Alla base di gran parte del deep learning dell'intelligenza artificiale (AI), c'è un sottoinsieme del machine learning che utilizza reti neurali multistrato per simulare il complesso potere decisionale del cervello umano. Oltre all'intelligenza artificiale (AI), il deep learning guida molte applicazioni che migliorano l'automazione, inclusi prodotti e servizi di uso quotidiano come assistenti digitali, elettronica di consumo con tecnologia vocale, rilevamento delle frodi con carte di credito e altro ancora. Viene utilizzato principalmente per attività come il riconoscimento vocale, l'elaborazione di immagini e processi decisionali complessi, in cui può "leggere" ed elaborare una grande quantità di dati per eseguire in maniera efficiente calcoli complessi.

Il deep learning richiede un’enorme quantità di potenza di calcolo. Di solito, le unità di elaborazione grafica (GPU) ad alte prestazioni sono ideali perché possono gestire un elevato volume di calcoli in più core con memoria abbondante disponibile. Tuttavia, la gestione di più GPU on-premise può creare una notevole domanda sulle risorse interne e risultare incredibilmente costosa da scalare. In alternativa, i field programmable gate array (FPGA) offrono una soluzione versatile che, sebbene potenzialmente costosa, offre sia prestazioni adeguate che flessibilità riprogrammabile per le applicazioni emergenti.

La scelta dell'hardware influenza in modo significativo l'efficienza, la velocità e la scalabilità delle applicazioni di deep learning. Durante la progettazione di un sistema di deep learning, è importante valutare le esigenze operative, i budget e gli obiettivi nella scelta tra una GPU e un FPGA. Considerando i circuiti, sia le GPU che gli FPGA sono unità di elaborazione centrale (CPU) efficaci, con molte opzioni disponibili di produttori come NVIDIA o Xilinx progettate per la compatibilità con i moderni standard Peripheral Component Interconnect Express (PCIe).

Quando si confrontano i framework per la progettazione hardware, le considerazioni critiche includono quanto segue:

• Velocità delle prestazioni
• Consumo energetico
• Convenienza
• Programmabilità
• Larghezza di banda

Le GPU sono un tipo di circuito specializzato progettato per manipolare rapidamente la memoria e accelerare la creazione di immagini. Costruite per un throughput elevato, sono particolarmente efficaci per le attività di elaborazione parallela, come l'addestramento di applicazioni di deep learning su larga scala. Sebbene siano generalmente utilizzate in applicazioni impegnative come giochi ed elaborazione video, le funzionalità di prestazioni ad alta velocità rendono le GPU una scelta eccellente per calcoli intensivi, come l'elaborazione di set di dati di grandi dimensioni, algoritmi complessi e il mining di criptovalute.

Nel campo dell'intelligenza artificiale, le GPU sono scelte per la loro capacità di eseguire le migliaia di operazioni simultanee necessarie per l'addestramento e l'inferenza delle reti neuronali.

Caratteristiche principali delle GPU

• Prestazioni elevate: le GPU più potenti sono in grado di gestire attività di elaborazione complesse come l'High Performance Computing (HPC) e le applicazioni di deep learning.
• Elaborazione parallela: le GPU eccellono in attività che possono essere suddivise in operazioni più piccole ed elaborate contemporaneamente.

Sebbene le GPU offrano una potenza di calcolo eccezionale, la loro impressionante capacità di elaborazione va a scapito dell'efficienza energetica e dell'elevato consumo energetico. Per attività specifiche come l'elaborazione delle immagini, l'elaborazione del segnale o altre applicazioni di intelligenza artificiale, i fornitori di GPU basate su cloud possono fornire una soluzione più conveniente tramite modelli di prezzo in abbonamento o pay-as-you-go.

Vantaggi della GPU

• Elevata potenza di calcolo: le GPU forniscono la potenza di elaborazione di fascia alta necessaria per i complessi calcoli in virgola mobile richiesti durante l'addestramento dei modelli di deep learning.
• Alta velocità: le GPU utilizzano più core interni per accelerare le operazioni parallele e consentire l'elaborazione efficiente di più operazioni simultanee. Le GPU possono elaborare rapidamente set di dati di grandi dimensioni e ridurre notevolmente il tempo impiegato per l'addestramento dei modelli di machine learning.
• Supporto ecosistemico: le GPU traggono vantaggio dal supporto di importanti produttori come Xilinx e Intel, con solidi ecosistemi e framework per sviluppatori tra cui CUDA e OpenCL.

Sfide della GPU

• Consumo energetico: le GPU richiedono una quantità significativa di energia per funzionare, il che può aumentare le spese operative e anche avere un impatto sui problemi ambientali.
• Meno flessibile: le GPU sono molto meno flessibili degli FPGA, con meno opportunità di ottimizzazioni o personalizzazioni per attività specifiche.

Per uno sguardo più approfondito sulle GPU, guarda il seguente video:

Gli FPGA sono chip di silicio programmabili che possono essere configurati (e riconfigurati) per adattarsi a più applicazioni. A differenza dei circuiti integrati specifici per applicazioni (ASIC), progettati per scopi specifici, gli FPGA sono noti per la loro flessibilità efficiente, in particolare nelle applicazioni personalizzate a bassa latenza. Nei casi d'uso del deep learning, gli FPGA sono apprezzati per la loro versatilità, efficienza energetica e adattabilità. 

Mentre le GPU generiche non possono essere riprogrammate, la riconfigurabilità dell'FPGA consente di ottimizzare le applicazioni specifiche, riducendo la latenza e il consumo energetico. Questa differenza fondamentale rende gli FPGA particolarmente utili per l'elaborazione in tempo reale nelle applicazioni di intelligenza artificiale e la prototipazione di nuovi progetti.

Caratteristiche principali degli FPGA

• Hardware programmabile: gli FPGA possono essere facilmente configurati con linguaggi di descrizione hardware (HDL) basati su FPGA, come Verilog o VHDL.
• Efficienza energetica: gli FPGA utilizzano meno energia rispetto ad altri processori, riducendo i costi operativi e l'impatto ambientale. 

Sebbene gli FPGA non siano potenti come altri processori, in genere sono più efficienti. Per le applicazioni di deep learning, come l'elaborazione di set di dati di grandi dimensioni, si preferisce ricorrere alle GPU. Tuttavia, i core riconfigurabili dell'FPGA consentono ottimizzazioni personalizzate che potrebbero essere più adatte per applicazioni e carichi di lavoro specifici.

Vantaggi degli FPGA

• Personalizzazione: fondamentale per la progettazione di FPGA, la programmabilità supporta la messa a punto e la prototipazione, utile nel campo emergente del deep learning.
• Bassa latenza: la natura riprogrammabile degli FPGA li rende più facili da ottimizzare per le applicazioni in tempo reale.

Sfide degli FPGA

• Bassa potenza: sebbene gli FPGA siano apprezzati per la loro efficienza energetica, la loro bassa potenza li rende meno adatti per attività più impegnative. 
• Manodopera intensiva: sebbene la programmabilità sia il principale punto di forza del chip FPGA, gli FPGA non si limitano a offrire programmabilità, ma la richiedono. La programmazione e la riprogrammazione FPGA possono potenzialmente ritardare le implementazioni.

Le applicazioni di deep learning, per definizione, comportano la creazione di una rete neurale profonda (DNN), un tipo di neural network con almeno tre (ma probabilmente molti di più) livelli. Le reti neurali prendono decisioni attraverso processi che imitano il modo in cui i neuroni biologici lavorano insieme per identificare fenomeni, valutare le opzioni e giungere a conclusioni.

Prima che una DNN possa imparare a identificare i fenomeni, riconoscere i modelli, valutare le possibilità e fare previsioni e decisioni, deve essere addestrata su grandi quantità di dati. E l'elaborazione di questi dati richiede una grande quantità di potenza di calcolo. FPGA e GPU possono fornire questa potenza, ma ognuno ha i suoi punti di forza e di debolezza.

Gli FPGA sono utilizzati al meglio per applicazioni personalizzate a bassa latenza che richiedono la personalizzazione per specifiche attività di deep learning, come le applicazioni di intelligenza artificiale su misura. Gli FPGA sono anche adatti per le attività che valorizzano l'efficienza energetica rispetto alla velocità di elaborazione.

Le GPU più potenti, d'altra parte, sono generalmente preferite per attività più pesanti come l'addestramento e l'esecuzione di modelli complessi e di grandi dimensioni. La potenza di elaborazione superiore della GPU la rende più adatta per gestire in modo efficace set di dati più grandi.

Casi d'uso FPGA

Beneficiando di una programmabilità versatile, di un'efficienza energetica e di una bassa latenza, gli FPGA sono spesso utilizzati per:

• Elaborazione in tempo reale: applicazioni che richiedono l'elaborazione del segnale in tempo reale a bassa latenza, come l'elaborazione digitale del segnale, i sistemi radar, i veicoli autonomi e le telecomunicazioni.
• Edge computing: l'edge computing e la pratica di spostare le funzionalità di elaborazione e storage più vicino a livello locale all'utente finale traggono vantaggio dal basso consumo energetico e dalle dimensioni compatte dell'FPGA.
• Accelerazione hardware personalizzata: gli FPGA configurabili possono essere regolati per accelerare specifiche attività di deep learning e HPC Cluster ottimizzando per specifici tipi di dati o algoritmi. 

Casi d'uso della GPU

Le GPU per uso generico offrono in genere una maggiore potenza di calcolo e funzionalità preprogrammate, il che le rende adatte per le seguenti applicazioni: 

• Calcolo ad alte prestazioni: le GPU sono parte integrante di operazioni come data center o strutture di ricerca che si affidano a un'enorme potenza di calcolo per eseguire simulazioni, calcoli complessi o gestire set di dati di grandi dimensioni. 
• Modelli su larga scala: progettate per una rapida elaborazione parallela, le GPU sono in grado di calcolare contemporaneamente un gran numero di moltiplicazioni di matrici e sono spesso utilizzate per accelerare i tempi di addestramento per modelli di deep learning su larga scala.

Quando confronti FPGA e GPU, considera la potenza dell'infrastruttura cloud per i tuoi progetti di deep learning. Con le GPU IBM sul cloud, puoi effettuare il provisioning delle GPU NVIDIA per l'AI generativa, l'AI tradizionale, l'HPC e i casi d'uso di visualizzazione sull'infrastruttura IBM Cloud affidabile, sicura ed economica. Accelera il tuo percorso di AI e HPC con il cloud aziendale scalabile di IBM.