搭載 FPGA 加速的嵌入式系統
傳統上，深度學習的訓練和推理分析是在資料中心強大的伺服器上進行。然而，隨著要求即時資料處理和分析的應用程式上線，深度學習推理分析轉向了邊緣運算。邊緣運算解決了與在雲端處理和分析資料相關的一些問題。
AI 邊緣運算解決了將資料傳送到千里之外的資料中心，等待雲端對資料執行演算法並將輸出發送到原始設備所涉及的延遲問題。邊緣運算解決了延遲問題，因為資料在資料生成來源處進行處理，並且 AI 演算法在本地應用於資料，無需將資料傳送到千里之外的資料中心進行處理和分析，然後再返回原始設備。 Premio 提供多種嵌入式運算解決方案，可配備 FPGA 以加速邊緣的 AI 工作負載。
隨著物聯網 (IoT) 和工業物聯網 (IIoT) 設備的數量持續增加，在邊緣進行 AI 推理分析的重要性也日益增加，這些設備所產生的資料量也隨之增加。因此，利用這些設備產生的資料在邊緣進行 AI 推理分析，可以為企業提供豐富的情境洞察和性能提升，從而在品質控制、安全、保障和效率方面獲得競爭優勢並推動商業價值。
邊緣的 AI 推理分析與傳統模式不同，傳統模式是收集資料後才在晚些時候使用 AI 進行分析。運算能力和儲存技術已經發展到允許組織在資料被擷取或生成的地方在邊緣運行 AI 推理。
儘管如此，在將 AI 推理分析引入邊緣之前，深度學習訓練仍必須在資料中心進行，因為要訓練深度神經網路 (DNN) 必須處理大量複雜的資料。然而，一旦 DNN 經過訓練，訓練好的模型就可以部署到邊緣運算解決方案上，在邊緣執行深度學習推理。然後，部署在邊緣的訓練模型用於對它從未見過的新資料進行推理分析。如果您正在尋找邊緣 AI 推理電腦，您應該探索 Premio 提供的各種邊緣 AI 運算解決方案。
什麼是 FPGA 加速器？
場域可程式閘陣列 (FPGA) 是一種積體電路，其電路可根據特定工作負載需要重新程式設計和重新配置。這是 FPGA 和 GPU 之間的主要區別。在 GPU 中，電路是硬蝕刻的，不能重新程式設計。FPGA 提供彈性、可程式設計性和速度，為組織提供了無需開發客製化 ASIC (特定應用積體電路) 的複雜性即可使用的解決方案。 嵌入式系統可配置 FPGA，為組織提供能夠在邊緣加速 AI 工作負載、即時處理和分析資料的系統。
來源：Intel (Intel Arria FPGA 加速器)
FPGA 的吸引力在哪裡？
FPGA 因其加速 AI 工作負載的能力而受到青睞。這是因為它們可以配置和程式設計，以提供與 GPU 和 ASIC 類似的效能。由於 AI 應用程式快速變化，FPGA 的可重新配置和可程式設計性質使其成為理想的解決方案，因為它們能夠隨著不斷發展的 AI 領域而演變。也就是說，它們允許設計人員快速測試他們的新演算法並盡快將其推向市場。
此外，FPGA 在 AI 和深度學習應用中受到青睞，因為它們提供多種優勢。以下是一些優勢：
FPGA 消除了記憶體緩衝，並克服了經常限制 AI 系統性能的 I/O 瓶頸。也就是說，FPGA 加速了資料擷取，從而加快了整個 AI 工作流程。之所以如此，是因為快速擷取資料的能力顯著減少了延遲量，這是用於執行需要即時分析和決策的任務關鍵型系統的要求。
此外，FPGA 非常適合資料來自多個感測器和/或攝影機的 AI 工作負載。例如，它們非常適合自主車輛，因為資料從各種感測器、攝影機、光達和音訊感測器傳送到系統，因為 FPGA 能夠處理多個資料輸入。
此外，一些研究表明，與 GPU 相比，FPGA 在執行 AI 推理分析方面具有極高的能源效率。這是因為 FPGA 提供的邏輯在執行應用程式方面效率極高，這提供了更高的每瓦性能。之所以如此，是因為 FPGA 能夠執行 CPU 執行數千個週期的相同功能，而只需幾個週期。
最終，配備 FPGA 的 AI 推理電腦的最大優勢是 FPGA 能夠針對每個特定應用重新程式設計和重新配置。這種可重新配置性使組織能夠部署 FPGA 推理 PC，以執行最新出現的深度學習推理創新。
FPGA 加速 AI 工作負載的優勢
FPGA 是加速在邊緣執行推理分析的絕佳選擇，因為它們速度極快、極為靈活，而且非常節能，非常適合在邊緣部署。
有些組織正使用 CPU 搭載 FPGA 來執行推理應用程式，以進行深度學習推理分析。FPGA 對於任務關鍵型應用程式尤其重要，例如自動駕駛車輛和工廠自動化，因為這類應用程式需要超低延遲的分析和決策，每一毫秒都至關重要。
此外，FPGA 提供高度可客製化的 I/O，這對於推理分析極為重要，因為它允許 FPGA 與眾多感測器、攝影機和其他提供資料的設備整合。
此外，FPGA 降低了總體擁有成本 (TCO)，因為同一個 FPGA 可以透過軟體重新程式設計以執行新工作負載，從而適應各種不同的任務。這對於 AI 應用程式來說極為重要，因為 AI 領域不斷變化和發展，需要硬體隨之演進。
現在我們已經討論了使用 FPGA 的許多優點，我們只剩下一個缺點需要提及，那就是程式設計 FPGA。程式設計 FPGA 是困難的，需要熟悉程式設計的專業人員。這包括找到熟悉硬體程式設計語言 (HDL)並知道如何使用 FPGA 通常隨附的工具的專業人員。一旦找到這樣的人員，您就可以使用 FPGA 加速您的 AI 工作負載了。
總結
總體而言，FPGA 憑藉其強大的功能、彈性、超低延遲和能源效率，能夠在資料中心和邊緣執行推理分析。FPGA 能夠加速包括圖像分類、物件辨識、電腦視覺、自動駕駛車輛和醫療診斷在內的工作負載。FPGA（場域可程式閘陣列）的主要特點是它提供了組織透過軟體程式設計和客製化硬體的能力。這種彈性對於 AI 領域的組織至關重要，因為技術和演算法總是在不斷變化和發展，為組織提供長壽命和可靠性。
Premio 提供各式各樣配備 FPGA 的工業電腦，使系統能夠在邊緣加速 AI 工作負載。Premio 在美國製造嵌入式運算解決方案已超過 30 年。他們製造的優質嵌入式電腦能夠在極端環境中應對嚴苛的部署。如果您需要協助選擇搭載 FPGA 加速的工業電腦，請聯絡我們的嵌入式運算專業人員，他們將非常樂意協助您找到符合您特定需求的解決方案。
