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ELETTRONICA OGGI 499 - GENNAIO/FEBBRAIO 2022 58 DIGITAL ADAPTIVE COMPUTING Architettura dell’unità di intelligenza artificiale e i moduli a bordo rete standardizzati. Esistono più piattaforme in grado di offrire ilmiglior punto di partenza possibile per l’applicazione desiderata. Le applicazioni variano ampiamente, dalle applicazioni sensibili alla latenza, come la guida autonoma e lo streaming video in tempo reale, all’elevata complessità di elaborazione dei segnali 5G, all’elaborazione dati di database non strutturati. L’elaborazione adattiva può essere eseguita nel cloud, nella rete, a bordo rete e persino nei terminali, e introduce le ultime innovazioni architetturali alle applicazioni discrete e complete. L’ampia gamma di ambiti di utilizzo è possibile grazie a una varietà di piattaforme adattive, che vanno dai dispositivi con grande capacità su schede di accelerazione PCIe nel data center, ai dispositivi di piccole dimensioni e a basso consumo adatti per l’elaborazione ai terminali richiesta per i dispositivi IoT. Le piattaforme adattive a bordo rete includono il System- on-Module (SOM) adattivo Kria di Xilinx. Nel data center, le piattaforme adattive includono le schede di accelerazione Alveo, che utilizzano lo standard PCI- Express per fornire funzionalità di alleggerimento dell’hardware in qualsiasi applicazione data center. Introduzione all’unità di intelligenza artificiale Una delle più grandi innovazioni recenti nel calcolo adattivo è stata l’introduzione dell’unità di intelligenza artificiale da parte di Xilinx. Quest’ultima rappresenta un nuovo approccio rivoluzionario che fornisce una Per maggiori informazioni sull’elaborazione adattiva: https://www.xilinx.com/applications/adaptive-computing.html densità di calcolo senza precedenti per applicazioni ad alta intensità di calcoli matematici. L’unità di intelligenza artificiale è ancora fondamentalmente un blocco configurabile, ma è anche programmabile come una CPU. Invece di essere costituita da hardware di elaborazione FPGA standard, essa contiene processori vettoriali SIMD (multi-data) scalari e a singola istruzione ad alte prestazioni. Questi processori sono ottimizzati per eseguire in modo efficiente funzioni ricche di calcoli matematici che si trovano tipicamente nell’inferenza per l’IA e nelle comunicazioni wireless. Le matrici di unità per l’intelligenza artificiale sono ancora collegate con interconnessioni dati adattabili simili a quelle di tipo FPGA, che consentono di creare percorsi dati efficienti e ottimizzati per l’applicazione di destinazione. Questa combinazione di elementi di elaborazione computazionalmente densi (ricchi di calcoli matematici) e di tipo CPU collegati a interconnessioni simili a quelle di tipo FPGA sta inaugurando una nuova generazione di prodotti per l’intelligenza artificiale e le comunicazioni. Prepararsi a un mondo più connesso e intelligente Fondamentalmente, l’elaborazione adattiva si basa sulla tecnologia FPGA esistente, ma la rende più accessibile che mai da parte di una gamma più ampia di sviluppatori e applicazioni. Gli sviluppatori di software e di intelligenza artificiale possono ora creare applicazioni ottimizzate ricorrendo all’elaborazione adattiva, una tecnologia che in precedenza non era per loro disponibile. La capacità di adattare l’hardware a un’applicazione specifica è un elemento di differenziazione unico rispetto a CPU, GPU e ASSP, che sono caratterizzate da architetture hardware fisse. L’elaborazione adattiva consente di adattare l’hardware a un’applicazione, offrendo un’elevata efficienza, ma consente comunque l’adattamento futuro se i carichi di lavoro o gli standard si evolvono. Con il mondo che diventa sempre più connesso e intelligente, l’elaborazione adattiva continuerà a essere in prima linea nelle applicazioni ottimizzate e accelerate e consentirà a tutti gli sviluppatori di costruire un domani migliore.