Wie werden FPGAs in AI/ML Anwendungen eingesetzt?

FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays) werden aufgrund ihrer Flexibilität, Parallelismus und Energieeffizienz in KI/ML-Anwendungen weit verbreitet. So werden sie verwendet:

1. Benutzerdefinierte Hardwarebeschleunigung

FPGAs können so programmiert werden, dass sie benutzerdefinierte Datenpfade und arithmetische Einheiten implementieren, um die Leistung von AI/ML-Arbeitslasten wie:

• Matrixmultiplikation

• Faltung (Convolution)

• Aktivierungsfunktionen

zu optimieren. Dadurch eignen sie sich hervorragend zur Beschleunigung von Inferenzvorgängen neuronaler Netzwerke und in manchen Fällen sogar für das Training.

2. Inferenz am Rand (Edge AI)

FPGAs sind ideal für Edge-KI-Anwendungen (z. B. smarte Kameras, IoT-Geräte), da sie:

• Weniger Energie verbrauchen als GPUs

• Geringe Latenzzeiten bieten

• Umkonfigurierbar sind, um verschiedene Modelle zu unterstützen

Beispiel: Echtzeit-Bilderkennung in autonomen Drohnen mithilfe von CNNs auf FPGAs.

3. Hohe Parallelität

FPGAs ermöglichen massive Parallelverarbeitung, da sie:

• Viele Operationen gleichzeitig ausführen können

• Aufgaben pipelinen können, um einen kontinuierlichen Datenfluss zu gewährleisten

Dies ist besonders vorteilhaft bei AI-Arbeitslasten mit großen Vektor-/Matrixoperationen.

4. Flexibilität und Anpassbarkeit

AI/ML-Modelle entwickeln sich schnell weiter. FPGAs bieten die Möglichkeit zur:

• Schnellen Umprogrammierung für neue Algorithmen oder Datentypen (z. B. INT8, bfloat16)

• Erstellung individueller Datenfluss-Architekturen, die nicht durch festgelegte GPU-Pipelines eingeschränkt sind

5. Datenvor- und Nachverarbeitung

FPGAs können:

• Realtime-Daten normalisieren, filtern oder augmentieren

• Nach der Inferenz die Ausgabe verarbeiten oder dekodieren

Dadurch wird die Haupt-CPU entlastet und die gesamte Pipeline beschleunigt.

6. Einsatz in Rechenzentren

Unternehmen wie Microsoft (Project Brainwave) nutzen FPGAs in Servern zur:

• Beschleunigung großskaliger KI-Inferenz

• Unterstützung variabler Rechengenauigkeiten

• Effizienten Skalierung in der Cloud

Beliebte FPGA-Plattformen für AI/ML

• Xilinx (jetzt AMD): Vitis AI, Versal AI Core

• Intel: OpenVINO mit Intel-FPGAs, Agilex-Serie

• QuickLogic, Lattice: Lösungen für energieeffiziente Edge-KI

Vorteile von FPGAs in AI/ML

• Geringere Latenz als CPUs/GPUs

• Höhere Effizienz bei benutzerdefinierten Modellen

• Umprogrammierbarkeit für Zukunftssicherheit

• Deterministische Leistung

Herausforderungen

• Längere Entwicklungszeit im Vergleich zu GPUs

• Höhere Einstiegshürde (HDL, HLS, Vitis usw.)

• Geringere Rohleistung beim Training im Vergleich zu GPUs/TPUs