FPGA vs NPU vs MPU: Edge AI용 하드웨어 선택

AI MPU란 무엇입니까?

AI 지원 MPU 플랫폼은 애플리케이션 마이크로프로세서와 머신러닝 워크로드에 필요한 소프트웨어 및 가속 리소스를 결합합니다. CPU에 속하는 작업과 지원되는 가속기의 이점을 식별하는 것부터 시작하십시오.

MPU 또는 애플리케이션 마이크로프로세서는 일반적으로 임베디드 Linux 시스템의 소프트웨어 센터입니다. "AI MPU"는 NPU, GPU, DSP 또는 FPGA와 같은 가속 리소스를 포함하거나 밀접하게 작동하는 MPU 플랫폼만큼 별도의 프로세서 범주가 아닙니다. MPU는 Linux, 네트워킹, 스토리지, 보안 서비스, 애플리케이션 로직 및 AI 워크로드를 조정하는 런타임을 호스팅합니다.

MPU 기계 학습의 경우 실질적인 문제는 CPU 속도만이 아닙니다. 메모리 대역폭, 가속기 지원, 카메라 및 고속 I/O, Linux BSP 품질, 장기 가용성, 열 설계 및 모델 툴체인 성숙도는 종종 헤드라인 TOPS 값보다 더 중요합니다.

MPU가 좋은 인공지능 플랫폼이 되는 이유는 무엇입니까?

인공 지능에 가장 적합한 MPU는 워크로드별로 다릅니다. 비전 게이트웨이는 MIPI CSI, 하드웨어 비디오 파이프라인 및 NPU의 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 견고한 임무용 컴퓨터에는 PCIe, 다중 Ethernet 포트, 결정론적 컴패니언 코어 및 더 강력한 보안 기능이 필요할 수 있습니다. 산업용 플랫폼은 긴 제품 수명, TSN, CAN-FD 및 안정적인 Linux 생태계를 중시할 수 있습니다.

실제 모델을 벤치마킹하고 전처리 체인을 완성합니다. 광고된 가속기 수치가 낮은 플랫폼은 메모리 복사를 피하고 필요한 연산자를 지원하며 센서에서 결과까지의 경로를 효율적으로 유지한다면 승리할 수 있습니다.

NPU: 에지에서 효율적인 신경 추론

에지 NPU는 컨볼루션, 행렬 연산 및 일반 활성화 함수와 같은 신경망 연산자를 가속화합니다. 일반적으로 성능과 지속적인 추론 처리량이 중요한 경우 지원되는 감지, 분류, 분할 및 특징 추출 모델을 위한 가장 효율적인 장소입니다.

NPU 성능은 컴파일 및 운영자 적용 범위에 따라 달라집니다. 지원되지 않는 레이어는 CPU나 다른 가속기로 대체될 수 있습니다. 양자화 요구 사항, 텐서 레이아웃, 입력 해상도 및 메모리 이동도 실제 성능을 극적으로 변화시킬 수 있습니다. 이론적 TOPS에만 의존하기보다는 항상 생산 그래프를 벤치마킹하십시오.

FPGA: 유연성이 중요한 결정적 파이프라인 및 AI 추론

FPGA는 결정론적 데이터 이동, 사용자 정의 인터페이스 및 대규모 병렬 파이프라인에 탁월합니다. 로컬 처리를 위한 시스템에서는 센서를 역직렬화하고, 타임스탬프를 정렬하고, 데이터를 필터링하고, 관심 영역을 생성하고, 이미지 전처리를 수행하고, 예측 가능한 대기 시간으로 가속기에 공급할 수 있습니다. 모델이 사용 가능한 DSP, 메모리 및 공급업체 가속 스택에 잘 매핑되면 FPGA AI 추론도 가능합니다.

절충안은 엔지니어링 노력입니다. RTL 또는 HLS 설계, 시뮬레이션, 타이밍 종료, 검증 및 업데이트 전략을 계획해야 합니다. FPGA를 선택해야 하는 이유는 단순히 산술을 실행할 수 있기 때문이 아니라 결정론적 동작 또는 사용자 정의 병렬 처리가 시스템 가치를 창출하기 때문입니다.

에지 AI를 위한 NPU 대 FPGA

NPU 대 FPGA 결정은 종종 잘못된 바이너리입니다. NPU는 일반적으로 지원되는 신경망과 강력한 와트당 성능을 위한 더 쉬운 선택입니다. FPGA는 시스템에 맞춤형 센서 인터페이스, 결정론적 전처리, 비정상적인 데이터 형식 또는 추론 전후에 엄격하게 제어되는 파이프라인이 필요할 때 더욱 강력합니다.

일반적인 아키텍처는 센서 수집 및 전처리를 위한 FPGA, 신경망을 위한 NPU, Linux 오케스트레이션을 위한 MPU를 모두 사용합니다. 이는 하나의 프로세서에 강제로 적용되는 불규칙한 작업의 양을 줄입니다.

엣지 컴퓨팅

1. 마감일로 시작: 어떤 신호가 타이밍 요구 사항과 최대 센서-액션 지연을 갖는지 식별합니다.
2. 지도 데이터 속도: 센서 처리량, 중간 텐서 크기 및 최악의 경우 메모리 트래픽을 계산합니다.
3. 결정론적 섭취를 인터페이스에 가까이 유지: FPGA, DMA 엔진 또는 실시간 코어가 종종 적절하다.
4. 지원되는 신경 모델을 NPU에 배치합니다. 운영자 커버리지 및 실제 컴파일 성능을 검증합니다.
5. 시스템에 대한 MPU 사용: 네트워킹, 스토리지, 업데이트, 로깅, API 및 애플리케이션 정책은 Linux에 자연스럽게 속합니다.
6. 예약 실시간 제어: MCU 또는 결정론적 코어는 필요한 경우 시간 중요한 구동 및 플랫폼 상태를 감독해야 합니다.

메모리 대역폭이 종종 숨겨진 병목 현상이 됩니다.

많은 에지 AI 설계는 컴퓨팅 피크에 초점을 맞추고 나중에 복사, 색상 변환, 텐서 포맷 또는 공유 DDR이 지연을 지배한다는 것을 발견합니다. 제로 복사 또는 낮은 복사 경로, DMA 토폴로지, 캐시 동작 및 가속기 메모리 액세스는 조기에 평가되어야 한다. 열 초래는 또한 강력한 벤치마크를 약한 지속적인 성능으로 변환시킬 수 있습니다.

이는 여러 개의 카메라, 레이더, 이벤트 센서 또는 고속 이더넷 스트림이 동일한 메모리 하위 시스템을 공유할 때 특히 중요합니다.

참조 아키텍처 예제

비전/이벤트 센서 파이프라인

센서 → FPGA 섭취 및 타임스탬핑 → NPU 추론 → MPU 의사 결정 서비스 → CAN-FD 또는 이더넷 출력. 이것은 낮은 지연 인식을위한 강력한 패턴이며 우리의 .

임베디드 AI 컴퓨터

고속 I/O → DMA/가속기 경로 → NPU 또는 GPU 추론 → Linux 애플리케이션 서비스 → 스토리지 및 네트워크 API. 우리 임베디드 계산 모듈 그리고 견고한 에지 컴퓨터 제품 클래스는 이러한 유형의 파티셔닝을 중심으로 구축됩니다.

산업용 결정적 게이트웨이

CAN-FD / 시리얼 / 이더넷 인터페이스 → FPGA 또는 MCU 타임스탬핑 및 프로토콜 처리 → MPU 서비스 → 옵션 NPU 분석. 이 경우 결정론적 I/O와 장기적인 소프트웨어 유지보수가 최대 AI 처리량보다 더 중요할 수 있습니다.

FPGA, NPU 및 MPU 간의 선택 방법

프로세서 라벨이 아닌 전체 워크로드에서 선택합니다. 지배적인 문제가 신경 추론인 경우, NPU 호환성에서 시작합니다. 맞춤형 I/O 및 결정론적 사전 처리가 지배적이라면 FPGA 리소스를 평가하십시오. Linux 서비스, 네트워킹 및 애플리케이션 소프트웨어가 지배적인 경우 MPU 기능으로 시작하십시오. 대부분의 고성능 에지 플랫폼은 이러한 리소스 중 최소 두 가지를 결합합니다.

하드웨어를 커밋하기 전에 의도한 소프트웨어 스택을 통해 대표적인 스트림을 실행하고 엔드투엔드 지연 시간, 전력, 메모리 대역폭 및 열을 측정합니다. 이 증거는 일반 가속기 순위보다 더 가치가 있습니다.

TinyML이 로컬 컴퓨팅에 적합한 경우

에지 컴퓨팅은 데이터 소스 근처에서의 처리를 설명하며, 에지 AI는 기계 학습 추론을 이곳에 적용합니다. TinyML은 메모리와 전력이 제한된 마이크로컨트롤러에서 종종 사용되는 보다 제한된 배포 클래스를 다룬다. 따라서 작은 진동 분류기와 다중 카메라 인식 파이프라인은 모두 엣지 AI가 될 수 있지만 매우 다른 하드웨어 예산이 필요합니다.

마이크로컨트롤러 대상의 경우 모델 크기, 런타임 메모리, 지원되는 연산자 및 획득 오버헤드를 확인합니다. NPU 또는 FPGA 기반 설계의 경우 메모리 이동 및 가속화된 작업과 비가속화된 작업 간의 분할도 평가합니다. 약어만으로 기술을 선택하는 대신 측정된 작업 및 복구 요구 사항을 충족하는 가장 작은 아키텍처를 선택하십시오.