FPGA və NPU və MPU: Edge AI üçün Avadanlıq Seçimi

AI MPU nədir?

Süni intellektə malik MPU platforması proqram mikroprosessorunu maşın öyrənmə iş yükü üçün lazım olan proqram təminatı və sürətləndirmə resursları ilə birləşdirir. Hansı vəzifələrin CPU-ya aid olduğunu və dəstəklənən sürətləndiricidən hansının faydalandığını müəyyən etməklə başlayın.

MPU və ya proqram mikroprosessoru adətən daxil edilmiş Linux sisteminin proqram mərkəzidir. “AI MPU” ayrıca prosessor kateqoriyası deyil, o qədər də NPU, GPU, DSP və ya FPGA kimi sürətləndirmə resurslarını ehtiva edən və ya onlarla yaxından işləyən MPU platformasıdır. MPU hostları Linux, şəbəkə, yaddaş, təhlükəsizlik xidmətləri, tətbiq məntiqi və AI iş yüklərini koordinasiya edən icra müddəti.

MPU maşın öyrənməsi üçün praktiki sual təkcə CPU sürəti deyil. Yaddaş ötürmə qabiliyyəti, sürətləndirici dəstəyi, kamera və yüksək sürətli I/O, Linux BSP keyfiyyət, uzunmüddətli əlçatanlıq, istilik dizaynı və model alət zəncirinin yetkinliyi çox vaxt başlıq TOPS dəyərindən daha əhəmiyyətlidir.

MPU-ni yaxşı süni intellekt platforması edən nədir?

Süni intellekt üçün ən yaxşı MPU iş yükü ilə bağlıdır. Görmə şlüzü MIPI CSI, aparat video kəmərləri və NPU-ə üstünlük verə bilər. Möhkəm bir missiya kompüterinə PCIe, çoxsaylı Ethernet portlar, deterministik köməkçi nüvələr və daha güclü təhlükəsizlik xüsusiyyətləri tələb oluna bilər. Sənaye platforması uzun məhsul ömrünü, TSN, CAN-FD və sabit Linux ekosistemi qiymətləndirə bilər.

Həqiqi modeli müqayisə edin və əvvəlcədən emal zəncirini tamamlayın. Yaddaş nüsxələrindən yayınsa, tələb olunan operatorları dəstəkləsə və sensordan nəticəyə yolu səmərəli saxlasa, daha aşağı elan edilmiş sürətləndirici rəqəmi olan platforma qalib gələ bilər.

NPU: kənarda effektiv neyron nəticə

Kenar NPU konvolyutsiyalar, matris əməliyyatları və ümumi aktivləşdirmə funksiyaları kimi neyron şəbəkə operatorlarını sürətləndirir. Güc və davamlı nəticə çıxarma qabiliyyəti vacib olduqda, adətən dəstəklənən aşkarlama, təsnifat, seqmentləşdirmə və xüsusiyyət-çıxarma modelləri üçün ən səmərəli yerdir.

NPU performans kompilyasiya və operator əhatə dairəsindən asılıdır. Dəstəklənməyən təbəqələr yenidən CPU və ya başqa sürətləndiriciyə düşə bilər. Kvantlaşdırma tələbləri, tensor layoutları, giriş ayırdetmə qabiliyyəti və yaddaşın hərəkəti də real dünya performansını kəskin şəkildə dəyişə bilər. Tək nəzəri TOPS əsasına etibar etmək əvəzinə həmişə istehsal qrafikini müqayisə edin.

FPGA: çevikliyin vacib olduğu yerlərdə deterministik boru kəmərləri və AI nəticəsi

FPGA deterministik məlumat hərəkətində, fərdi interfeyslərdə və kütləvi şəkildə paralel boru kəmərlərində üstündür. Kənar sistemlərdə o, sensorları sıradan çıxara, vaxt ştamplarını uyğunlaşdıra, məlumatları süzə, maraq dairələrini yarada, təsvirin əvvəlcədən işlənməsini həyata keçirə və proqnozlaşdırıla bilən gecikmə ilə sürətləndiricini qidalandıra bilər. FPGA Süni intellektdən nəticə çıxarmaq model mövcud DSP, yaddaş və təchizatçı sürətləndirmə yığınına yaxşı uyğunlaşdıqda da mümkündür.

Mübadilə mühəndislik səyidir. RTL və ya HLS dizaynı, simulyasiya, zamanlamanın bağlanması, yoxlama və yeniləmə strategiyası planlaşdırılmalıdır. FPGA seçilməlidir, çünki deterministik davranış və ya fərdi paralellik sistem dəyəri yaradır - sadəcə hesabla işləyə bildiyi üçün deyil.

edge AI üçün NPU və FPGA

NPU və FPGA qərarı çox vaxt yalan ikilik olur. NPU dəstəklənən neyron şəbəkələri və vatt başına güclü performans üçün ümumiyyətlə daha asan seçimdir. FPGA sistem xüsusi sensor interfeyslərə, deterministik ilkin emala, qeyri-adi məlumat formatlarına və ya nəticə çıxarmadan əvvəl və sonra sıx idarə olunan boru xəttinə ehtiyac duyduqda daha güclü olur.

Ümumi arxitektura hər ikisindən istifadə edir: sensor qəbulu və ilkin emal üçün FPGA, neyron şəbəkə üçün NPU və Linux orkestrasiyası üçün MPU. Bu, hər hansı bir prosessora məcbur edilən nizamsız işin miqdarını azaldır.

edge AI arxitekturasını bölmək üçün praktik yol

1. Son tarixlərlə başlayın: hansı siqnalların çətin vaxt tələblərinə malik olduğunu və sensordan hərəkətə maksimum gecikməni təyin edin.
2. Xəritə məlumat dərəcələri: sensor ötürmə qabiliyyətini, ara tensor ölçülərini və ən pis halda yaddaş trafikini hesablayın.
3. Deterministik qəbulu interfeysə yaxın saxlayın: FPGA, DMA mühərrikləri və ya real vaxt nüvələri çox vaxt uyğundur.
4. Dəstəklənən neyron modelləri NPU üzərinə yerləşdirin: operatorun əhatə dairəsini və faktiki tərtib edilmiş performansı təsdiqləyin.
5. Sistem üçün MPU istifadə edin: şəbəkə, yaddaş, yeniləmələr, giriş, API və tətbiq siyasəti təbii olaraq Linux-ə aiddir.
6. Ehtiyat real vaxt nəzarəti: MCU və ya deterministik əsas zaman baxımından kritik işə salınmaya və tələb olunduqda platformanın sağlamlığına nəzarət etməlidir.

Yaddaş genişliyi çox vaxt gizli darboğazdır

Bir çox edge AI dizayn hesablama zirvələrinə diqqət yetirir və sonradan aşkar edir ki, nüsxələr, rəng çevrilməsi, tensorun yenidən formatlaşdırılması və ya paylaşılan DDR gecikmə müddətində üstünlük təşkil edir. Sıfır nüsxə və ya aşağı nüsxə yolları, DMA topologiyası, keş davranışı və sürətləndirici yaddaşa giriş erkən qiymətləndirilməlidir. Termal tənzimləmə də güclü bir göstəricini zəif davamlı performansa çevirə bilər.

Bu, bir neçə kamera, radar, hadisə sensoru və ya yüksək sürətli Ethernet axın eyni yaddaş alt sistemini paylaşdıqda xüsusilə vacibdir.

Referans memarlıq nümunələri

Görmə / hadisə sensoru boru kəməri

Sensor → FPGA qəbul və vaxt damğası → NPU nəticə → MPU qərar xidmətləri → CAN-FD və ya Ethernet çıxış. Bu, aşağı gecikmə qavrayışı üçün güclü nümunədir və birbaşa bizimlə əlaqələndirilir .

Quraşdırılmış AI kompüteri

Yüksək sürətli I/O → DMA / sürətləndirici yol → NPU və ya GPU nəticəsi → Linux tətbiq xidmətləri → yaddaş və şəbəkə API-ləri. Bizim quraşdırılmış hesablama modulu və möhkəm kənar kompüter məhsul sinifləri bu tip bölmə ətrafında qurulur.

Sənaye deterministik qapısı

CAN-FD / serial / Ethernet interfeyslər → FPGA və ya MCU vaxt damğası və protokolla işləmə → MPU xidmətlər → isteğe bağlı NPU analitika. Burada deterministik I/O və proqram təminatının uzunmüddətli davamlılığı maksimum süni intellekt ötürmə qabiliyyətindən daha vacib ola bilər.

FPGA, NPU və MPU arasında necə seçim etmək olar

Prosessor etiketindən deyil, tam iş yükündən seçin. Əgər dominant problem sinir nəticəsidirsə, NPU uyğunluğundan başlayın. Fərdi I/O və deterministik ilkin emal üstünlük təşkil edirsə, FPGA resurslarını qiymətləndirin. Əgər Linux xidmətləri, şəbəkə və proqram təminatı üstünlük təşkil edirsə, MPU qabiliyyəti ilə başlayın. Əksər yüksək performanslı kənar platformalar bu resurslardan ən azı ikisini birləşdirəcək.

Avadanlıq təmin etməzdən əvvəl nəzərdə tutulan proqram yığını vasitəsilə təmsilçi axınları işə salın və son-uca gecikmə, güc, yaddaş bant genişliyi və istilikləri ölçün. Bu sübut ümumi sürətləndirici sıralamalardan daha dəyərlidir.

TinyML kənar hesablamalara uyğundur

Edge hesablama məlumat mənbəyinə yaxın emal prosesini təsvir edir; edge AI orada maşın öyrənməsi nəticələrini tətbiq edir. TinyML, çox vaxt məhdud yaddaş və gücə malik mikrokontrolörlərdə daha məhdud yerləşdirmə sinfinə müraciət edir. Kiçik vibrasiya təsnifatçısı və çox kameralı qavrayış boru kəməri buna görə də hər ikisi edge AI ola bilsə də, çox fərqli aparat büdcələrinə ehtiyac duyur.

Mikrokontroller hədəfi üçün model ölçüsünü, iş vaxtı yaddaşını, dəstəklənən operatorları və alış yükünü yoxlayın. NPU və ya FPGA əsaslı dizayn üçün yaddaşın hərəkətini və sürətləndirilmiş və sürətləndirilməyən iş arasındakı bölməni də qiymətləndirin. Təkcə onun qısaltmasından texnologiya seçməkdənsə, ölçülmüş tapşırıq və bərpa tələblərinə cavab verən ən kiçik arxitekturanı seçin.