La base de la mayor parte del aprendizaje profundo de la inteligencia synthetic (IA) es un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales de múltiples capas para simular el complejo poder de toma de decisiones del cerebro humano. Más allá de la inteligencia synthetic (IA), el aprendizaje profundo impulsa muchas aplicaciones que mejoran la automatización, incluidos productos y servicios cotidianos como asistentes digitales, electrónica de consumo habilitada por voz, detección de fraudes con tarjetas de crédito y más. Se utiliza principalmente para tareas como reconocimiento de voz, procesamiento de imágenes y toma de decisiones complejas, donde puede “leer” y procesar una gran cantidad de datos para realizar cálculos complejos de manera eficiente.
El aprendizaje profundo requiere una enorme cantidad de potencia informática. Normalmente, las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) de alto rendimiento son ideales porque pueden manejar un gran volumen de cálculos en múltiples núcleos con abundante memoria disponible. Sin embargo, la gestión de varias GPU en las instalaciones puede crear una gran demanda de recursos internos y su escalabilidad puede resultar increíblemente costosa. Alternativamente, los conjuntos de puertas programables en campo (FPGA) ofrecen una solución versátil que, si bien también es potencialmente costosa, proporciona tanto un rendimiento adecuado como flexibilidad reprogramable para aplicaciones emergentes.
FPGA frente a GPU
La elección del {hardware} influye significativamente en la eficiencia, velocidad y escalabilidad de las aplicaciones de aprendizaje profundo. Al diseñar un sistema de aprendizaje profundo, es importante sopesar las demandas operativas, los presupuestos y los objetivos al elegir entre una GPU y una FPGA. Teniendo en cuenta los circuitos, tanto las GPU como las FPGA son unidades centrales de procesamiento (CPU) efectivas, con muchas opciones disponibles de fabricantes como NVIDIA o Xilinx diseñadas para ser compatibles con los estándares modernos de Peripheral Part Interconnect Specific (PCIe).
Al comparar marcos para el diseño de {hardware}, las consideraciones críticas incluyen las siguientes:
Velocidades de rendimiento Consumo de energía Rentabilidad Programabilidad Ancho de banda
Comprender las unidades de procesamiento de gráficos (GPU)
Las GPU son un tipo de circuito especializado diseñado para manipular rápidamente la memoria para acelerar la creación de imágenes. Diseñados para un alto rendimiento, son especialmente eficaces para tareas de procesamiento paralelo, como el entrenamiento de aplicaciones de aprendizaje profundo a gran escala. Aunque normalmente se utilizan en aplicaciones exigentes como juegos y procesamiento de vídeo, las capacidades de rendimiento de alta velocidad hacen de las GPU una excelente opción para cálculos intensivos, como el procesamiento de grandes conjuntos de datos, algoritmos complejos y minería de criptomonedas.
En el campo de la inteligencia synthetic, las GPU se eligen por su capacidad para realizar miles de operaciones simultáneas necesarias para el entrenamiento y la inferencia de redes neuronales.
Características clave de las GPU
Alto rendimiento: las GPU potentes son expertas en manejar tareas informáticas exigentes, como la informática de alto rendimiento (HPC) y las aplicaciones de aprendizaje profundo. Procesamiento paralelo: las GPU se destacan en tareas que pueden dividirse en operaciones más pequeñas y procesarse simultáneamente.
Si bien las GPU ofrecen una potencia informática excepcional, su impresionante capacidad de procesamiento tiene como costo la eficiencia energética y el alto consumo de energía. Para tareas específicas como procesamiento de imágenes, procesamiento de señales u otras aplicaciones de inteligencia synthetic, los proveedores de GPU basadas en la nube pueden ofrecer una solución más rentable a través de modelos de precios de suscripción o de pago por uso.
Ventajas de la GPU
Alta potencia computacional: las GPU proporcionan la potencia de procesamiento de alta gama necesaria para los complejos cálculos de punto flotante que se requieren al entrenar modelos de aprendizaje profundo. Alta velocidad: las GPU utilizan múltiples núcleos internos para acelerar las operaciones paralelas y permitir el procesamiento eficiente de múltiples operaciones simultáneas. Las GPU pueden procesar rápidamente grandes conjuntos de datos y reducir considerablemente el tiempo dedicado a entrenar modelos de aprendizaje automático. Soporte de ecosistema: las GPU se benefician del soporte de los principales fabricantes como Xilinx e Intel, con ecosistemas y marcos de desarrollo sólidos que incluyen CUDA y OpenCL.
Desafíos de la GPU
Consumo de energía: las GPU requieren cantidades significativas de energía para funcionar, lo que puede aumentar los gastos operativos y también afectar las preocupaciones ambientales. Menos versatile: las GPU son mucho menos flexibles que las FPGA, con menos oportunidades de optimización o personalización para tareas específicas.
Para una mirada más profunda a las GPU, mira el siguiente video:
Comprensión de los conjuntos de puertas programables en campo (FPGA)
Los FPGA son chips de silicio programables que se pueden configurar (y reconfigurar) para adaptarse a múltiples aplicaciones. A diferencia de los circuitos integrados de aplicaciones específicas (ASIC), que están diseñados para propósitos específicos, los FPGA son conocidos por su flexibilidad eficiente, particularmente en aplicaciones personalizadas de baja latencia. En los casos de uso de aprendizaje profundo, los FPGA se valoran por su versatilidad, eficiencia energética y adaptabilidad.
Si bien las GPU de uso normal no se pueden reprogramar, la reconfigurabilidad de la FPGA permite la optimización de aplicaciones específicas, lo que scale back la latencia y el consumo de energía. Esta diferencia clave hace que los FPGA sean particularmente útiles para el procesamiento en tiempo actual en aplicaciones de IA y la creación de prototipos de nuevos proyectos.
Características clave de los FPGA
{Hardware} programable: los FPGA se pueden configurar fácilmente con lenguajes de descripción de {hardware} (HDL) basados en FPGA, como Verilog o VHDL. Eficiencia energética: los FPGA utilizan menos energía en comparación con otros procesadores, lo que scale back los costos operativos y el impacto ambiental.
Si bien los FPGA pueden no ser tan potentes como otros procesadores, suelen ser más eficientes. Para aplicaciones de aprendizaje profundo, como el procesamiento de grandes conjuntos de datos, se prefieren las GPU. Sin embargo, los núcleos reconfigurables de la FPGA permiten optimizaciones personalizadas que pueden adaptarse mejor a aplicaciones y cargas de trabajo específicas.
Ventajas de la FPGA
Personalización: basic para el diseño de FPGA, la programabilidad admite ajustes y creación de prototipos, lo que es útil en el campo emergente del aprendizaje profundo. Baja latencia: la naturaleza reprogramable de los FPGA hace que sean más fáciles de optimizar para aplicaciones en tiempo actual.
Desafíos de la FPGA
Bajo consumo: si bien los FPGA son valorados por su eficiencia energética, su bajo consumo los hace menos adecuados para tareas más exigentes. Trabajo intensivo: si bien la programabilidad es el principal punto de venta del chip FPGA, los FPGA no solo ofrecen programabilidad, sino que la requieren. La programación y reprogramación de FPGA puede potencialmente retrasar las implementaciones.
FPGA versus GPU para casos de uso de aprendizaje profundo
Las aplicaciones de aprendizaje profundo, por definición, implican la creación de una crimson neuronal profunda (DNN), un tipo de crimson neuronal con al menos tres (pero probablemente muchas más) capas. Las redes neuronales toman decisiones a través de procesos que imitan la forma en que las neuronas biológicas trabajan juntas para identificar fenómenos, sopesar opciones y llegar a conclusiones.
Antes de que una DNN pueda aprender a identificar fenómenos, reconocer patrones, evaluar posibilidades y hacer predicciones y decisiones, debe capacitarse con grandes cantidades de datos. Y procesar estos datos requiere una gran cantidad de potencia informática. Las FPGA y las GPU pueden proporcionar esta potencia, pero cada una tiene sus fortalezas y debilidades.
Los FPGA se utilizan mejor para aplicaciones personalizadas de baja latencia que requieren personalización para tareas específicas de aprendizaje profundo, como aplicaciones de IA personalizadas. Los FPGA también son adecuados para tareas que valoran la eficiencia energética por encima de las velocidades de procesamiento.
Por otro lado, las GPU de mayor potencia generalmente se prefieren para tareas más pesadas, como entrenar y ejecutar modelos grandes y complejos. La potencia de procesamiento superior de la GPU la hace más adecuada para gestionar eficazmente conjuntos de datos más grandes.
Casos de uso de FPGA
Al beneficiarse de una programabilidad versátil, eficiencia energética y baja latencia, los FPGA se utilizan a menudo para lo siguiente:
Procesamiento en tiempo actual: aplicaciones que requieren procesamiento de señales en tiempo actual y de baja latencia, como procesamiento de señales digitales, sistemas de radar, vehículos autónomos y telecomunicaciones. Computación de borde: La computación de borde y la práctica de acercar las capacidades de computación y almacenamiento a nivel native al usuario remaining se benefician del bajo consumo de energía y el tamaño compacto de la FPGA. Aceleración de {hardware} personalizada: los FPGA configurables se pueden ajustar para acelerar tareas específicas de aprendizaje profundo y clústeres de HPC optimizando para tipos de datos o algoritmos específicos.
Casos de uso de GPU
Las GPU de uso normal suelen ofrecer mayor potencia computacional y funcionalidad preprogramada, lo que las hace ideales para las siguientes aplicaciones:
Computación de alto rendimiento: las GPU son un elemento integral de operaciones como centros de datos o instalaciones de investigación que dependen de una potencia computacional masiva para ejecutar simulaciones, realizar cálculos complejos o administrar grandes conjuntos de datos. Modelos a gran escala: diseñadas para un procesamiento paralelo rápido, las GPU son especialmente capaces de calcular una gran cantidad de multiplicaciones de matrices simultáneamente y, a menudo, se utilizan para acelerar los tiempos de entrenamiento para modelos de aprendizaje profundo a gran escala.
Da el siguiente paso
Al comparar FPGA y GPU, considere el poder de la infraestructura en la nube para sus proyectos de aprendizaje profundo. Con IBM GPU en la nube, puede aprovisionar GPU NVIDIA para casos de uso de IA generativa, IA tradicional, HPC y visualización en la infraestructura confiable, segura y rentable de IBM Cloud. Acelere su viaje hacia la IA y la HPC con la nube empresarial escalable de IBM.
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