FPGA vs. GPU: Was ist besser für Deep Learning?

Deep Learning, das dem Großteil der künstlichen Intelligenz (KI) zugrunde liegt, ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem mehrschichtige Neural Networks verwendet werden, um die komplexe Entscheidungsfähigkeit des menschlichen Gehirns zu simulieren. Neben der künstlichen Intelligenz (KI) unterstützt Deep Learning viele Anwendungen zur Verbesserung der Automatisierung, darunter alltägliche Produkte und Dienstleistungen wie digitale Assistenten, sprachgesteuerte Unterhaltungselektronik, Erkennung von Kreditkartenbetrug und mehr. Es wird vor allem für Aufgaben wie Spracherkennung, Bildverarbeitung und komplexe Entscheidungsfindung eingesetzt, bei denen eine große Datenmenge „gelesen“ und verarbeitet werden kann, um komplexe Berechnungen effizient durchzuführen.

Deep Learning erfordert eine enorme Menge an Rechenleistung. Hochleistungsfähige grafische Verarbeitungseinheiten (Graphical Processing Units, GPUs) sind in der Regel ideal, da sie eine große Menge an Berechnungen in mehreren Kernen verarbeiten können, wobei viel Arbeitsspeicher zur Verfügung steht. Die Verwaltung mehrerer lokaler GPUs kann jedoch einen hohen Bedarf an internen Ressourcen verursachen und unglaublich kostspielig sein. Alternativ bieten Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) eine vielseitige Lösung, die zwar potenziell kostspielig ist, jedoch sowohl eine angemessene Leistung als auch eine umprogrammierbare Flexibilität für neue Anwendungen bietet.

Die Wahl der Hardware beeinflusst maßgeblich die Effizienz, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit von Deep-Learning-Anwendungen. Bei der Entwicklung eines Deep-Learning-Systems ist die Abwägung zwischen den betrieblichen Anforderungen, den Budgets und den Zielen bei der Wahl zwischen einer GPU und einem FPGA wichtig. Mit Blick auf die Schaltkreise sind sowohl GPUs als auch FPGAs effektive zentrale Recheneinheiten (CPUs), wobei viele verfügbare Optionen von Herstellern wie NVIDIA oder Xilinx für die Kompatibilität mit modernen PCIe-Standards (Peripheral Component Interconnect Express) ausgelegt sind.

Beim Vergleich von Frameworks für das Hardwaredesign sind folgende Faktoren entscheidend:

• Leistungsgeschwindigkeiten
• Stromverbrauch
• Kosteneffizienz
• Programmierbarkeit
• Bandbreite

GPUs sind eine Art spezialisierter Schaltkreise, die auf eine schnelle Bearbeitung des Speichers zur Beschleunigung der Erstellung von Bildern ausgelegt sind. Aufgrund ihres hohen Durchsatzes eignen sie sich besonders gut für parallele Verarbeitungsaufgaben, wie das Training umfangreicher Deep-Learning-Anwendungen. Obwohl sie in der Regel in anspruchsvollen Anwendungen wie Spielen und Videoverarbeitung eingesetzt werden, sind GPUs aufgrund ihrer Hochgeschwindigkeitsleistung eine ausgezeichnete Wahl für intensive Berechnungen, wie die Verarbeitung großer Datensätze, komplexer Algorithmen und Krypto-Mining.

Im Bereich der künstlichen Intelligenz werden GPUs aufgrund ihrer Fähigkeit zur Durchführung tausender gleichzeitiger Abläufe ausgewählt, die für das Training und die Inferenz von Neural Networks erforderlich sind.

Hauptmerkmale von GPUs

• Hohe Leistung: Leistungsstarke GPUs bewältigen anspruchsvolle Rechenaufgaben wie Hochleistungsrechnen (HPC) und Deep Learning-Anwendungen.
• Parallele Verarbeitung: GPUs eignen sich hervorragend für Aufgaben, die in kleinere Abläufe aufgeteilt und gleichzeitig verarbeitet werden können.

Obwohl GPUs eine außergewöhnliche Rechenleistung bieten, geht ihre beeindruckende Verarbeitungsleistung zu Lasten der Energieeffizienz und des hohen Stromverbrauchs. Für bestimmte Aufgaben wie Bildverarbeitung, Signalverarbeitung oder andere KI-Anwendungen bieten cloudbasierte GPU-Anbieter möglicherweise eine kostengünstigere Lösung in Form von Abonnement- oder Pay-as-you-go-Preismodellen.

Vorteile von GPUs

• Hohe Rechenleistung: GPUs bieten die hohe Verarbeitungsleistung, die für die komplexen Gleitkommaberechnungen erforderlich ist, die beim Training von Deep-Learning-Modellen benötigt werden.
• Hohe Geschwindigkeit: GPUs nutzen mehrere interne Kerne zur Beschleunigung paralleler Abläufe und ermöglichen die effiziente Verarbeitung mehrerer gleichzeitiger Abläufe. GPUs können große Datensätze schnell verarbeiten und den Zeitaufwand für das Training von Modellen für maschinelles Lernen deutlich verringern.
• Unterstützung des Ökosystems: GPUs profitieren von der Unterstützung durch große Hersteller wie Xilinx und Intel mit robusten Entwickler-Ökosystemen und Frameworks wie CUDA und OpenCL.

Herausforderungen bei GPUs

• Stromverbrauch: GPUs benötigen für ihren Betrieb erhebliche Strommengen, was die Betriebskosten erhöhen und und auch die Umwelt belasten kann.
• Weniger flexibel: GPUs sind weitaus weniger flexibel als FPGAs und bieten weniger Möglichkeiten für Optimierungen oder Anpassungen bestimmter Aufgaben.

Weitere Informationen zu GPUs finden Sie im folgenden Video:

FPGAs sind programmierbare Siliziumchips, die für verschiedene Anwendungen konfiguriert (und neu konfiguriert) werden können. Im Gegensatz zu anwendungsspezifischen integrierten Schaltungen (ASICs), die bestimmten Zwecken dienen, sind FPGAs für ihre effiziente Flexibilität bekannt, insbesondere bei kundenspezifischen Anwendungen mit geringer Latenz. In Deep-Learning-Anwendungsfällen werden FPGAs für ihre Vielseitigkeit, Energieeffizienz und Anpassungsfähigkeit geschätzt. 

Während allgemeine GPUs nicht umprogrammiert werden können, ermöglicht die Rekonfigurierbarkeit des FPGAs eine spezifische Anwendungsoptimierung, die zu einer Verringerung von Latenz und Stromverbrauch führt. Dank dieses entscheidenden Unterschieds sind FPGAs besonders gut für die Echtzeitverarbeitung in KI-Anwendungen und das Prototyping neuer Projekte.

Hauptmerkmale von FPGAs

• Programmierbare Hardware: FPGAs können einfach mit FPGA-basierten Hardwarebeschreibungssprachen (HDL) wie Verilog oder VHDL konfiguriert werden.
• Energieeffizienz: FPGAs verbrauchen im Vergleich zu anderen Prozessoren weniger Strom, wodurch die Betriebskosten und die Umweltbelastung gesenkt werden. 

FPGAs sind zwar nicht so leistungsstark wie andere Prozessoren, sie sind in der Regel jedoch effizienter. Für Deep-Learning-Anwendungen, wie die Verarbeitung großer Datensätze, werden GPUs bevorzugt. Die rekonfigurierbaren FPGA-Kerne ermöglichen jedoch kundenspezifische Optimierungen, die für bestimmte Anwendungen und Workloads besser geeignet sein können.

Vorteile von FPGA

• Anpassbarkeit: Als zentrales Element des FPGA-Designs unterstützt die Programmierbarkeit die Feinabstimmung und das Prototyping, was auf dem wachsenden Gebiet des Deep Learning nützlich ist.
• Geringe Latenz: Die Reprogrammierbarkeit von FPGAs macht es einfacher, sie für Echtzeitanwendungen zu optimieren.

Herausforderungen von FPGA

• Geringer Stromverbrauch: Während FPGAs für ihre Energieeffizienz geschätzt werden, sind sie aufgrund ihres geringen Stromverbrauchs weniger für anspruchsvollere Aufgaben geeignet. 
• Arbeitsintensiv: Die Programmierbarkeit ist zwar das wichtigste Verkaufsargument für FPGA-Chips, aber FPGAs bieten nicht nur Programmierbarkeit, sie erfordern sie auch. Durch die FPGA-Programmierung und -Neuprogrammierung kann es möglicherweise zu Verzögerungen bei der Bereitstellung kommen.

Deep-Learning-Anwendungen beinhalten per Definition die Erstellung eines Deep Neural Networks (DNN), einer Art Neural Network mit mindestens drei (wahrscheinlich aber viel mehr) Schichten. Neural Networks treffen Entscheidungen durch Prozesse, die die Art und Weise nachahmen, wie biologische Neuronen zusammenarbeiten, um Phänomene zu identifizieren, Optionen abzuwägen und zu Schlussfolgerungen zu gelangen.

Bevor ein DNN lernen kann, Phänomene zu identifizieren, Muster zu erkennen, Möglichkeiten zu bewerten und Prognosen und Entscheidungen zu treffen, muss es anhand großer Datenmengen trainiert werden. Und die Verarbeitung dieser Daten erfordert eine große Menge an Rechenleistung. FPGAs und GPUs können diese Leistung bieten, aber jeder hat seine Stärken und Schwächen.

FPGAs eignen sich am besten für benutzerdefinierte Anwendungen mit geringer Latenz, die eine Anpassung an bestimmte Deep-Learning-Aufgaben erfordern, wie benutzerdefinierte KI-Anwendungen. FPGAs eignen sich auch gut für Aufgaben, bei denen die Energieeffizienz wichtiger als die Verarbeitungsgeschwindigkeit ist.

Leistungsfähigere GPUs hingegen werden im Allgemeinen für umfangreichere Aufgaben wie das Training und die Ausführung großer, komplexer Modelle bevorzugt. Die überlegene Verarbeitungsleistung der GPUs macht sie besser für die effektive Verwaltung größerer Datenmengen geeignet.

Anwendungsfälle von FPGAs

FPGAs profitieren von vielseitiger Programmierbarkeit, Leistungseffizienz und geringer Latenz und werden häufig für folgende Zwecke verwendet:

• Verarbeitung in Echtzeit: Anwendungen, die eine Echtzeit-Signalverarbeitung mit geringer Latenz erfordern, wie digitale Signalverarbeitung, Radarsysteme, autonome Fahrzeuge und Telekommunikation.
• Edge Computing: Edge Computing und die Praxis der Verlagerung von Rechen- und Speicherkapazitäten in die Nähe des Endnutzers profitieren vom niedrigen Stromverbrauch und der kompakten Größe des FPGA.
• Benutzerdefiniertee Hardware-Beschleunigung: Konfigurierbare FPGAs können zur Beschleunigung bestimmter Deep-Learning-Aufgaben und HPC-Cluster fein abgestimmt werden, indem sie für bestimmte Arten von Datentypen oder Algorithmen optimieren. 

Anwendungsfälle von GPUs

Allgemeine GPUs bieten in der Regel eine höhere Rechenleistung und vorprogrammierte Funktionen, wodurch sie sich hervorragend für die folgenden Anwendungen eignen: 

• Hochleistungsrechnen: GPUs sind ein integraler Bestandteil von Betrieben wie Rechenzentren oder Forschungseinrichtungen, die zur Ausführung von Simulationen, Durchführung komplexer Berechnungen oder Verwaltung großer Datenmengen auf eine enorme Rechenleistung angewiesen sind. 
• Große Modelle: GPUs, die für eine schnelle parallele Verarbeitung entwickelt wurden, können eine große Anzahl von Matrixmultiplikationen besonders gut gleichzeitig berechnen und werden häufig zur Verkürzung der Trainingszeiten für große Deep-Learning-Modelle verwendet.

Berücksichtigen Sie beim Vergleich von FPGAs und GPUs die Leistungsfähigkeit der Cloud-Infrastruktur für Ihre Deep-Learning-Projekte. Mit IBM GPU in der Cloud können Sie NVIDIA GPUs für Anwendungsfälle im Bereich generativer KI, traditioneller KI, HPC und Visualisierung auf der vertrauenswürdigen, sicheren und kostengünstigen IBM Cloud-Infrastruktur bereitstellen. Beschleunigen Sie Ihre KI- und HPC-Journey mit der skalierbaren Unternehmenscloud von IBM.