L'informatique adaptative accélère l'arrivée de l'ère du matériel défini par logiciel
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Dans le passé, lors de la conception d'un produit, vous deviez d'abord planifier l'architecture matérielle. Une fois la conception matérielle terminée, le développement de la partie logicielle commencera, puis le produit complet sera publié. Aujourd'hui, avec le développement du cloud computing, d'Internet et de l'essor de l'IA, de la 5G et de la conduite autonome, les exigences du processus de développement du matériel et des produits subissent des changements sans précédent, tels que des performances matérielles plus élevées ; des exigences plus élevées en matière de sécurité et de confidentialité ; capteur croissant types et interfaces ; algorithmes et modèles d'IA en constante évolution ; et le développement de logiciels doit être synchronisé avec le développement de matériel, etc.

Poussé par ces nouvelles exigences, le concept de "matériel défini par logiciel" a été mentionné à plusieurs reprises. Les gens espèrent que le contrôle et la planification de toutes les opérations dans la puce seront complétés par un logiciel, afin de réduire la surcharge matérielle et l'utilisation correspondantes. la partie sauvegardée Pour le calcul et le stockage sur puce. Ce souhait semble très bon, mais il reste encore beaucoup de difficultés à le réaliser.Par exemple, le FPGA peut réaliser certaines fonctions matérielles définies par logiciel, mais son efficacité est inférieure à celle de l'ASIC, mais sa consommation d'énergie est supérieure à celle de l'ASIC. Y a-t-il une meilleure façon?
Avantages des plateformes adaptatives

La plate-forme informatique adaptative de Xilinx est née pour cela. Selon le livre blanc sur l'informatique adaptative et le domaine de l'informatique adaptative de Xilinx, l'informatique adaptative est basée sur la technologie FPGA et prend en charge la construction dynamique d'une architecture spécifique au domaine (DSA) sur la puce. En d'autres termes, le calcul adaptatif permet au DSA d'être mis à jour dynamiquement avec les changements de la demande, évitant ainsi les contraintes des longs cycles de conception des ASIC et des coûts NRE élevés. Avec l'amélioration continue du niveau de traitement distribué, l'informatique adaptative peut non seulement prendre en charge la mise à jour sans fil (OTA) du logiciel, mais également la mise à jour sans fil du matériel, et la mise à jour peut être répétée presque sans fil .
« Plateforme adaptative » fait référence à tout type de produit ou de solution centrée sur du matériel adaptatif. La plate-forme adaptative est entièrement basée sur la même base matérielle adaptative, mais elle contient bien plus que du matériel ou des périphériques à puce, mais couvre tout le matériel et un ensemble complet de logiciels de conception et de logiciels d'exploitation.

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"Livre blanc sur l'informatique adaptative"

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Avec une plate-forme adaptative, les ingénieurs en matériel peuvent se libérer des travaux de conception répétitifs et bas de gamme et se concentrer sur le développement de fonctions professionnelles pour lesquelles ils sont bons. Les ingénieurs en logiciel peuvent commencer le travail de conception en même temps que les ingénieurs en matériel sans attendre. Après tout le matériel est conçu, il commence à fonctionner.
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Figure : Schéma de principe du matériel adaptatif non configuré et configuré (source : Xilinx)
Bien entendu, en plus de cet avantage, la plateforme adaptative présente les avantages suivants :
L'une consiste à accélérer le processus de lancement du produit. Par exemple, l'un des produits de plate-forme informatique adaptative de Xilinx, la carte d'accélérateur de centre de données Alveo, utilise la carte d'accélérateur pour créer des applications qui peuvent être accélérées pour des applications spécifiques sans avoir besoin d'une personnalisation matérielle spéciale. Et ajoutez simplement la carte PCIe au service, vous pouvez appeler directement la bibliothèque d'accélération à partir de l'application logicielle existante.
La seconde est de réduire les coûts d'exploitation. Par rapport aux solutions basées sur CPU, en raison de l'augmentation de la densité de calcul, les applications optimisées basées sur des plates-formes adaptatives peuvent fournir une efficacité considérablement améliorée à chaque nœud.
Le troisième est que la charge de travail peut être configurée de manière flexible et dynamique. La plate-forme adaptative peut être reconfigurée en fonction des besoins actuels. Les développeurs peuvent facilement changer d'applications déployées au sein de la plate-forme adaptative et utiliser le même appareil pour répondre aux exigences changeantes de la charge de travail.
Le quatrième est d'être compatible avec l'avenir. La plate-forme adaptative peut s'ajuster en continu. Si les applications existantes nécessitent de nouvelles fonctions, le matériel peut être reprogrammé pour implémenter ces fonctions de la meilleure façon, réduisant le besoin de mises à niveau matérielles et prolongeant la durée de vie du système.
Cinquièmement, l'application globale peut être accélérée. Étant donné que l'inférence de l'IA existe rarement seule, elle fait généralement partie d'une chaîne d'analyse et de traitement des données plus large, coexistant souvent avec plusieurs étapes en amont et en aval qui utilisent des solutions de mise en œuvre traditionnelles (non-IA). L'IA intégrée dans ces systèmes bénéficie en partie de l'accélération de l'IA, tandis que les parties non-IA peuvent également bénéficier de l'accélération. La flexibilité naturelle de l'informatique adaptative convient à l'accélération des tâches de traitement IA et non IA, appelée « accélération globale de l'application ». À mesure que l'inférence de l'IA à forte intensité de calcul pénètre dans de plus en plus d'applications, son importance augmente également.
Cas d'atterrissage réussi de l'informatique adaptative

Dans le passé, si les ingénieurs voulaient utiliser des FPGA, ils devaient construire leurs propres cartes matérielles et configurer FGPA avec un langage de description matérielle (HDL). De nos jours, les développeurs de plates-formes adaptatives n'ont besoin d'utiliser que leurs frameworks et langages logiciels familiers (tels que C++, Python, TensorFlow, etc.) pour exercer directement l'efficacité de l'informatique adaptative. En d'autres termes, les développeurs de logiciels et d'IA n'ont pas besoin de construire des circuits imprimés ou de devenir des experts en matériel pour utiliser librement l'informatique adaptative.

Ce qui est plus pratique, c'est que les ingénieurs peuvent non seulement appeler directement leur code logiciel existant via des API, mais également utiliser les bibliothèques open source fournies par l'écosystème et les fournisseurs de logiciels indépendants (ISV). .
Prenez comme exemples les deux produits de plate-forme informatique adaptative Kria SOM et les cartes accélératrices Alveo que Xilinx a produites en série. Kria SOM est construit sur l'architecture MPSoC Zynq UltraScale+ et aide les développeurs à développer des applications de périphérie sur une plate-forme adaptative clé en main. En standardisant les parties principales du système, les développeurs ont plus de temps pour se concentrer sur la création de fonctionnalités différenciées.
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Le premier produit Kria SOM produit en série par Xilinx est le K26 SOM. En termes de configuration matérielle, le K26 SOM est basé sur la conception de l'architecture Zynq UltraScale+ MPSoC, avec une taille globale de 77 × 60 × 11 mm, équipé d'un bras quad-core Le processeur A53 et une mémoire DDR4 64 bits intégrée de 4 Go, avec une unité logique système 256K et des performances de processeur 1.4TOPS AI, prennent en charge le codec vidéo 4K 60p H.264/265.
Kria SOM est conçu, fabriqué et testé comme un produit prêt pour la production de masse, qui peut résister à une variété d'environnements d'application difficiles. À l'heure actuelle, Kria SOM est divisé en deux catégories : qualité industrielle et qualité commerciale. La qualité industrielle prend en charge des vibrations plus élevées et des températures plus extrêmes, ainsi que des qualités de cycle de vie et d'entretien plus longs.
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Kria SOM est principalement destiné aux applications de vision intelligente. Par conséquent, il peut être utilisé pour la détection de cibles à grande vitesse dans les villes intelligentes, telles que la reconnaissance de plaques d'immatriculation. En même temps, il peut également être utilisé pour les applications de vision industrielle sur les lignes de production industrielles.
Pour la carte accélératrice Alveo, elle utilise l'interface PCI-e standard de l'industrie, qui peut fournir des capacités de déchargement matériel pour n'importe quelle application de centre de données, et peut également être utilisée pour le stockage SmartSSD afin d'accélérer sur les points d'accès au stockage. En outre, il peut également être utilisé pour SmartNIC pour fournir directement une accélération sur le trafic réseau.
Par exemple, Alveo SN1000 SmartNIC, qui étend l'enveloppe de performances de SmartNIC, cible les centres de données et les plates-formes informatiques de pointe, combine des réseaux hautes performances, des clusters CPU et des FPGA à grande échelle, et construit un calcul haute performance (HPC). La plate-forme a une importante fonction d'accélération du réseau.
De plus, Alveo SN1000 SmartNIC adopte une normalisation et un cadre logiciel, n'a pas besoin de traiter directement la programmation FPGA, il est plus pratique à utiliser. Les ingénieurs peuvent utiliser Xilinx ou des tiers pour prendre en charge la plupart des micrologiciels utilisés dans les FPGA, et même les logiciels s'exécutant sur des clusters CPU. Le cluster CPU peut exécuter des distributions Linux standard, telles que Ubuntu et Yocto Linux. Le pilote SmartNIC peut être utilisé sur des plates-formes hôtes telles que Red Hat Enterprise Linux (RHEL), CentOS et Ubuntu.
En termes d'application, Alveo convient aux applications d'analyse génomique, de base de données graphiques, de traitement et d'analyse d'images médicales et de surveillance d'images vidéo. En termes d'atterrissage d'applications, il existe déjà des applications dans les centres de données et des applications de séquençage génétique.
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