大多数人工智能 (AI) 深度学习的基础是机器学习的一个子集，它使用多层神经网络来模拟人脑的复杂决策能力。 除了人工智能 (AI) 之外，深度学习还推动了许多提高自动化水平的应用，包括数字助理、语音消费电子产品、信用卡欺诈检测等日常产品和服务。 它主要用于语音识别、图像处理和复杂决策等任务，可以“读取”和处理大量数据，以高效地执行复杂计算。
深度学习需要大量的计算能力。 通常，高性能图形处理单元 (GPU) 是理想的选择，因为它们可以在具有大量可用内存的多个内核中处理大量计算。 然而，在本地管理多个 GPU 可能会对内部资源产生大量需求，并且扩展成本极高。 另外，现场可编程门阵列 (FPGA) 提供了一种多功能解决方案，虽然也可能成本较高，但可为新兴应用提供足够的性能和可重新编程的灵活性。
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FPGA 与 GPU
硬件的选择显着影响深度学习应用的效率、速度和可扩展性。 在设计深度学习系统时，在选择 GPU 和 FPGA 时权衡操作需求、预算和目标非常重要。 考虑到电路，GPU 和 FPGA 都是有效的中央处理单元 (CPU)，并且 NVIDIA 或 Xilinx 等制造商提供的许多可用选项旨在与现代外设组件互连 Express (PCIe) 标准兼容。
在比较硬件设计框架时，关键考虑因素包括以下几点：
- 性能速度
- 能量消耗
- 成本效益
- 可编程性
- 带宽
了解图形处理单元 (GPU)
GPU 是一种专用电路，旨在快速操作内存以加速图像的创建。 它们专为高吞吐量而设计，对于并行处理任务尤其有效，例如训练大规模深度学习应用程序。 虽然 GPU 通常用于游戏和视频处理等要求较高的应用，但高速性能使 GPU 成为密集计算（例如处理大型数据集、复杂算法和加密货币挖掘）的绝佳选择。
在人工智能领域，选择 GPU 是因为它们能够执行神经网络训练和推理所需的数千个同步操作。
GPU 的主要特性
- 高性能： 强大的 GPU 擅长处理高性能计算 (HPC) 和深度学习应用程序等要求苛刻的计算任务。
- 并行处理： GPU 擅长将任务分解为更小的操作并同时处理。
虽然 GPU 提供卓越的计算能力，但其令人印象深刻的处理能力是以能源效率和高功耗为代价的。 对于图像处理、信号处理或其他人工智能应用等特定任务，基于云的 GPU 供应商可以通过订阅或即用即付定价模式提供更具成本效益的解决方案。
GPU优势
- 高计算能力： GPU 提供训练深度学习模型时所需的复杂浮点计算所需的高端处理能力。
- 高速： GPU 利用多个内部核心来加速并行操作并实现多个并发操作的高效处理。 GPU 可以快速处理大型数据集，并大大减少训练机器学习模型所花费的时间。
- 生态系统 支持： GPU 受益于 Xilinx 和 Intel 等主要制造商的支持，以及强大的开发者生态系统和框架（包括 CUDA 和 OpenCL）。
GPU 挑战
- 能量消耗： GPU 需要大量电力才能运行，这会增加运营费用并影响环境问题。
- 不太灵活： GPU 的灵活性远不如 FPGA，针对特定任务进行优化或定制的机会也较少。
要更深入地了解 GPU，请观看以下视频：
了解现场可编程门阵列 (FPGA)
FPGA 是可编程硅芯片，可以配置（和重新配置）以适应多种应用。 与专为特定目的而设计的专用集成电路 (ASIC) 不同，FPGA 以其高效的灵活性而闻名，特别是在定制、低延迟应用中。 在深度学习用例中，FPGA 因其多功能性、功效和适应性而受到重视。
虽然通用 GPU 无法重新编程，但 FPGA 的可重新配置性允许特定应用程序优化，从而减少延迟和功耗。 这一关键差异使得 FPGA 对于人工智能应用中的实时处理和新项目原型设计特别有用。
FPGA 的主要特性
- 可编程硬件： 可以使用基于 FPGA 的硬件描述语言 (HDL)（例如 Verilog 或 VHDL）轻松配置 FPGA。
- 电源效率： 与其他处理器相比，FPGA 的功耗更低，从而降低了运营成本和环境影响。
虽然 FPGA 可能不如其他处理器强大，但它们通常效率更高。 对于深度学习应用程序，例如处理大型数据集，GPU 受到青睐。 然而，FPGA 的可重新配置内核允许进行自定义优化，可能更适合特定应用和工作负载。
FPGA优势
- 定制： 可编程性是 FPGA 设计的核心，支持微调和原型设计，在新兴的深度学习领域非常有用。
- 低延迟：FPGA 的可重新编程特性使其更容易针对实时应用进行优化。
FPGA 挑战
- 低电量： 虽然 FPGA 因其能效而受到重视，但其低功耗使其不太适合要求更高的任务。
- 劳动密集型： 虽然可编程性是 FPGA 芯片的主要卖点，但 FPGA 不仅提供可编程性，而且还需要它。 FPGA 编程和重新编程可能会延迟部署。
深度学习用例中的 FPGA 与 GPU
根据定义，深度学习应用涉及深度神经网络 (DNN) 的创建，这是一种至少具有三层（但可能更多）层的神经网络。 神经网络通过模仿生物神经元协同工作的方式来做出决策，以识别现象、权衡选项并得出结论。
在 DNN 能够学会识别现象、识别模式、评估可能性以及做出预测和决策之前，必须接受大量数据的训练。 而处理这些数据需要大量的计算能力。 FPGA 和 GPU 可以提供这种能力，但各有其优点和缺点。
FPGA 最适合需要针对特定深度学习任务进行定制的定制、低延迟应用程序，例如定制 AI 应用程序。 FPGA 还非常适合重视能源效率而非处理速度的任务。
另一方面，较高功率的 GPU 通常更适合训练和运行大型复杂模型等较繁重的任务。 GPU 卓越的处理能力使其更适合有效管理更大的数据集。
FPGA 使用案例
受益于多功能可编程性、功效和低延迟，FPGA 通常用于以下用途：
- 即时的 加工： 需要低延迟、实时信号处理的应用，例如数字信号处理、雷达系统、自动驾驶汽车和电信。
- 边缘计算： 边缘计算以及将计算和存储功能移至更靠近最终用户的本地实践受益于 FPGA 的低功耗和紧凑尺寸。
- 定制硬件加速： 可配置 FPGA 可以通过针对特定类型的数据类型或算法进行优化来进行微调，以加速特定的深度学习任务和 HPC 集群。
GPU 用例
通用 GPU 通常提供更高的计算能力和预编程功能，使其非常适合以下应用：
- 高性能计算： GPU 是数据中心或研究设施等运营不可或缺的元素，这些运营机构依赖大量计算能力来运行模拟、执行复杂计算或管理大型数据集。
- 大型模型： GPU 专为快速并行处理而设计，特别能够同时计算大量矩阵乘法，并且通常用于加快大规模深度学习模型的训练时间。
采取下一步
在比较 FPGA 和 GPU 时，请考虑云基础设施对于深度学习项目的强大功能。 借助云上的 IBM GPU，您可以在可信、安全且经济高效的 IBM Cloud 基础架构上为生成式 AI、传统 AI、HPC 和可视化用例配置 NVIDIA GPU。 利用 IBM 可扩展的企业云加速您的 AI 和 HPC 之旅。
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