Die Basis vieler künstlicher Intelligenz (KI) ist Deep Learning, eine Teilmenge des maschinellen Lernens, die mehrschichtige neuronale Netzwerke verwendet, um die komplexe Entscheidungskraft des menschlichen Gehirns zu simulieren. Deep Learning treibt viele Anwendungen voran, die die Automatisierung verbessern, wie beispielsweise digitale Assistenten, sprachgesteuerte Unterhaltungselektronik, Kreditkartenbetrugserkennung und mehr. Es wird hauptsächlich für Aufgaben wie Spracherkennung, Bildverarbeitung und komplexe Entscheidungsfindung eingesetzt, wo es große Datenmengen verarbeiten kann, um effizient komplexe Berechnungen durchzuführen.
Deep Learning erfordert eine enorme Rechenleistung. Hochleistungs-Grafikprozessoren (GPUs) sind ideal, da sie eine große Anzahl von Berechnungen in mehreren Kernen mit einem großen verfügbaren Arbeitsspeicher verarbeiten können. Im Vergleich zu GPUs bieten Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) eine vielseitige Lösung, die zwar potenziell teuer ist, aber sowohl ausreichende Leistung als auch eine wiederverwertbare Flexibilität für neue Anwendungen bietet.
Die Hardwarewahl beeinflusst wesentlich die Effizienz, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit von Deep-Learning-Anwendungen. Beim Entwurf eines Deep-Learning-Systems ist es wichtig, betriebliche Anforderungen, Budgets und Ziele bei der Auswahl zwischen einer GPU und einem FPGA zu berücksichtigen. In Bezug auf Hardware-Design sind wichtige Überlegungen die Leistungsgeschwindigkeit, der Energieverbrauch, die Kosteneffizienz, die Programmierbarkeit und die Bandbreite.
GPUs sind auf schnelle Händling von Speicher ausgelegt und eignen sich insbesondere für parallele Verarbeitungsaufgaben wie das Training großer Deep-Learning-Anwendungen. Im Bereich der künstlichen Intelligenz werden GPUs aufgrund ihrer Fähigkeit, die tausenden notwendigen Operationen für das Training und die Inferenz neuronaler Netze durchzuführen, ausgewählt. GPUs bieten hohe Rechenleistung und parallele Verarbeitung, aber ihr Stromverbrauch ist hoch und sie sind weniger flexibel als FPGAs. In Deep-Learning-Anwendungen sind GPUs aufgrund ihrer hohen Verarbeitungsleistung bevorzugt.
FPGAs sind programmierbare Chips, die für mehrere Anwendungen konfiguriert werden können und sich insbesondere durch ihre effiziente Flexibilität auszeichnen. Im Gegensatz zu GPUs können FPGAs umprogrammiert werden, was zu spezifischen Anpassungen führt, die sich positiv auf die Latenz und den Energieverbrauch auswirken können. FPGAs sind besonders nützlich für Echtzeitverarbeitung in KI-Anwendungen und das Prototyping neuer Projekte. Sie bieten anpassbare Hardware, sind energieeffizient und eignen sich für spezifische Anwendungen und Arbeitslasten.