La mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique sur les plateformes FPGA (Field-Programmable Gate Array) est devenue une approche de plus en plus populaire pour obtenir des performances et une efficacité accrues. Les FPGA offrent des solutions matérielles personnalisables qui peuvent être adaptées spécifiquement aux besoins informatiques des tâches d'apprentissage automatique, offrant des avantages par rapport aux implémentations CPU et GPU traditionnelles.

Avantages de l'utilisation des FPGA pour l'apprentissage automatique

Les FPGA offrent plusieurs avantages distincts qui les rendent bien adaptés aux charges de travail de l'apprentissage automatique. La compréhension de ces avantages aide les ingénieurs et les data savants à décider quand choisir un FPGA par rapport à un CPU, un GPU ou un ASIC.

  1. Traitement parallèle : Les FPGA peuvent exécuter plusieurs opérations simultanément. Alors que les CPU traitent les instructions séquentiellement et que les GPU dépendent du parallélisme SIMD (instruction unique, données multiples), les FPGA permettent des architectures parallèles arbitraires. Ceci est idéal pour les opérations comme la convolution, la multiplication matricielle et les fonctions d'activation qui peuvent être pipelinelées et parallélisées sur de nombreux éléments de traitement.
  2. Efficacité énergétique: Les FPGA consomment souvent moins de puissance que les GPU pour un débit de calcul équivalent. Ceci est critique pour les appareils alimentés par batterie comme les drones, les smartphones et les capteurs IoT. La nature reconfigurable des FPGA signifie que seule la logique nécessaire pour l'algorithme spécifique est active, tandis que les GPU activent de grands tableaux d'ALU même lorsque beaucoup sont sous-utilisés.
  3. Personnalisabilité : Si un algorithme utilise l'arithmétique en point fixe, le FPGA peut implémenter exactement les largeurs de bits requises, en économisant les ressources logiques. Si un modèle utilise des fonctions d'activation personnalisées (par exemple, sigmoïde dur, swish), celles-ci peuvent être implémentées en tables de recherche ou en blocs matériels dédiés. Ce niveau de personnalisation n'est pas possible avec les processeurs d'architecture fixe ou les processeurs GPU.
  4. Faible latence: Dans les systèmes en temps réel comme les véhicules autonomes, les robots industriels et les télécommunications, la latence doit être prévisible et faible. L'inférence GPU peut être retardée en raison du traitement par lots et des frais généraux du conducteur, tandis qu'un FPGA peut traiter les données à son arrivée (traitement par flux).
  5. Comportement déterministe: Contrairement aux GPU et aux CPU où les caches manquent, les défaillances de la prévision des branches et l'établissement du calendrier des systèmes d'exploitation introduisent des embrouillements, la logique FPGA est précise sur le cycle de l'horloge.
  6. Longévité et reprogrammation : Les FPGA peuvent être mis à jour sur le terrain pour soutenir de nouveaux algorithmes sans remplacement matériel. Ceci est précieux pour l'aérospatiale, la défense et l'infrastructure où l'équipement a une longue durée de vie. Un FPGA déployé dans un satellite peut être reconfiguré pour corriger des bugs ou améliorer les performances des années après le lancement.

Mise en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique sur FPGA

La mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique sur FPGA implique plusieurs étapes clés : sélection et optimisation des algorithmes, conception matérielle, déploiement et validation. Chaque étape nécessite une réflexion approfondie sur les compromis entre précision, vitesse, utilisation des ressources et puissance.

  1. Optimisation de l'algorithme : Les modèles d'apprentissage de machine bruts sont généralement conçus pour l'arithmétique en point flottant sur les GPU. Pour le déploiement de FPGA, le modèle doit être adapté aux forces et aux contraintes du matériel.
    • Quantification : Réduire la précision des poids et des activations de 32 bits en point fixe (par exemple INT8, INT4) ou même binaire (1 bits) réduit significativement l'utilisation logique et la bande passante de la mémoire.
    • Élagage : L'élimination des poids redondants (p. ex., ceux qui sont proches de zéro) réduit le nombre de multiplications. La taille structurée supprime les filtres ou les neurones entiers, qui se comparent mieux au parallélisme FPGA.
    • Fusion de l'opérateur: La combinaison de couches successives (p. ex., convolution + normalisation par lots + activation) en un seul bloc matériel réduit les accès à la mémoire externe et la latence.
    • Compression du modèle: Le regroupement de poids et l'encodage Huffman peuvent réduire encore la taille du modèle pour s'intégrer à la RAM sur puce (BRAM) au lieu du DDR hors puce.
  2. Conception du matériel : La logique FPGA est conçue en utilisant des langages de description matérielle (HDL) comme VHDL ou Verilog, ou plus efficacement en utilisant des outils de synthèse de haut niveau (HLS) comme Xilinx Vitis HLS ou Intel FPGA SDK pour OpenCL. Les décisions de conception comprennent:
    • Flux de données par rapport à la machine d'État: Pour les données en streaming (par exemple, les images vidéo), une architecture de flux de données avec des éléments de traitement en pipeline est préférable.
    • Hiérarchie de la mémoire : Exploiter sur puce BRAM, UltraRAM (sur Xilinx) et DDR externe. Les données sont souvent carrelées ou bloquées pour maximiser la réutilisation et minimiser les transferts hors puce.
    • Stratégie de parallélisme : Décider si la parallélisation entre les canaux de sortie (stop), les canaux d'entrée (stops d'entrée) ou les poids des filtres (stops de poids) influe sur le mouvement des données et l'utilisation des ressources.
    • Voie de données personnalisée & #160;: Implémenter des multiplicateurs, des adders et des fonctions d'activation avec les largeurs exactes de bits requises par la quantification. Des blocs DSP48 dédiés (sur Xilinx) peuvent être utilisés pour les opérations multi-accumulation (MAC).
    • Logique de contrôle : Les machines à l'état fin coordonnent le mouvement des données, le séquençage des couches et la synchronisation. Pour les modèles complexes (p. ex., les transformateurs), une hiérarchie des contrôleurs peut être nécessaire.
  3. Déploiement : Le FPGA programmé est intégré au système plus large, souvent sur une carte PCIe (par exemple Xilinx Alveo, Intel Stratix) ou dans le cadre d'un SoC (par exemple Xilinx Zynq, Intel Agilex). Les étapes de déploiement comprennent:
    • Pilote à l'aide de l'hôte : Code CPU (C/C++ ou Python) qui gère l'entrée/sortie des données, la gestion de la mémoire et l'agenda.
    • Production de bitstreams : Le design synthétisé est converti en bitstream (fichier de configuration FPGA) et chargé au démarrage ou dynamiquement.
    • Protocole de communication: En général, PCIe DMA, AXI4-Stream (pour la vidéo) ou Ethernet (pour les paquets réseau). Le FPGA peut inclure un petit processeur intégré (MicroBlaze, Nios II) pour les tâches de contrôle.
  4. Essais et validation : S'assurer que la mise en oeuvre répond aux exigences en matière de rendement, d'exactitude et de fiabilité.
    • Débit : Cadres par seconde ou inférences par seconde. Mesurez avec des flux de données réalistes.
    • Latence: Délai de bout en bout de l'arrivée à la sortie. Utilisez l'oscilloscope ou les analyseurs logiques pour une mesure précise.
    • Précision: Comparer les sorties du FPGA à la référence du logiciel (point de flottage). De petites différences numériques dues à la quantification sont attendues et devraient se situer dans des marges acceptables.
    • Utilisation des ressources : S'assurer que les LUT, FF, BRAM, DSP et la bande passante externe de la mémoire sont dans les limites.
    • Consommation d'énergie: Mesurez avec des moniteurs de puissance. Comparez à la puissance de calcul thermique (TDP) et régler la fréquence de l'horloge si nécessaire.

Algorithmes d'apprentissage automatique communs sur les FPGA

Certains algorithmes ML se cadraient particulièrement bien avec les architectures FPGA en raison de leurs modèles de calcul réguliers et de leur tolérance à une précision réduite.

  • Réseaux neuronaux convolutionnels (RCN): La cible FPGA la plus courante pour la classification d'image, la détection d'objets et la segmentation. Les convolutions sont très parallèles et bénéficient de tableaux systoliques et de tampons de ligne.
  • Réseaux neuronaux récurrents (RNN) et MTSL : Utilisé pour les séries chronologiques et le traitement du langage naturel. Les FPGA peuvent mettre en place des boucles de rétroaction avec un minimum de frais généraux, et la quantisation réduit la bande passante de la mémoire pour les matrices de poids.
  • Modèles de transformateurs (BERT, GPT): De plus en plus déployé sur les FPGA pour une inférence faible de latence. Les mécanismes d'attention et les couches de flux peuvent être parallélisés, bien que les grands modèles nécessitent une mémoire externe et une mise en page des données soignée.
  • Arbres de décision et forêts aléatoires : Assez simple pour les petits FPGA. Chaque arbre est mis en œuvre comme un ensemble de comparateurs et de tables de recherche, ce qui permet d'atteindre une latence très faible.
  • Machines à vecteur de soutien (SVM): L'inférence nécessite l'informatique de produits à points avec des vecteurs de support, qui cartographient les arbres à accumulation multiple parallèle.

Outils et cadres pour le développement de la LM de l'AGFP

Le processus de développement a été grandement simplifié par la disponibilité d'outils de haut niveau et de cadres spécifiques à un domaine donné.

  • Xilinx Vitis AI: Une plateforme complète qui comprend des optimisations, des quantizers, des compilateurs et des bibliothèques d'exécution. Elle prend en charge les modèles TensorFlow, PyTorch et Caffe. L'optimiseur prune et quantifie les modèles, et le compilateur génère l'IP DPU (Deep Learning Processing Unit) pour le FPGA. En savoir plus sur Vitis AI- Oui.
  • SDK Intel FPGA pour OpenCL : Permet d'écrire des accélérateurs FPGA en utilisant C/C++ avec OpenCL, en abstractionnant HDL de bas niveau. Le oneAPI d'Intel fournit également un modèle de programmation unifié à travers CPU, GPU et FPGA. Intel oneAPI pour les FPGA- Oui.
  • Outils de synthèse de haut niveau (SCH) : Vitis HLS (gratuit pour les appareils Xilinx) et Intel HLS Compiler permettent aux concepteurs d'écrire du code C/C++ et de le synthétiser sur RTL. Ceci accélère considérablement le développement par rapport à la HDL manuelle.
  • FINN et Brevitas (Xilinx): FINN est un cadre pour la construction de réseaux neuronaux quantifiés sur les FPGA, ciblant la quantification extrême (binaire, ternaire). Brevitas fournit des extensions PyTorch pour la formation quantifiée. FINN sur GitHub- Oui.
  • - Oui. Projet open source de Fermilab qui convertit les modèles d'apprentissage automatique (via Keras/PyTorch) en code HLS pour les FPGA. Utilisé dans la physique à haute énergie et d'autres domaines scientifiques. Site web de hls4ml- Oui.

Applications du monde réel

Le ML basé sur le FPGA est déployé dans divers domaines où les performances par watt ou faible latence sont critiques.

  • Véhicules autonomes: Pour la détection d'objets (YOLO, SSD) et la fusion de capteurs. La faible latence des FPGA (sous--1ms) est essentielle pour les décisions de freinage et de direction.
  • Edge AI et IoT: Les caméras intelligentes, les capteurs industriels et les assistants de voix bénéficient d'une inférence sur les appareils. L'efficacité énergétique des FPGA permet un fonctionnement alimenté par batterie pendant des semaines.
  • Télécommunications: Les stations de base 5G utilisent les FPGA pour la formation de faisceaux et l'estimation des canaux.
  • Santé : L'imagerie médicale (IRM, CT) peut être accélérée sur les FPGA, réduisant ainsi les temps de balayage.
  • Financement : Les algorithmes de trading à haute fréquence mis en œuvre sur les FPGA atteignent une latence de microseconde pour les modèles prédictifs qui déclenchent les trades.

Défis et considérations

Bien que les EGPF offrent de nombreux avantages, il est difficile de tenir compte des éléments suivants :

  • Processus de développement complexe : La conception et l'optimisation des implémentations FPGA nécessitent des compétences spécialisées en conception matérielle, logique numérique et HDL. Même avec HLS, le débogage des problèmes de calendrier et des contraintes de ressources exige une expertise. La courbe d'apprentissage est plus raide que pour la programmation CPU ou GPU.
  • Ressources limitées : Les FPGA ont une logique finie, la mémoire et les ressources DSP. Les grands modèles peuvent ne pas s'adapter à un seul FPGA. La bande passante externe de la mémoire peut devenir un goulot d'étranglement.
  • Difficultés d'intégration : La combinaison des solutions FPGA avec les piles logicielles existantes et les pipelines de données peut être complexe. Interfaçage avec les processeurs hôtes, traitement des conversions de formats de données, et assurer la compatibilité avec les systèmes d'exploitation et les pilotes ajoutent des frais généraux.
  • Point flottant vs. Point fixe: La plupart des accélérateurs FPGA ML utilisent l'arithmétique en point fixe ou entier. La conversion de modèles formés en point fixe sans perte de précision importante nécessite un étalonnage minutieux et éventuellement un recyclage.
  • Échéance de la chaîne d'outils : Tout en s'améliorant rapidement, les outils logiciels FPGA ne sont pas aussi matures ou faciles à utiliser que ceux des GPU (par exemple, CUDA, PyTorch).
  • Coût Les FPGA haut de gamme peuvent être coûteux par rapport aux GPU pour la même performance de calcul brut. Cependant, lorsque l'on prend en compte la puissance et la latence, le coût total de propriété peut être inférieur dans des applications spécifiques.

Orientations et progrès futurs

Le domaine évolue rapidement, plusieurs tendances promettant de renforcer encore l'efficacité des FPGA pour l'apprentissage automatique.

  • Synthèse de haut niveau améliorée : Les outils HLS de la prochaine génération automatisent davantage l'exploration spatiale de conception, permettant aux développeurs d'exprimer le parallélisme et la pipeline avec des pragmas simples.
  • Architectures hybrides : Les systèmes qui combinent le tissu FPGA avec des noyaux ARM durcis (Zynq) ou même intégrés GPU (par exemple, NVIDIA Jetson + FPGA) offrent une flexibilité. Le FPGA gère le prétraitement et l'inférence à faible latence, tandis que le GPU gère l'entraînement ou des modèles complexes.
  • Plateforme d'accélération de calcul adaptatif (CAPA) : Le Versal ACAP de Xilinx intègre le tissu FPGA, les moteurs AI (processeurs SIMD VLIW) et les processeurs scalaires sur une seule matrice. Cela permet une accélération à grain fin pour les charges de travail ML au-delà de la logique FPGA traditionnelle. Aperçu de Xilinx ACAP- Oui.
  • Intégration avec les cadres d'IA Edge : TensorFlow Lite for Microcontrollers prend désormais en charge les cibles FPGA via Vitis AI. ONNX Runtime a ajouté des moteurs FPGA. Cela réduira la barrière pour les développeurs déjà familiers avec les cadres ML standard.
  • Informatique en mémoire et quasi-mémorique : Les familles émergentes de FPGA incluent la mémoire haute bande (HBM) empilée sur le même paquet, augmentant de façon spectaculaire la bande passante de la mémoire pour les grands modèles.
  • Outils Open Source : La montée en puissance des outils HLS open source comme Bambu et les générateurs RTL comme cisel3 et SpinalHDL permet une plus grande personnalisation et transparence. L'écosystème d'accélérateur ML open source (par exemple Gemmini, VTA) fournit des éléments de construction pour des conceptions personnalisées.

Conclusion

La mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique sur les FPGA offre des avantages convaincants en parallèle, en efficacité énergétique, en personnalisation et en faible latence. Bien que le processus de développement soit plus complexe que l'utilisation de processeurs ou de GPU, le bénéfice peut être important pour les applications où les budgets d'énergie sont serrés, les exigences de la latence sont extrêmes, ou le matériel doit s'adapter au fil du temps.