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ELETTRONICA OGGI 499 - GENNAIO/FEBBRAIO 2022 55 DIGITAL ADAPTIVE COMPUTING Elaborazione adattiva per un mondo più “intelligente” e connesso Greg Martin Strategic Marketing Director Xilinx Gli algoritmi di intelligenza artificiale si stanno evolvendo molto più velocemente rispetto ai tradizionali cicli di sviluppo su silicio e i chip su silicio con funzione fissa rischiano di diventare obsoleti molto rapidamente: l’elaborazione adattativa è la risposta a queste sfide In mercati dinamici e in evoluzione, come quelli 5G, data center, automotive e industriale, le applicazioni richiedono sempre più l’accelerazione del calcolo pur rispettando budget energetici ristretti. Un fattore importante che influisce sull’esigenza di maggiore densità di elaborazione è l’intelligenza artificiale (AI), la cui adozione è in rapida accelerazione. L’inferenza per l’intelligenza artificiale richiede elevate prestazioni di elaborazione con budget energetici ridotti, sia che venga effettuata nel cloud, a bordo rete o nei terminali. Spesso è necessario disporre di hardware dedicato per accelerare i carichi di lavoro di inferenza per l’IA. Allo stesso tempo, gli algoritmi di intelligenza artificiale si stanno evolvendo molto più velocemente rispetto ai tradizionali cicli di sviluppo su silicio. I chip su silicio con funzione fissa, come le implementazioni di tipo ASIC delle reti di intelligenza artificiale, rischiano di diventare obsoleti molto in fretta a causa della rapida innovazione dei modelli avanzati di intelligenza artificiale. L’elaborazione adattiva è la risposta a queste sfide. Il calcolo adattivo è unico perché comprende hardware su silicio che può essere ottimizzato per applicazioni specifiche successivamente alla produzione. Poiché l’ottimizzazione ha luogo dopo che l’hardware è stato prodotto, è possibile effettuare configurazioni con gli ultimi modelli di intelligenza artificiale, quelli che non esistevano quando sono stati progettati gli ASIC con funzione analoga. È inoltre possibile effettuare e ripetere tale ottimizzazione un numero pressoché infinito di volte, con una flessibilità unica. È possibile apportare modifiche all’hardware anche dopo che il dispositivo è stato completamente installato in una configurazione di produzione. Proprio come a una CPU di produzione