FPGA란 무엇입니까?
FPGA는 다양한 목적을 위해 재프로그래밍할 수 있는 컴퓨팅 구성 요소의 한 가지 유형입니다. CPU 및 그래픽 처리 장치와 같은 처리 기술에 비해 FPGA는 더 다용도로 사용할 수 있으며, 다양한 사용 사례에 맞게 재구성할 수 있습니다. FPGA는 속도, 프로그래밍 가능성 및 유연성의 조합을 제공하여 맞춤형 칩 개발에 드는 비용과 복잡성 없이도 성능을 제공합니다.
AI 분야에서 FPGA는 에지에서 클라우드까지 AI 워크로드를 지원하는 AI 가속기와 AI 프로세서로 자주 사용됩니다. FPGA 내의 상호 연결성은 인간 뇌의 신경 배선과 유사합니다. FPGA 내의 프로그래밍 가능 로직 패브릭은 유사하게 연결되어 있습니다. 이는 FPGA가 뉴럴 네트워크 및 기타 AI 워크로드를 위한 탁월한 구현 대상인 이유 중 하나입니다. FPGA는 CPU와 함께 배포하여 전반적인 AI 응용 프로그램의 성공에 중요한 특정 기능을 처리합니다.
AI에서의 FPGA 역할
FPGA는 클라우드, 데이터 센터, 에지에서 AI 응용 프로그램을 지원하는 데 사용됩니다. 메모리 버퍼링을 제거하고 AI 시스템 성능에서 가장 제한적인 제약 요소인 I/O 병목 현상을 극복하는 데 도움이 되는 효과적인 도구입니다. FPGA는 데이터 수집을 가속화하여 전체 AI 워크플로의 속도를 높일 수 있습니다.
FPGA는 특히 다양한 산업, 의료, 테스트 및 측정, 항공우주, 국방, 자동차 응용 분야의 에지 AI에 적합합니다. AI 서버와 임베디드 장치 모두에 배포하여 다양한 고급 사용 사례를 지원할 수 있습니다. 솔루션 설계 분야에서 FPGA를 사용하면 I/O 프로토콜에 대한 강력한 지원, 짧은 대기 시간, 낮은 전력, 긴 배포 수명 등 에지에서 다양한 데이터 요구 사항을 지원하는 데 도움이 되는 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다.
또한 FPGA는 AI를 위한 네트워킹 응용 프로그램에 사용됩니다. AI를 지원하려면 네트워크가 에지 장치, 클라우드 서비스, 기타 상호 연결된 구성 요소 간의 빠른 데이터 전송과 통신을 촉진해야 합니다. 이를 가능하게 하기 위해 FPGA는 최신 세대의 고속 I/O 표준을 갖추고 있으며, 무선 및 유선 네트워킹 사용을 가속화하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 네트워크가 AI 강화 기능을 추가하여 이상 징후 감지, 무선 채널 추정, 무선 디코더 융합과 같은 신흥 응용 프로그램을 지원하는 데 사용할 수 있습니다.
한편, 클라우드와 데이터 센터 환경은 FPGA를 데이터베이스, 유전체학, 네트워킹을 가속화하는 데 적용하고 있으며, 대규모 언어모델, 대화형 AI, 추천 시스템과 같은 AI 추론 작업을 최적화하는 데 도움이 되고 있습니다. 또한 이상 징후 감지, 금융 사기 감지, 고속 트레이딩 등을 포함하는 뉴럴 네트워크 응용 프로그램에도 사용됩니다. 이러한 고성능 데이터 센터 환경에서, FPGA의 높은 에너지 효율성은 냉각 비용을 절감하는 데 도움이 되고 친환경 AI 기술 개발을 지원합니다.
AI를 위한 FPGA의 이점
FPGA는 AI에 사용될 때 다음과 같은 다양한 이점을 제공합니다.
- 새로운 성능을 쉽고 효율적으로 추가: 설계자는 FPGA를 사용하여 심층적인 패킷 검사, 금융 사기 감지 등의 AI 성능을 기존 워크로드에 추가할 수 있습니다. 또한 FPGA를 사용하면 추가 칩 없이 보안, I/O, 네트워킹 또는 전/후처리 성능을 추가할 수 있습니다.
- 높은 처리량과 짧은 대기 시간으로 뛰어난 성능 달성: FPGA는 CPU를 우회하여 비디오를 FPGA로 직접 수집함으로써 비디오 스트리밍, 전사, 동작 인식과 같은 실시간 응용 프로그램에 짧은 대기 시간과 결정론적 대기 시간을 기본적으로 제공할 수 있습니다. 설계자는 처음부터 뉴럴 네트워크를 구축하고 모델에 가장 잘 맞도록 FPGA를 구성할 수 있습니다.
- 고유한 유연성을 통해 ROI 향상: FPGA 칩 내부의 회로는 하드 에칭되지 않았으며, 필요에 따라 재프로그래밍할 수 있습니다. 이러한 이점으로 인해 가장 비용 효율적인 하드웨어 옵션 중 하나가 되었습니다. 또한, AI 이상의 용도로 사용할 수 있습니다. 설계자는 동일한 칩에 추가 기능을 통합하여 비용과 보드 공간을 절약할 수 있습니다. FPGA는 제품 수명 주기가 길기 때문에 FPGA를 기반으로 하는 하드웨어 설계는 수년 또는 수십 년 단위로 긴 제품 수명을 가질 수 있습니다. 이러한 특성으로 인해 산업, 국방, 의료 및 자동차 시장에서 사용하기에 적합합니다.
- 더 적은 전력 소비: 설계자는 FPGA를 통해 하드웨어를 응용 프로그램에 맞게 미세 조정하여 전력 효율성 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 또한 FPGA는 여러 기능을 수용할 수 있어 칩에서 더 많은 에너지 효율성을 제공합니다. 전체 칩이 아니라 FPGA의 일부를 기능에 사용할 수 있어 FPGA가 여러 기능을 병렬로 호스팅할 수 있습니다.
- I/O 최적화: FPGA는 카메라, LIDAR, 오디오 센서 등 여러 센서의 데이터 입력을 처리할 때 탁월한 성능을 발휘합니다. 이 기능은 자율 주행 차량, 로봇 공학 및 산업 장비를 설계할 때 매우 중요할 수 있습니다.
FPGA 과제
FPGA를 사용할 때 극복해야 할 몇 가지 장애물 중 하나는 하드웨어에 일반적으로 특수한 프로그래밍 전문 지식이 필요하다는 점입니다. 이 과제를 해결하기 위해 소프트웨어 기반 FPGA 프로그래밍 모델을 사용하여 필요한 전문 지식의 양을 줄이고 있습니다. 이 상위 수준의 프로그래밍 모델을 사용하면 데이터 과학자 또는 모델 개발자가 FPGA 아키텍처의 세부 사항을 알지 못해도 TensorFlow, Caffe와 같은 일반적인 AI 프레임워크를 사용하여 뉴럴 네트워크를 생성하고 이를 FPGA에 배포할 수 있습니다.
FPGA AI 솔루션
AI용 FPGA는 산업 전반에서 많은 사용 사례를 지원하는 데 사용됩니다.
- 건강 및 생명 과학: 의료 모니터, X-레이 장비, 내시경 등 이미지 인식 및 물체 감지를 갖춘 2D 진단 장비, 다른 유형의 병리학 감지, 게놈 시퀀싱, 수술 로봇 등에 사용됩니다.
- 군사 및 항공우주: 무인 항공기(UAV), 표적 감지, 레이더 감지, 분류 등에 사용됩니다.
- 산업용 응용 프로그램: FPGA는 에지에서 AI 기반 감지 및 실시간 제어를 추가합니다.
- 시청각 응용 프로그램: 자동 패닝 및 확대/축소를 위한 얼굴 감지 기능을 갖춘 화상 회의 카메라, 정확한 초점을 위한 자동 얼굴 감지 기능을 갖춘 스튜디오 카메라를 예로 들 수 있습니다.
- 방송 비디오: 표준 다이내믹 레인지에서 높은 다이내믹 레인지로의 변환, 비디오 해상도에 대한 지능형 변환, 가변 프레임 속도 비디오 캡처 및 디스플레이 등에 사용됩니다.
- 소비자 응용 프로그램: 스테레오 이미징을 위한 안구 감지 및 추적 기능을 갖춘 3D 디스플레이를 예로 들 수 있습니다.
- 자동차 응용 프로그램: 자율 주행 차량의 객체 감지 및 인포테인먼트 시스템 제어 및 맞춤화 등에 사용됩니다.