머신 러닝은 과학 기기, 산업 자동화 및 실시간 제어 분야 전반에 걸쳐 영향력을 확대하고 있습니다. 신경망은 종종 대규모 GPU 클러스터 및 클라우드 학습 파이프라인과 연관되지만, 특히 고대역폭으로 신호가 스트리밍되고 결정론적 타이밍으로 의사 결정을 내려야 하는 실시간 추론의 경우에는 상황이 매우 다릅니다.
이러한 시나리오에서는 하드웨어 선택이 모델 아키텍처만큼이나 중요합니다. CPU, GPU, FPGA는 각각 고유한 강점을 제공하지만, 초저지연과 사이클 단위의 정확한 결정성을 일관되게 제공하는 플랫폼은 오직 하나뿐입니다. FPGA.
이 기사에서는 다음을 비교합니다. 신경망 CPU, GPU 및 FPGA에서의 추론을 설명하고, FPGA 기반 구현이 어떻게 고속 실시간 성능을 달성할 수 있는지 설명합니다. 모델 학습은 Moku 신경망 도구 외부에서 Python으로 진행됩니다. 학습이 완료되면 모델 매개변수를 디바이스에 업로드하여 FPGA에서 실행함으로써 빠르고 결정적인 추론을 수행할 수 있습니다.
CPU: 유연하고 접근성이 좋지만 실시간 처리는 불가능합니다.
CPU CPU는 프로그래밍이 쉽고 모든 시스템에 이미 탑재되어 있기 때문에 소규모 신경망에 가장 널리 사용되는 컴퓨팅 플랫폼으로 남아 있습니다. 유연한 범용 컴퓨팅 기능을 제공하며 소규모 모델을 실험하거나 학습하는 데 적합합니다.
하지만 CPU는 심층 병렬 처리 능력이 부족하고 추론 간 지연 시간이 가변적이기 때문에 실시간 워크로드 처리에 어려움을 겪습니다. 또한 CPU는 고속 아날로그 또는 디지털 I/O에 연결하는 효율성에도 한계가 있습니다.
GPU: 뛰어난 처리량을 자랑하지만, 결과가 항상 확정적인 것은 아닙니다.
GPU 이러한 프로세서들은 대규모 병렬 아키텍처 덕분에 AI 학습 분야를 지배하고 있습니다. 특히 행렬 연산 가속 및 대규모 모델 학습에 탁월합니다.
하지만 고속 실시간 추론의 경우, GPU는 본질적인 아키텍처적 한계에 직면합니다.
- 데이터는 CPU 메모리와 GPU 메모리 사이에서 전송되어야 합니다.
- GPU는 배치 처리에 최적화되어 있으며, 저지연 단일 샘플 추론에는 적합하지 않습니다.
- 이 제품들은 상당한 전력을 소모하며 능동적인 냉각이 필요합니다.
- 센서와의 실시간 통합에는 추가 하드웨어가 필요합니다.
FPGA: 결정론적이고 지연 시간이 짧은 실행을 위해 설계되었습니다.
FPGA는 근본적으로 다른 컴퓨팅 모델을 제공합니다. 명령어를 순차적으로 실행하는 대신, 데이터를 스트리밍 방식으로 병렬 처리하는 완전한 하드웨어 파이프라인을 구현할 수 있습니다. 모든 뉴런 또는 레이어를 전용 로직에 매핑할 수 있습니다.
실시간 시스템의 경우 FPGA는 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 각 추론에 항상 동일한 클록 사이클 수가 소요되는 사이클 단위의 정확한 타이밍입니다.
- 초저지연 데이터가 하드웨어 파이프라인을 통해 흐릅니다.
- 계층들이 순차적으로 작동하는 것이 아니라 동시에 작동하는 진정한 병렬 처리 방식입니다.
- 공간 컴퓨팅을 통한 전력 효율성 향상.
- 운영체제나 드라이버 오버헤드 없이 ADC, DAC 및 센서 I/O에 직접 연결할 수 있는 인터페이스입니다.
이러한 특성 덕분에 FPGA는 실시간 신경망 추론에 이상적인 플랫폼이 됩니다.
실시간 신경망에 FPGA가 필요한 이유
실시간 제약 조건
실험 제어, 제조 테스트, 적응형 필터링, 양자 또는 광학 피드백과 같은 많은 과학 및 엔지니어링 시스템에서 지연 시간은 낮을 뿐만 아니라 예측 가능해야 합니다.
FPGA는 다음과 같은 요소 없이 순수한 하드웨어 타이밍을 보장합니다.
- 지터
- 캐시 미스
- 예측 불가능한 커널 지연
결정론 vs. "최선의 노력" 계산
CPU와 GPU는 최선을 다해 타이밍을 조절하는 방식으로 작동합니다. 즉, 성능은 시스템 부하, 온도 또는 메모리 트래픽에 따라 달라집니다. 학습이나 클라우드 추론과 같은 머신 러닝 작업에는 이러한 방식이 허용되지만, 실시간 제어 루프에는 적합하지 않습니다.
FPGA는 작업에 필요한 논리를 물리적으로 구조화함으로써 결정론적 실행을 제공합니다. 그 결과 매번 동일한 지연 시간이 발생합니다.
저전력에서 처리량 극대화
FPGA의 공간 아키텍처는 적당한 클럭 속도에서 병렬 컴퓨팅을 가능하게 하여 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 높은 추론률
- GPU보다 전력 소모량이 적습니다.
- 안정적인 열적 특성
- 예측 가능한 에너지 소비
이 제품은 임베디드 애플리케이션 및 실험실 장비에 이상적입니다.
Moku는 신경망 추론을 어떻게 구현할까요?
Liquid Instruments의 Moku 뉴럴 네트워크 이 소프트웨어는 HDL, 하드웨어 설계 경험 또는 FPGA 툴체인 없이도 과학자와 엔지니어가 FPGA 가속 추론을 사용할 수 있도록 지원합니다. 이 과정은 간단하고 빠르며 접근성이 좋습니다.
1. 파이썬으로 학습하기
모델은 PyTorch 또는 TensorFlow와 같은 표준 머신러닝 라이브러리를 사용하여 설계 및 학습됩니다. 학습은 CPU 또는 GPU에서 오프라인으로 진행됩니다.
2. 모델을 내보내고 변환합니다.
Moku Python 도구를 사용하면 학습된 네트워크를 하드웨어에서 바로 사용할 수 있는 형식으로 변환할 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 정량화
- 레이어 매핑
- 매개변수 서식 지정
툴체인은 FPGA 관련 모든 세부 사항을 백그라운드에서 처리합니다.
3. Moku에 업로드
학습된 가중치와 네트워크 구성은 API 또는 GUI를 사용하여 Moku 기기에 업로드됩니다.
4. FPGA 기반 실시간 추론
FPGA는 배포 후 완전한 파이프라인 방식의 하드웨어 회로로 신경망을 실행하여 다음과 같은 기능을 제공합니다.
- 연속 스트리밍 추론
- 저지연 피드백
- Moku의 다른 도구들과의 긴밀한 통합
- 결정론적 실시간 작동
모델이 정적이기 때문에 Moku는 모든 리소스를 추론에 전념하여 최고의 안정성과 속도를 보장합니다.
실시간 FPGA 추론 응용 사례
실시간 실험 제어
광학 공동 잠금, 간섭계, 원자 감지 또는 큐비트 상태 분류와 같은 응용 분야에서는 마이크로초(또는 그 이상)의 의사 결정 속도가 요구됩니다. 바로 이 부분에서 FPGA 추론이 CPU 및 GPU 시스템보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘합니다.
제조 테스트 및 임베디드 자동화
신경망은 과도 현상을 분류하고, 이상 징후를 감지하거나, 자동화된 프로세스를 라인 속도로 안내할 수 있습니다. FPGA 기반 추론은 PC 기반의 지연 시간과 지터를 제거합니다.
고속 신호 처리
기존 DSP 블록이 한계를 보이는 부분에서 신경망은 MHz 수준의 샘플링 속도로 작동하면서도 복잡한 비선형 관계를 근사적으로 표현할 수 있습니다.
Moku를 사용하면 FPGA 추론이 어떻게 쉬워질까요?
기존에는 FPGA 기반 신경망을 구현하려면 HDL 코딩, 특정 업체에서 제공하는 도구, 하드웨어 전문 지식이 필요했습니다. Moku는 다음과 같은 기능을 통해 이러한 장벽을 제거합니다.
- 파이썬 기반 학습-배포 워크플로
- 자동 양자화 및 하드웨어 매핑
- 아날로그/디지털 입출력을 위한 통합 계측기 생태계
- Moku 앱에서 실시간 시각화 및 제어
- 오실로스코프, AWG, 필터, PID 컨트롤러 등 다른 도구와의 원활한 통합
맺음말
CPU와 GPU는 훌륭한 학습 플랫폼이지만, 실시간 추론의 경우 지연 시간, 지터 및 아키텍처 오버헤드로 인해 고속의 결정론적 애플리케이션에는 적합하지 않습니다.
반면 FPGA는 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 예측 가능한 주기별 정확한 타이밍
- 매우 낮은 대기 시간
- 병렬화된 하드웨어 실행
- 센서와 I/O의 직접 통합
- 효율적이고 지속적인 스트리밍 컴퓨팅
Liquid Instruments의 Moku 뉴럴 네트워크 Moku는 사용자 친화적인 Python 기반 워크플로우를 통해 과학자와 엔지니어에게 이러한 이점을 제공합니다. FPGA 성능과 직관적인 도구를 결합함으로써 Moku는 대부분의 개발자가 이전에는 접근할 수 없었던 새로운 차원의 지능형 실시간 계측을 가능하게 합니다.
