FPGA ou GPU: qual o melhor para deep learning?

A base da maioria das inteligências artificiais (IA) é o deep learning,, subgrupo do aprendizado de máquina que utiliza redes neurais multicamadas para simular o complexo poder de tomada de decisão do cérebro humano. Além da inteligência artificial (IA), o deep learning impulsiona muitas aplicações que melhoram a automação, incluindo produtos e serviços cotidianos, como assistentes digitais, produtos eletrônicos de consumo habilitados para voz, detecção de fraudes de cartão de crédito e muito mais. É utilizado principalmente em tarefas como reconhecimento de voz, processamento de imagens e tomada de decisões complexas, em que pode "ler" e processar uma grande quantidade de dados para realizar cálculos complexos com eficiência.

O deep learning exige um enorme poder computacional. Normalmente, as unidades de processamento gráfico (GPUs) de alto desempenho são ideais, pois podem lidar com um grande volume de cálculos em vários núcleos com memória abundante disponível. No entanto, gerenciar várias GPUs localmente pode criar uma grande demanda de recursos internos e ser incrivelmente caro de se escalar. Opcionalmente, os arrays de portas programáveis em campo (FPGAs) oferecem uma solução versátil que, embora também seja possivelmente cara, oferece desempenho adequado e flexibilidade reprogramável para aplicações emergentes.

A escolha do hardware influencia significativamente a eficiência, a velocidade e a escalabilidade das aplicações de deep learning. Ao projetar um sistema de deep learning, é importante pesar as demandas operacionais, os orçamentos e as metas na escolha entre uma GPU e um FPGA. Considerando os circuitos, GPUs e FPGAs são unidades de processamento central (CPUs) eficazes, com muitas opções disponíveis de fabricantes como NVIDIA ou Xilinx projetadas para ter compatibilidade com os padrões modernos de Peripheral Component Interconnect Express (PCIe).

Ao comparar estruturas para design de hardware, as considerações críticas são as seguintes:

• Velocidades de desempenho
• Consumo de energia
• Eficiência de custos
• Programabilidade
• Largura de banda

As GPUs são um tipo de circuito especializado projetado para manipular rapidamente a memória para acelerar a criação de imagens. Desenvolvido para alta taxa de transferência, são especialmente eficazes para tarefas de processamento paralelo, como o treinamento de aplicações de deep learning em grande escala. Embora normalmente utilizadas em aplicações exigentes, como processamento de jogos e vídeos, os recursos de desempenho de alta velocidade tornam as GPUs uma excelente escolha para cálculos intensivos, como o processamento de grandes conjuntos de dados, algoritmos complexos e mineração de criptomoedas.

No campo da inteligência artificial, as GPUs são escolhidas pela capacidade de realizar as milhares de operações simultâneas necessárias para treinamento e inferência de redes neurais.

Recursos-chave das GPUs

• Alto desempenho: GPUs poderosas são hábeis para lidar com tarefas de computação exigentes, como computação de alto desempenho (HPC) e aplicações de deep learning.
• Processamento paralelo: As GPUs são excelentes em tarefas que podem ser divididas entre operações menores e processadas simultaneamente.

Embora as GPUs ofereçam poder de computação excepcional, sua impressionante capacidade de processamento cobra o custo da eficiência energética e o alto consumo de energia. Para tarefas específicas, como processamento de imagem, processamento de sinal ou outras aplicações de IA, os fornecedores de GPU baseados em nuvem podem entregar uma solução mais econômica por meio de modelos de assinatura ou de pagamento conforme o uso.

Vantagens das GPUs

• Alto poder computacional: as GPUs entregam o poder de processamento de ponta necessário para os cálculos complexos de ponto flutuante que são necessários ao treinar modelos de deep learning.
• Alta velocidade: as GPUs utilizam vários núcleos internos para acelerar operações paralelas e possibilitar o processamento eficiente de várias operações simultâneas. As GPUs podem processar rapidamente grandes conjuntos de dados e diminuir muito o tempo gasto para treinar modelos de aprendizado de máquina.
• Compatibilidade com ecossistema: as GPUs se beneficiam do suporte de grandes fabricantes, como Xilinx e Intel, com ecossistemas de desenvolvedores e estruturas robustas, incluindo CUDA e OpenCL.

Desafios das GPUs

• Consumo de energia: As GPUs exigem quantidades consideráveis de energia para operar, o que pode aumentar as despesas operacionais e também afetar as preocupações ambientais.
• Menos flexíveis: as GPUs são muito menos flexíveis do que os FPGAs, com menos oportunidades para otimizações ou personalização para tarefas específicas.

Para uma análise mais profunda das GPUs, assista ao vídeo a seguir:

Os FPGAs são chips de silício programáveis que podem ser configurados (e reconfigurados) para atender a várias aplicações. Ao contrário dos circuitos integrados de aplicação específica (ASICs), que são projetados para fins específicos, os FPGAs são conhecidos por sua flexibilidade eficiente, especialmente em aplicações personalizadas de baixa latência. Em casos de uso de deep learning, os FPGAs são valorizados por sua versatilidade, eficiência energética e adaptabilidade. 

Embora GPUs de uso geral não possam ser reprogramadas, a reconfiguração do FPGA permite a otimização de aplicações específicas, levando a uma redução da latência e do consumo de energia. Essa diferença fundamental torna os FPGAs particularmente úteis para processamento em tempo real em aplicações de IA e prototipagem de novos projetos.

Principais características dos FPGAs

• Hardware programável: os FPGAs podem ser facilmente configurados com linguagens de descrição de hardware (HDL) baseadas em FPGA, como Verilog ou VHDL.
• Eficiência energética: Os FPGAs utilizam menos energia em comparação com outros processadores, reduzindo os custos operacionais e o impacto ambiental. 

Embora os FPGAs possam não ser tão poderosos quanto outros processadores, geralmente são mais eficientes. Para aplicações de deep learning, como o processamento de grandes conjuntos de dados, as GPUs são favorecidas. No entanto, os núcleos reconfiguráveis do FPGA possibilitam otimizações personalizadas que podem ser mais adequadas para aplicações e cargas de trabalho específicas.

Vantagens do FPGA

• Personalização: central no design do FPGA, a possibilidade de programação suporta o ajuste fino e a prototipagem, úteis no campo emergente do deep learning.
• Baixa latência: a natureza reprogramável dos FPGAs facilita a otimização para aplicações em tempo real.

Desafios dos FPGAs

• Baixa potência: Embora os FPGAs sejam valorizados pela eficiência energética, sua baixa potência os torna menos adequados para tarefas mais exigentes. 
• Trabalho intensivo: embora a programabilidade seja o principal ponto de venda do chip FPGA, os FPGAs não oferecem apenas programabilidade, eles exigem isso. A programação e a reprogramação do FPGA podem atrasar as implementações.

As aplicações de deep learning, por definição, envolvem a criação de uma rede neural profunda (Deep Neural Network, DNN), um tipo de rede neural com pelo menos três (mas provavelmente muito mais) camadas. As rede neurais tomam decisões por meio de processos que imitam a maneira como os neurônios biológicos trabalham juntos para identificar fenômenos, ponderar opções e chegar a conclusões.

Para uma DNN aprender a identificar fenômenos, reconhecer padrões, avaliar possibilidades, fazer previsões e tomar decisões, ela deve ser treinada em grandes quantidades de dados. O processamento desses dados exige uma grande quantidade de poder computacional. FPGAs e GPUs podem proporcionar esse poder, mas cada um tem seus pontos fortes e fracos.

Os FPGAs são mais bem utilizados com aplicações personalizadas de baixa latência que exigem personalização para tarefas específicas de deep learning, como aplicações de IA personalizadas. Os FPGAs também são adequados para tarefas que valorizam a eficiência energética em detrimento das velocidades de processamento.

GPUs de maior potência, por outro lado, são geralmente as preferidas em tarefas mais pesadas, como o treinamento e a execução de modelos grandes e complexos. O poder de processamento superior das GPUs as torna mais adequadas para gerenciar com eficiência conjuntos de dados maiores.

Casos de uso do FPGA

Beneficiando-se de programação versátil, eficiência energética e baixa latência, os FPGAs são frequentemente utilizados para o seguinte:

• Processamento em tempo real: aplicações que exigem processamento de sinais de baixa latência e em tempo real, como processamento de sinais digitais, sistemas de radar, veículos autônomos e telecomunicações.
• Edge computing: Eedge computing e a prática de mover recursos de computação e armazenamento para mais perto localmente do usuário final se beneficiam do baixo consumo de energia e do tamanho compacto do FPGA.
• Aceleração de hardware personalizada: os FPGAs configuráveis podem ser ajustados para acelerar tarefas específicas de deep learning e HPC Clusters, otimizando para tipos específicos de dados ou algoritmos. 

Casos de uso de GPUs

As GPUs de uso geral geralmente oferecem maior capacidade computacional e funcionalidade predefinida, o que as torna ideais para as seguintes aplicações: 

• Computação de alto desempenho: as GPUs são um elemento integral de operações como data centers ou instalações de pesquisa que dependem de um enorme poder computacional para executar simulações, realizar cálculos complexos ou gerenciar grandes conjuntos de dados. 
• Modelos em grande escala: projetadas para processamento paralelo rápido, as GPUs são especialmente capazes de calcular um grande número de multiplicações de matrizes simultaneamente e são frequentemente utilizadas para acelerar o tempo de treinamento para modelos de deep learning em grande escala.

Ao comparar FPGAs e GPUs, considere o poder da infraestrutura de nuvem para seus projetos de deep learning. Com a IBM GPU na nuvem, você pode provisionar GPUs NVIDIA para casos de uso de IA generativa, IA tradicional, HPC e visualização na infraestrutura confiável, segura e econômica do IBM Cloud. Acelere sua jornada de IA e HPC com a nuvem corporativa escalável da IBM.