数据。
物联网
(IoT)是由互联的电子设备组成的系统,可以从模拟和数字世界中获取与接收数据。时间、压力、温度、速度、角度及视听数据源必须经过采集,随后转换成结构化数据,各类基于
AI
的系统才能对其进行分析和控制。和4G网络相比,自2019年起部署的
5G
网络(在韩国率先部署)可提供100倍的带宽(最高可达10 Gbps)和500倍的信道数量。
5G
网络与IoT结合之后,海量的输入数据在计算机领域中引出了一种新范式,即对数据加速器的需求。
数据加速器
在海量的数据面前,数据中心处理数据的负担以及发现数据背后的意义这些工作,已经令传统的计算服务器模式不堪重负。过去应对数据激增的方法就是在数据中心增添服务器。服务器安装规模的提升不仅提高了资本性支出,再加上设备的运行和冷却需要消耗更多能源,营运性支出也随之水涨船高。
取决于数据加速器的类型与负载,服务器中单个数据加速器的运算能力可以与15台服务器匹敌,从而大幅削减了资本性支出和营运性支出。基于硬件的数据加速器还带来了更多效益,例如较低的时延和更高的稳定性,这在车辆自动驾驶、工业4.0/5.0、金融服务和其他对时延要求较高的用例中效果尤为突出。优秀的数据加速器还有最后一项特征,它具备了出色的灵活性,能够适应ML/DL算法的变化,包括算法本身的调整、负载的变化和/或ML/DL算法数据集的更新。
数据加速的赛场上有三种各异的硬件方式,即
GPU
、
FPGA
和定制ASIC。如下图所示。
CPU
的灵活性始终是最出色的,但与其他专用数据加速器相比,在能耗、性能和成本方面存在一定的劣势。其它选项便是
GPU
、ASIC和
FPGA
。ASIC的效率与性能最为出色,但功能完全固定,缺乏必需的灵活性,无法适应
AI
算法的变化、新兴技术的参数改动、供应商要求和负载优化。
GPU
是传统核心数据中心的主力,仅限于纯粹运算这样的使用场景,而不能提供大多数场景中需要利用到的联网与存储加速的能力,并且能耗和成本较高。
FPGA
可以加速联网、运算和存储,速度与ASIC相仿,也具备了必需的灵活性,能够为如今的核心与边缘数据中心提供理想的数据加速。除了数据加速之外,
FPGA
还将在传感器融合和传入数据流合并等领域发挥关键作用,为数据消费打下了坚实的基础。
图3:
CPU
、
GPU
、
FPGA
和ASIC的对比
Achronix提供的精选产品
Achronix为
AI
/ML运算、联网和存储应用开发了基于
FPGA
的数据加速产品。与其他高性能
FPGA
企业不同,Achronix可同时提供独立
FPGA
芯片
和嵌入式
FPGA
半导体
知识产权(IP)解决方案。除了独立的
FPGA
芯片
和e
FPGA
IP之外,Achronix还提供基于PCIe的加速卡,可用于开发、实地
测试
或生产等应用场景。
采用
台积电
7纳米工艺打造的Speedster®7t系列
FPGA
拥有业界最快的输入/输出速度,可支持400 GbE、PCIe Gen5和双存储接口:标准DDR4和GDDR6存储接口可以带来的惊人速度,相较于DDR4提高了600%。如果数据无法轻松通达
FPGA
逻辑阵列,高速接口便无法发挥太多作用。
为了避免遇到这一瓶颈,Achronix从架构增加了二维片上网络(2D NoC),能够有效充当所有外部输入/输出数据的高速通道,增强了
FPGA
内部的功能单元块和
FPGA
逻辑阵列本身。这种2D NoC实现了超过20 Tbps的双向带宽,远远超过了输入/输出和功能块的总带宽需求,消除了片内通信的时延问题。
在对成本、性能与能耗有较高敏感度的大批量应用场景中,用户通常会采用ASIC,但这时又该如何满足对灵活性的需求呢?无论是算法的演变、需求变化、供应商和经营者的具体要求、协议适配,还是功能系统单元块的多样接口,它们都对灵活性提出了一定程度的要求。
Speedcore™ e
FPGA
IP便是这一问题的最终答案,它可令ASIC能够具备“恰到好处”的灵活性。其中查找表(LUT)、内存、DSP/MLP和2D NoC的资源量与组合方式可由ASIC开发者决定,Achronix则会为他们的ASIC或SoC设计提供集成在
芯片
上的定制IP。
VectorPath™加速卡是采用PCIe外形结构的硬件加速平台,可以考虑用作评估、开发与现场
测试
工具,或也可以用于量产应用。该解决方案也可以根据用户的具体要求量身定制。
结语
AI
、ML和DL将继续推动工业4.0和5.0的发展,使生产力与效率更上层楼。在IoT和
5G
技术的协助下,自动化和机器人将与人类的奇思妙想和创造力融为一体,孕育出人类在10年前未曾想象的制造环境。
FPGA
促成了传感器融合,能够与众多
物联网
设备连接,充分把握制造环境下
人工智能
系统所需的高性能与灵活性之间的平衡。
关键词:
Achronix
FPGA
人工智能
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