يعمل الذكاء الاصطناعي (AI) على إعادة تعريف الحوسبة المدمجة بسرعة لتوفير المحركات الأساسية لحلول الجيل التالي في مجالات مثل الروبوتات والأتمتة الصناعية والأجهزة الطبية. مع انتقال معالجة البيانات بشكل متزايد إلى الحافة، أصبحت المنصة ذات الأداء الفعال للذكاء الاصطناعي وزمن الوصول المنخفض والتخصيص العالي مطلبًا صارمًا في مختلف قطاعات الصناعة.
تعتمد وحدة نظام iW-RainboW-G58M من IWave (الشكل 1) على تصميم Altera's Agilex ™ 5 SoC FPGA، والقفز من خلال تصميم الذكاء الاصطناعي. تجمع هذه الوحدة المدمجة بين أول بنية FPGA من Altera والتي تحقن وظائف الذكاء الاصطناعي مباشرة في الأقمشة، مما يتيح مزيجًا فريدًا من المرونة وقوة الحوسبة والكفاءة للأنظمة المدمجة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
الشكل 1: نظام iWave iW-RainboW-G58M المعياري. مصدر الصورة: آي ويف)
تصميم مدمج وقوة حسابية قوية
IW-RainboW-G58M SoM بأبعاد إجمالية تبلغ 60 مم × 70 مم، ومغلف B32A، ودعم Altera Agilex منتجات سلسلة ™ SoC FPGA E. تنقسم سلسلة الوحدات إلى مجموعتين:
المجموعة أ: A5E06AA/052A/043A/028A/013A SoC FPGA
المجموعة ب: A5E065B/052B/043B/028B/013B/008B SoC FPGA
تدمج وحدة Agilex ™ Series 5 نظام معالجة غير متجانس غير متماثل، وتحمل النوى المزدوجة Cortex-A76 وCortex-A55 المزدوجة، وتحقق التوازن الأمثل بين الأداء وكفاءة الطاقة. تعمل كتل DSP المحسنة المدمجة مع كتل موتر الذكاء الاصطناعي على تسريع أعباء عمل التعلم العميق، بينما توفر أجهزة إرسال واستقبال GTS التي تصل سرعتها إلى 28.1 جيجابت في الثانية PCIe ® X 8 وواجهات العرض مثل HDMI وDisplayPort اتصالاً عالي السرعة لتطبيقات الوسائط المتعددة والذكاء الاصطناعي المعقدة.
النظام البيئي لبرامج الذكاء الاصطناعي وأدوات التطوير
Agilex ™ يعمل التكامل السلس للنظام الأساسي 5 مع إطار عمل الذكاء الاصطناعي الرائد (الشكل 2) على تبسيط تطوير حلول الاستدلال المخصصة للذكاء الاصطناعي. تدعم المنصة مجموعة أدوات TennorFlow وPyr وOpen ™ مع برنامج Altera's FPGA AI Suite وبرنامج التصميم Quartus ® Prime الذي يعمل على تحسين نموذج التعلم المتعمق لاستدلال FPGA.
الشكل 2: Agile ™ التكامل السلس بين النظام الأساسي وإطار عمل الذكاء الاصطناعي الرائد. مصدر الصورة: آي ويف)
باستخدام مجموعة Altera FPGA AI، يمكن لجميع المطورين بدءًا من مهندسي الأجهزة ووصولاً إلى خبراء البيانات إنشاء خطوط أنابيب محسنة للذكاء الاصطناعي ونشرها بكفاءة باستخدام مسارات عمل مألوفة. تعمل المجموعة على ربط تصميم FPGA بنجاح بإطار عمل الذكاء الاصطناعي عالي المستوى، مما يقلل من وقت وصول المنتج إلى السوق مع الحفاظ على الأداء المحدد وكفاءة الطاقة على مستوى الأجهزة.
Cloud AI وEdge AI: التوازن
في البنى الحديثة، تنقسم معالجة الذكاء الاصطناعي إلى معالجة سحابية ومعالجة حافة (الشكل 3). يوفر Cloud AI قابلية توسع هائلة، ولكنه غالبًا ما يواجه تأخيرات وقيودًا على الخصوصية. في المقابل، تقوم تقنية Edge AI بالمعالجة في الوقت الفعلي محليًا، مما يتيح اتخاذ القرار الفوري، وحماية أمنية أقوى، وتشغيل مستمر ومستقر حتى بدون الاتصال بالشبكة.
الشكل 3: الذكاء الاصطناعي السحابي قابل للتطوير، ولكنه غالبًا ما يكون به قيود على زمن الوصول والخصوصية. يقوم Edge AI بإجراء المعالجة في الوقت الفعلي محليًا لاتخاذ القرار الفوري وتعزيز الأمان والتشغيل المستمر حتى بدون الاتصال بالشبكة. مصدر الصورة: آي ويف)
في بنية النشر الهجين، تتعامل العقد الطرفية مع مهام التحليل الحرجة للوقت، بينما يقوم مركز البيانات بتلخيص ومعالجة مجموعات بيانات أكبر لتحليل الاتجاه أو النمذجة التنبؤية.- ز. تم تصميم iW-RainboW-G58M لهذا الطراز الهجين، مما يتيح الحوسبة المرنة على الحافة والتكامل السلس مع البنية التحتية السحابية.