Хусейн Осман — ветеран полупроводниковой отрасли с более чем двадцатилетним опытом вывода на рынок продуктов на базе кремния и программного обеспечения, которые объединяют решения для сенсорики, обработки данных и подключения. Он специализируется на инновационных решениях, которые приносят пользу конечным пользователям. За последние пять лет он руководил разработкой стратегии решения sensAI и выведением его на рынок в компании Lattice Semiconductor, создавая высокопроизводительные приложения для искусственного интеллекта и машинного обучения. Хусейн Осман получил степень бакалавра в области электротехники в Политехническом государственном университете Калифорнии в Сан-Луис-Обиспо.
Lattice Semiconductor (LSCC -12,36%) — поставщик энергоэффективных программируемых решений, используемых в сфере коммуникаций, вычислений, промышленности, автомобилестроения и потребительского рынка. Низкоэнергетические ПЛИС (программируемые логические интегральные схемы) и программные инструменты компании разработаны для ускорения разработки и поддержки инноваций в приложениях от Edge до Cloud.
**Влияние Edge AI на полупроводниковую отрасль и роль Lattice Semiconductor**
Edge AI набирает обороты, поскольку компании ищут альтернативы облачной обработке данных для искусственного интеллекта. Как это смещение влияет на полупроводниковую отрасль, и какую роль играет Lattice Semiconductor в этой трансформации?
Edge AI действительно набирает обороты благодаря своему потенциалу революционизировать целые рынки. Организации из самых разных секторов обращаются к Edge AI, поскольку он помогает им добиться более быстрых, эффективных и безопасных операций — особенно в режиме реального времени — чего невозможно достичь только с помощью облачных вычислений.
Это аспект, на котором большинство людей склонны сосредотачиваться: как Edge AI меняет бизнес-операции при внедрении. Но параллельно происходит и другой процесс, который начинается задолго до внедрения.
Инновации в области Edge AI подталкивают производителей оригинального оборудования к разработке системных компонентов, способных запускать модели искусственного интеллекта, несмотря на ограничения по занимаемой площади. Это означает использование лёгких, оптимизированных алгоритмов, специализированного оборудования и других достижений, которые дополняют и/или усиливают производительность. Именно здесь в игру вступает Lattice Semiconductor.
Наши ПЛИС предоставляют высокоадаптивное оборудование, необходимое разработчикам для удовлетворения строгих системных требований, связанных с задержкой, энергопотреблением, безопасностью, подключением, размером и многим другим. Они обеспечивают основу, на которой инженеры могут создавать устройства, способные поддерживать работу критически важных автомобильных, промышленных и медицинских приложений. Это ключевая область нашего текущего инновационного развития, и мы рады помочь клиентам преодолеть трудности и с уверенностью встретить эру Edge AI.
**Ключевые вызовы при внедрении Edge AI и роль ПЛИС**
Какие ключевые вызовы стоят перед бизнесом при внедрении Edge AI, и как ПЛИС помогают решать эти проблемы более эффективно, чем традиционные процессоры или графические процессоры?
При внедрении Edge AI разработчики и предприятия сталкиваются с рядом универсальных проблем:
* **Управление ресурсами.** Устройства Edge AI должны надёжно выполнять сложные процессы, работая в условиях всё более ограниченных вычислительных и аккумуляторных мощностей.
* **Безопасность.** Несмотря на то что Edge AI предлагает преимущества в виде локальной обработки данных, он также поднимает другие вопросы безопасности, такие как возможность физического вмешательства или уязвимости, связанные с моделями меньшего масштаба.
* **Разнообразие экосистем Edge AI.** Экосистемы Edge AI могут быть чрезвычайно разнообразными по архитектуре оборудования и вычислительным требованиям, что затрудняет оптимизацию таких аспектов, как управление данными и обновление моделей в больших масштабах.
ПЛИС помогают предприятиям решать эти ключевые проблемы благодаря сочетанию эффективного параллельного обработки, низкого энергопотребления, возможностей безопасности на уровне аппаратного обеспечения и возможности реконфигурации.
**Преимущества ПЛИС для приложений Edge AI**
Традиционно ПЛИС использовались для таких функций, как мостовое соединение и расширение ввода-вывода. Что делает их особенно подходящими для приложений Edge AI?
ПЛИС превосходно справляются с задачами подключения и обладают настраиваемыми портами ввода-вывода, которые позволяют им взаимодействовать с широким спектром устройств и протоколов связи. Они также могут выполнять такие функции, как мостовое соединение и объединение датчиков, обеспечивая беспрепятственный обмен данными, агрегацию и синхронизацию между различными компонентами системы, включая устаревшие и новые стандарты.
Однако преимущества ПЛИС в области подключения — это только вершина айсберга; дело ещё и в том, как их адаптивность, вычислительная мощность, энергоэффективность и функции безопасности определяют результаты. Например, ПЛИС можно настроить и перенастроить для выполнения конкретных задач искусственного интеллекта, позволяя разработчикам адаптировать приложения под свои уникальные потребности и удовлетворить меняющиеся требования.
**Сравнение низкоэнергетических ПЛИС с GPU и ASIC**
Как низкоэнергетические ПЛИС сравниваются с GPU и ASIC с точки зрения эффективности, масштабируемости и возможностей обработки данных в реальном времени для Edge AI?
Хотя GPU и ASIC обладают вычислительной мощностью для поддержки приложений Edge AI, ПЛИС имеют преимущество в других областях, таких как задержка и гибкость. Например, и GPU, и ПЛИС могут выполнять параллельную обработку, но аппаратное обеспечение GPU предназначено для широкого применения и не так хорошо подходит для поддержки конкретных приложений Edge, как ПЛИС. С другой стороны, ASIC ориентированы на конкретные приложения, но их фиксированная функциональность означает, что для внесения любых значительных изменений требуется полная переработка. ПЛИС созданы для того, чтобы обеспечить лучшее из обоих миров; они предлагают низкую задержку, которая достигается за счёт использования специализированных аппаратных конвейеров, и возможность модификации после развёртывания всякий раз, когда требуется обновление моделей Edge.
**Применение ПЛИС Lattice для улучшения принятия решений на основе ИИ**
Как ПЛИС Lattice улучшают принятие решений на основе ИИ на периферийных устройствах, особенно в таких отраслях, как автомобилестроение, промышленная автоматизация и IoT?
Благодаря своей способности к параллельной обработке ПЛИС позволяют выполнять множество задач одновременно, что необходимо для поддержки приложений в реальном времени в таких ключевых областях, как автономное вождение, умные промышленные роботы или даже устройства для умного дома или медицинские носимые устройства. Кроме того, их можно настроить для конкретных рабочих нагрузок ИИ и легко перепрограммировать в полевых условиях по мере развития моделей и требований со временем. И последнее, но не менее важное: они предлагают функции безопасности на уровне аппаратного обеспечения, чтобы гарантировать, что системы, работающие на основе ИИ, остаются защищёнными на всех этапах — от загрузки до обработки данных и далее.
**Примеры использования ПЛИС Lattice для улучшения производительности Edge AI**
Одним из интересных примеров является использование ПЛИС Lattice для питания следующего поколения умных роботов с поддержкой ИИ. Интеллект роботов требует возможности обработки данных в реальном времени на устройстве, чтобы обеспечить безопасную автоматизацию, и именно это предназначено для предоставления Edge AI. Не только спрос на этих помощников растёт, но также увеличивается сложность и изощрённость их функций. На недавней конференции команда Lattice продемонстрировала, как использование ПЛИС позволило умному роботу отслеживать траекторию мяча и ловить его в полёте, показывая, насколько быстры и точны могут быть эти машины при использовании правильных технологий.
**Конкурентоспособность ПЛИС Lattice на фоне специализированных AI-чипов**
С ростом спроса на вывод ИИ на периферийные устройства, как Lattice обеспечивает конкурентоспособность своих ПЛИС по сравнению со специализированными AI-чипами, разрабатываемыми крупными полупроводниковыми компаниями?
Lattice обладает уникальными сильными сторонами, которые выделяют компанию на рынке, несмотря на растущую конкуренцию. ПЛИС — это не просто компонент, который компания выбирает для инвестирования из-за роста спроса; это ключевая часть нашей основной продуктовой линейки. Сильные стороны наших предложений ПЛИС — от задержки и программируемости до энергопотребления и масштабируемости — являются результатом многолетних технических разработок и усовершенствований. Мы также предоставляем полный спектр ведущих в отрасли программных и технологических решений, созданных для оптимизации использования ПЛИС в проектах ИИ и не только.
Мы усовершенствовали наши ПЛИС благодаря многолетнему постоянному совершенствованию, основанному на итерациях наших аппаратных и программных решений и отношениях с партнёрами по всей полупроводниковой отрасли. Мы будем оставаться конкурентоспособными, потому что продолжим придерживаться этого пути, работая с партнёрами по проектированию, разработке и внедрению, чтобы обеспечить нашим клиентам наиболее актуальные и надёжные технические возможности.
**Роль программируемости в адаптации ФПГА к развивающимся моделям ИИ**
Программируемость позволяет ФПГА адаптироваться к развивающимся моделям и рабочим нагрузкам ИИ, поскольку эти схемы могут быть перенастроены и перепрограммированы после развёртывания. Эта врождённая адаптивность является, пожалуй, их самым большим отличием, особенно в поддержке развивающихся моделей и рабочих нагрузок ИИ. Учитывая, насколько динамична сфера ИИ, разработчикам необходимо иметь возможность поддерживать обновления алгоритмов, рост наборов данных и другие значительные изменения по мере их возникновения, не беспокоясь о постоянных обновлениях оборудования.
Например, ФПГА уже играют ключевую роль в переходе к постквантовой криптографии (PQC). Поскольку компании готовятся к предстоящим квантовым угрозам и работают над заменой уязвимых схем шифрования алгоритмами следующего поколения, они используют ФПГА для обеспечения плавного перехода и соответствия новым стандартам PQC.
**Баланс между производительностью, энергопотреблением и стоимостью при развёртывании Edge AI**
Разработчики не должны выбирать между производительностью и возможностями. Хотя приложения Edge часто сталкиваются с вычислительными ограничениями, ограничениями по энергопотреблению и увеличенной задержкой, с помощью ПЛИС Lattice разработчики получают гибкое, энергоэффективное и масштабируемое оборудование, способное преодолеть эти проблемы. Настраиваемые интерфейсы ввода-вывода, например, обеспечивают подключение к различным приложениям Edge, одновременно снижая сложность.
Возможность модификации после развёртывания также упрощает адаптацию к потребностям развивающихся моделей. Кроме того, предварительная обработка и агрегация данных могут выполняться на ПЛИС, снижая энергопотребление и вычислительную нагрузку на периферийные процессоры, сокращая задержку и, в свою очередь, снижая затраты и повышая эффективность системы.
**Будущее аппаратного обеспечения ИИ**
В будущем периферийные устройства должны стать быстрее и мощнее, чтобы справляться с вычислительными и энергетическими требованиями всё более сложных алгоритмов ИИ и машинного обучения, необходимых предприятиям для успешного развития — особенно по мере того, как эти приложения становятся более распространёнными. Возможности динамических аппаратных компонентов, поддерживающих приложения Edge, должны адаптироваться параллельно, становясь меньше, умнее и более интегрированными. ПЛИС должны будут расширить свою существующую гибкость, предлагая низкую задержку и энергопотребление для более высокого уровня спроса. Благодаря этим возможностям ПЛИС продолжат помогать разработчикам перепрограммировать и реконфигурировать с лёгкостью для удовлетворения потребностей развивающихся моделей — будь то для более сложных автономных транспортных средств, промышленной автоматизации, умных городов или чего-либо ещё.
Добавить комментарий