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FPGA取代AI加速器中的GPU

eeDesigner ? 2020-07-21 15:14 ? 次閱讀
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AI軟件初創(chuàng)公司Mipsology正在與Xilinx合作,以使FPGA能夠僅使用一個附加命令即可替換AI加速器應(yīng)用程序中的GPUMipsology的“零努力”軟件Zebra將GPU代碼轉(zhuǎn)換為可在FPGA上的Mipsology的AI計算引擎上運行,而無需進(jìn)行任何代碼更改或重新培訓(xùn)。

賽靈思今天宣布,將為數(shù)據(jù)中心向Zebra交付最新版本的Alveo U50卡。Zebra已經(jīng)在其他Xilinx板上支持推理加速,包括Alveo U200和Alveo U250。

Xilinx Alveo U50卡,旨在取代AI Acceleration中的GPU
賽靈思最新版本的Alveo U50數(shù)據(jù)中心加速卡現(xiàn)在帶有Mipsology的Zebra軟件,用于轉(zhuǎn)換GPU AI代碼以在FPGA上運行(圖片:Xilinx)

Xilinx營銷副總裁Ramine Roane表示:“ Zebra帶給我們的Alveo卡的加速水平使CPU和GPU加速器感到羞愧?!?/span>“與Zebra結(jié)合使用,Alveo U50滿足了AI工作負(fù)載的靈活性和性能需求,并為任何部署提供了高吞吐量和低延遲性能優(yōu)勢?!?/span>


過去,即插即用的FPGA對于非專業(yè)人士來說很難編程,但是Mipsology希望將FPGA變成即插即用的解決方案,就像CPU或GPU一樣容易使用。這樣做的想法是使從其他類型的加速切換到FPGA盡可能容易。

Mipsology首席執(zhí)行官Ludovic Larzul說:“最好的方式是[Mipsology],我們使用FPGA之上的軟件來使它們透明化,就像Nvidia用Cuda CuDNN來使GPU對AI用戶完全透明一樣。“在接受EE Times采訪時。

至關(guān)重要的是,這可以由非專家完成,而無需具備深厚的AI專業(yè)知識或FPGA技能,因為無需進(jìn)行模型再培訓(xùn)即可過渡。

“易用性非常重要,因為當(dāng)您查看人們的AI項目時,他們通常無法訪問設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI團(tuán)隊,” Larzul說。“通常,如果有人安裝了一個機(jī)器人系統(tǒng)或一個視頻監(jiān)視系統(tǒng)……他們會讓其他團(tuán)隊或其他團(tuán)體開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并對其進(jìn)行培訓(xùn)。一旦獲得了[訓(xùn)練有素的模型],他們就不會更改它,因為他們沒有專業(yè)知識?!?/span>

Mipsology Zebra軟件堆棧。 Zebra使FPGA能夠取代GPU
斑馬的堆棧。該技術(shù)適用于數(shù)據(jù)中心,邊緣和嵌入式應(yīng)用程序(圖片:Mipsology)

與Xilinx對比當(dāng)Xilinx
已經(jīng)擁有自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器引擎(XDNN)時,為什么會支持第三方軟件?

“一句話的重點是:我們做得更好,”拉爾祖爾說。“另一句話是:我們的作品?!?/span>

Mipsology在Zebra中擁有自己的計算引擎,該引擎支持客戶現(xiàn)有的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型,與XDNN不同,Larzul表示XDNN支持大量演示,但不太適合定制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。他說,這使使用XDNN建立和運行自定義網(wǎng)絡(luò)“痛苦”。盡管XDNN可以在不受GPU威脅的應(yīng)用程序中競爭,但Zebra旨在使FPGA根據(jù)性能,成本和易用性直接采用GPU。

Mipsology Zebra堆棧詳細(xì)-幫助FPGA取代GPU
斑馬的堆棧詳細(xì)。目的是通過盡可能多地隱藏硬件來使FPGA成為從GPU或CPU到AI加速的更簡單的切換(圖片:Mipsology)

Larzul說,大多數(shù)客戶改變GPU解決方案的動機(jī)是成本。

他說:“他們想降低硬件成本,但又不想重新設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?!?/span>“(避免了)一筆非經(jīng)常性的費用,因為我們能夠透明地替換GPU,并且無需重新訓(xùn)練或修改神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?!?/span>

FPGA還具有可靠性,部分原因是因為它們在芯片領(lǐng)域不那么積極,并且通常比包括GPU在內(nèi)的其他加速器類型運行溫度更低。這在需要長期維護(hù)成本的數(shù)據(jù)中心中尤其重要。

拉爾祖爾說:“總擁有成本不僅僅是董事會的價格。”“確保系統(tǒng)正常運行還需要付出代價?!?/span>

Zebra還旨在使FPGA在性能上競爭。Larzul說,盡管FPGA通常提供比其他加速器更少的TOPS(每秒Tera操作),但由于Zebra精心設(shè)計的計算引擎,它們能夠更有效地使用TOPS。

Ludovic Larzul(圖片:Mipsology)
Ludovic Larzul(圖片:Mipsology)

“這是大多數(shù)加速AI的ASIC初創(chuàng)企業(yè)都忘記了的-他們在做很大的一塊硅片,試圖包裝更多的TOPS,但是他們沒有考慮如何在網(wǎng)絡(luò)上映射它以提高效率”,他說,并指出Zebra的基于FPGA的引擎比TOPS量為6倍的GPU每秒能夠處理更多圖像。

如何實現(xiàn)的?盡管Larzul沒有提供確切的細(xì)節(jié),但他確實表示它們不依賴修剪,因為精度降低太大,以至于不進(jìn)行重新培訓(xùn)就無法接受。由于相同的原因,它們不使用極限量化(低于8位)。

Zebra的引擎加快了CNN的速度,而CNN如今已廣泛用于圖像和視頻處理應(yīng)用程序,但Zebra也可以應(yīng)用于使用類似數(shù)學(xué)概念的BERT(Google的自然語言處理模型)。Zebra的未來迭代可能會覆蓋其他類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),包括LSTM(長期短期記憶)和RNN(遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)),但這很難實現(xiàn),因為RNN在數(shù)學(xué)上更加多樣化。

EVE
Mipsology的團(tuán)隊成立于2015年,在法國約有30人從事研發(fā)工作,在加利福尼亞有一個小團(tuán)隊,主要負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)發(fā)展。該公司已獲得總計700萬美元的資金,其中200萬美元是2019年法國政府創(chuàng)新競賽的獎金。

Mipsology的核心團(tuán)隊來自EVE,這一家ASIC仿真器公司,于2012年被Synopsys收購,用于其ZeBu(零錯誤)硬件輔助驗證產(chǎn)品,當(dāng)時是Cadence鈀金驗證平臺的競爭對手。Larzul認(rèn)為,幾乎所有主要的ASIC公司都使用EVE技術(shù)在設(shè)計周期內(nèi)驗證ASIC。該技術(shù)依賴于連接在一起的數(shù)千個FPGA來重現(xiàn)ASIC行為。

Mipsology擁有12項正在申請的專利,并且與Xilinx密切合作,并且與第三方加速器卡兼容,例如Western Digital小型(SFF U.2)卡和Vega-4001等研華卡。


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