FPGA คืออะไร
FPGA นั้นเป็นส่วนประกอบระบบคอมพิวเตอร์ประเภทหนึ่งที่สามารถตั้งโปรแกรมใหม่ให้ตอบสนองจุดประสงค์ต่าง ๆ ได้ เมื่อเทียบกับเทคโนโลยีการประมวลผล เช่น CPU และ GPU แล้ว FPGA จะมีความคล่องตัวมากกว่า ด้วยความสามารถที่จะกำหนดค่าใหม่ให้สอดคล้องกับหลากหลายรูปแบบการใช้งาน FPGA มีการผสมผสานความเร็ว ความสามารถในการตั้งโปรแกรม และความยืดหยุ่นเพื่อให้ประสิทธิภาพ โดยไม่ต้องมีต้นทุนและความซับซ้อนในการพัฒนาชิปแบบกำหนดเอง
ในแวดวง AI มักจะมีการนำเอา FPGA ไปใช้เป็น ตัวเร่งความเร็ว AI และ โปรเซสเซอร์ AI ที่จะช่วยทำให้เกิดเวิร์กโหลด AI จากเอดจ์สู่คลาวด์ การเชื่อมต่อระหว่างกันภายใน FPGA จะลักษณะเหมือนกับการโยงใยของประสาทในสมองมนุษย์ แฟบริกลอจิกที่เขียนโปรแกรมได้ภายใน FPGA ก็เชื่อมต่อในลักษณะเดียวกัน ซึ่งเป็นเหตุผลหนึ่งว่าทำไม FPGA เหมาะเป็นเป้าหมายการปฏิบัติใช้ที่ดีเยี่ยมสำหรับเครือข่ายประสาทเทียมและเวิร์กโหลด AI อื่น ๆ FPGA ถูกนำไปจัดใช้ร่วมกับ CPU เพื่อจัดการกับฟังก์ชันเฉพาะที่สำคัญต่อการประยุกต์ใช้ AI โดยรวมที่ประสบความสำเร็จ
บทบาทของ FPGA ใน AI
มีการใช้ FPGA เพื่อรองรับแอปพลิเคชัน AI ในคลาวด์ ในศูนย์ข้อมูล และที่เอดจ์ ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ได้ผลเพื่อช่วยขจัดการบัฟเฟอร์ของหน่วยความจำและเอาชนะภาวะคอขวดของ I/O ซึ่งเป็นปัจจัยหนึ่งที่สร้างข้อจำกัดต่อประสิทธิภาพของระบบ AI ได้มากที่สุด การเร่งนำเข้าข้อมูลช่วยให้ FPGA สามารถเร่งความเร็วเวิร์กโฟลว์ AI ทั้งหมดได้
FPGA เหมาะอย่างยิ่งกับ Edge AI ในการประยุกต์ใช้ด้านอุตสาหกรรม การแพทย์ การทดสอบกับการวัด การบิน การป้องกัน และยานยนต์ โดยสามารถนำไปจัดใช้ได้ทั้งในเซิร์ฟเวอร์ AI และอุปกรณ์แบบฝังเพื่อขับเคลื่อนหลากหลายรูปแบบการใช้งาน การใช้ FPGA ในการออกแบบโซลูชันมีข้อได้เปรียบหลายประการ ซึ่งจะช่วยให้สามารถรองรับสารพัดความต้องการด้านข้อมูลที่เอดจ์ อาทิ การรองรับอันแข็งแกร่งสำหรับโปรโตคอล I/O ความหน่วงต่ำ พลังงานต่ำ และอายุขัยการจัดใช้ที่ยาวนาน
นอกจากนี้ยังมีการใช้ FPGA ในระบบเครือข่ายสำหรับแอปพลิเคชัน AI เพื่อรองรับ AI เครือข่ายจะต้องเอื้อให้เกิดการถ่ายโอนข้อมูลอย่างรวดเร็วและการสื่อสารระหว่างอุปกรณ์เอดจ์ บริการคลาวด์ และส่วนประกอบที่เชื่อมต่อกันอื่น ๆ เพื่อให้การนี้เกิดขึ้นได้ FPGA จึงมาพร้อมกับมาตรฐาน I/O ความเร็วสูงเจนเนอเรชั่นใหม่ล่าสุด และสามารถนำไปใช้เร่งความเร็วการใช้ระบบเครือข่ายแบบไร้สายและแบบใช้สาย อีกทั้งยังนำไปใช้ทำให้เครือข่ายสามารถเพิ่มความสามารถแบบเสริมด้วย AI เพื่อรองรับแอปพลิเคชันที่เกิดใหม่ เช่น การตรวจจับความผิดปกติ การประเมินช่องสัญญาณแบบไร้สาย และการประสานรวมตัวถอดรหัสแบบไร้สาย
ขณะเดียวกัน สภาพแวดล้อมคลาวด์และศูนย์ข้อมูลก็เริ่มเห็นมีการนำเอา FPGA มาใช้เร่งความเร็วฐานข้อมูล จีโนมิกส์ และระบบเครือข่าย และช่วยปรับเสริมงานการอนุมาน AI อย่างเช่น Large Language Model, Conversational AI, และ ระบบการให้ข้อแนะนำ อีกทั้งยังมีการนำไปใช้สำหรับแอปพลิเคชันเครือข่ายประสาทเทียม อาทิ การตรวจจับความผิดปกติ การตรวจจับการฉัอโกงทางการเงิน และการค้าความเร็วสูง ในสภาพแวดล้อมศูนย์ข้อมูลประสิทธิภาพสูงเหล่านี้ การใช้พลังงานที่ประหยัดได้อย่างมากของ FPGA ช่วยลดค่าใช้จ่ายในการทำความเย็น และรองรับการพัฒนาเทคโนโลยี AI ที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม
คุณประโยชน์ของ FPGA สำหรับ AI
FPGA มอบคุณประโยชน์หลายประการให้เมื่อใช้สำหรับ AI:
- เพิ่มความสามารถใหม่ ๆ ได้อย่างง่ายดายและมีประสิทธิผล: เมื่อใช้ FPGA นักออกแบบสามารถเพิ่มความสามารถ AI เช่น การตรวจสอบแพ็กเก็ตระดับลึกหรือการตรวจจับการฉ้อโกงทางการเงิน ให้แก่เวิร์กโหลดที่มีอยู่ได้ FPGA ยังช่วยให้สามารถเพิ่มความปลอดภัย, I/O, ระบบเครือข่าย หรือขีดความสามารถก่อน/หลังการประมวลผลได้โดยไม่ต้องใช้ชิปเพิ่มเติม
- ได้รับประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมโดยมีปริมาณงานสูงและความหน่วงต่ำ: FPGA สามารถมอบความหน่วงต่ำได้ และความหน่วงที่กำหนดสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ เช่น การสตรีมวิดีโอ การถอดเสียง และการรู้จำการดำเนินการ ด้วยการนำเข้าวิดีโอโดยข้ามผ่าน CPU ไปยัง FPGAโดยตรง นักออกแบบสามารถสร้างโครงข่ายประสาทเทียมตั้งแต่ต้นจนจบ และจัดโครงสร้าง FPGA ให้เหมาะสมกับโมเดลที่สุดได้
- ปรับปรุง ROI ผ่านทางความยืดหยุ่นที่มีอยู่: ตัววงจรภายในชิป FPGA ไม่ได้ฝังติดไว้ถาวร หากแต่สามารถตั้งโปรแกรมใหม่ตามต้องการได้ จึงทำให้มันเป็นฮาร์ดแวร์ที่คุ้มค่าราคามากที่สุดตัวเลือกหนึ่งที่มีให้ อีกทั้งมันยังสามารถนำไปใช้ได้มากกว่าแค่ AI การผสานรวมขีดความสามารถเพิ่มเติมเข้ากับชิปตัวเดียวกันช่วยให้นักออกแบบสามารถประหยัดต้นทุนและพื้นที่บอร์ดได้ FPGA มีอายุการใช้งานผลิตภัณฑ์ที่ยาวนาน ดังนั้น การออกแบบฮาร์ดแวร์ที่ใช้งาน FPGA สามารถมีอายุการใช้งานที่ยาวนานในหลักหลายปีหรือหลักทศวรรษ คุณลักษณะนี้ทำให้มันเหมาะสำหรับใช้ในตลาดด้านอุตสาหกรรม การป้องกัน การแพทย์ และยานยนต์
- ใช้พลังงานน้อยกว่า: ด้วย FPGA นักออกแบบสามารถปรับแต่งฮาร์ดแวร์ให้เข้ากับการประยุกต์ใช้ จึงช่วยให้ตอบโจทย์ข้อกำหนดการประหยัดพลังงานได้ FPGA ยังรองรับฟังก์ชันได้หลากหลาย และช่วยประหยัดพลังงานจากชิปได้มากขึ้น โดยสามารถใช้ส่วนหนึ่งของ FPGA สำหรับฟังก์ชันหนึ่ง ๆ แทนที่จะใช้ทั้งชิป ซึ่งช่วยให้ FPGA สามารถโฮสต์ฟังก์ชันต่าง ๆ ในแบบขนานได้
- ปรับเสริม I/O: FPGA มีความเป็นเลิศเมื่อต้องจัดการอินพุตข้อมูลจากหลาย ๆ เซนเซอร์ เช่น กล้อง, LIDAR, และเซนเซอร์เสียง ขีดความสามารถนี้มีคุณค่าอย่างยิ่งในการออกแบบยานยนต์ไร้คนขับ หุ่นยนต์ และอุปกรณ์อุตสาหกรรม
ปัญหาท้าทายของ FPGA
หนึ่งในอุปสรรคไม่กี่ประการที่ต้องเอาชนะ ขณะใช้งาน FPGA ก็คือ ฮาร์ดแวร์มักจะต้องอาศัยความเชี่ยวชาญด้านการเขียนโปรแกรมเฉพาะทาง เพื่อรับมือกับการความท้าทายนี้ โมเดลการเขียนโปรแกรม FPGA แบบใช้ซอฟต์แวร์ถูกนำมาใช้เพื่อลดปริมาณความเชี่ยวชาญที่ต้องใช้ โมเดลการเขียนโปรแกรมระดับที่สูงขึ้นนี้ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือนักพัฒนาโมเดล สามารถสร้างโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้เฟรมเวิร์ก AI ทั่วไป เช่น TensorFlow หรือ Caffe และจัดใช้ไว้บน FPGA โดยไม่ต้องรู้รายละเอียดของสถาปัตยกรรม FPGA ได้
โซลูชัน FPGA AI
FPGA สำหรับ AI ถูกนำไปใช้ให้เกิดรูปแบบการใช้งานมากมายในอุตสาหกรรมต่าง ๆ:
- สุขภาพและชีววิทยาศาสตร์: การประยุกต์ใช้ก็มีเช่น การตรวจตราทางการแพทย์, อุปกรณ์วินิจฉัยแบบ 2D ที่มีระบบรู้จำภาพและการตรวจจับวัตถุ เช่น อุปกรณ์เอ็กซ์เรย์และกล้องเอ็นโดสโคป, การตรวจหาพยาธิวิทยาประเภทอื่น ๆ, การจัดลำดับจีโนม และวิทยาการหุ่นยนต์ผ่าตัด
- การทหารและการบินอวกาศ: การใช้ก็มีเช่น อากาศยานแบบไร้คนขับ (UAV), การตรวจจับเป้าหมาย, การจัดหมวดหมู่และการตรวจจับเรดาร์
- การประยุกต์ใช้ทางอุตสาหกรรม: FPGA เพิ่มการตรวจจับแบบใช้ AI และการควบคุมแบบเรียลไทม์ที่เอดจ์
- การประยุกต์ใช้ด้านภาพและเสียง: ตัวอย่างก็เช่น กล้องการประชุมทางวิดีโอ พร้อมการตรวจจับใบหน้าสำหรับการซูมและแพนกล้องแบบอัตโนมัติ และกล้องสตูดิโอที่มีการตรวจจับใบหน้าแบบอัตโนมัติเพื่อการโฟกัสที่แม่นยำ
- วิดีโอสำหรับออกอากาศ: การใช้ก็มีเช่น การแปลงช่วงสัญญาณไดนามิกมาตรฐานกระทั่งช่วงสัญญาณไดนามิกสูง การแปลงแบบอัจฉริยะสำหรับความละเอียดต่าง ๆ ของวิดีโอ และการแสดงผลและการจับภาพวิดีโอที่มีอัตราเฟรมแปรผัน
- การประยุกต์ใช้สำหรับผู้บริโภค: ตัวอย่างก็เช่น จอแสดงผล 3D ที่มีการตรวจจับและการติดตามตาสำหรับการทำภาพแบบหลายมิติ
- การประยุกต์ใช้ด้านยานยนต์: การใช้ก็มีเช่น การตรวจจับวัตถุในยานพาหนะที่เป็นอิสระ และการควบคุมและการปรับแต่งระบบสาระบันเทิง