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Fpga에 ai 가속기를 사용하는 이유
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안녕하세요 🙂
[1. 질문 챕터] : eg) 몇 장, 몇 분 몇 초 쯤. or 수강생 분들이 봤을 때 어디구나?! 할 수 있게 표기 부탁 드려요.
[2. 질문 내용] : eg) 질문 내용을 자유롭게 작성해주시면 되겠습니다 🙂
[3. 시도했던 내용, 그렇게 생각하는 이유] : eg) 설치영상은 이렇게 시도했는데 안되더라 or 본인의 생각을 적어주세요. (실습 내용 중에 이해가 안되거나 잘못된 내용이 있는데, 이러 이러한 근거로 나는 이렇게 생각합니다.)
초반까지 듣다가 질문 남겨요!
결국엔 fpga기반 ai 가속기를 쓰는 이유는 학습+추론을 하는데에 많은 연산과 리소스가 드니
그 연산을 가속화하는 가속기를 만들어 hw상에서 계산을 처리하게 만드는것인가요?
아니면 단순 추론만을 위한 것인가요?
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안녕하세요 🙂
FPGA 기반 AI 가속기를 사용하는 이유는 본질적으로 "연산 집약적인 작업을 더 빠르고 효율적으로 수행하기 위함"입니다. 이때 주된 대상은 학습(training)보다는 추론(inference)에 더 가깝습니다.
AI 모델의 학습 과정은 매우 높은 계산량과 메모리 자원을 요구하며, 일반적으로 GPU나 TPU와 같이 대규모 병렬처리에 최적화된 하드웨어에서 수행됩니다. 반면 FPGA는 구성 유연성과 소비전력 효율이 뛰어나므로, 경량화된 모델을 실시간으로 추론해야 하는 임베디드 환경이나, 특정 연산 구조에 최적화된 하드웨어 가속기 구현이 필요한 경우에 자주 활용됩니다.
즉, FPGA 기반 AI 가속기는 대부분의 경우 추론 목적으로 설계됩니다. 물론 연구 환경이나 특수한 조건에서는 학습도 가능한 구조로 설계할 수 있지만, 리소스 제약과 설계 복잡도를 고려할 때 일반적이지는 않습니다.
요약하자면, 말씀하신 “연산을 가속화하여 HW 상에서 계산을 처리”한다는 표현은 맞습니다. 다만 그 대상은 일반적으로 추론 중심이라고 보시는 것이 적절할 것 같습니다.
즐공하세요!!
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. Koro님께서 FPGA 기반의 AI 가속기를 사용하는 이유에 대해 좋은 질문을 해주셨습니다.
FPGA는 다양한 장점으로 인해 AI 가속기 설계에 널리 사용되고 있습니다. 특히 AI 연산에서 주로 문제되는 부분은 연산의 복잡성과 속도, 그리고 이를 실시간으로 처리할 수 있는 능력입니다. 여기에 FPGA의 특징이 잘 부합하게 됩니다.
FPGA 기반 AI 가속기의 주된 이유 및 기능
연산 가속화:
- FPGA는 병렬처리 구조를 갖추고 있어 대량의 행렬 연산이나 분산 처리가 요구되는 AI 연산 작업에서 높은 효율성을 발휘합니다.
- 이는 학습(Training)과 추론(Inference) 모두에서 사용할 수 있습니다. 특히 딥러닝의 경우 Dense Layer나 Convolution Layer 등에서 엄청난 행렬 연산이 필요하기 때문에 이를 FPGA가 효율적으로 처리할 수 있는 것입니다.
- FPGA는 병렬처리 구조를 갖추고 있어 대량의 행렬 연산이나 분산 처리가 요구되는 AI 연산 작업에서 높은 효율성을 발휘합니다.
하드웨어 실시간 처리:
- FPGA를 사용하면 일반적인 CPU 기반 연산보다 실시간으로 데이터를 처리할 수 있습니다. 이는 Edge Device에서 추론 작업을 수행할 때 매우 유리합니다.
- 추론(Inference) 작업만을 위한 용도로 사용되는 경우도 있지만, 일부 고성능 FPGA는 학습 단계에도 활용될 수 있습니다.
- FPGA를 사용하면 일반적인 CPU 기반 연산보다 실시간으로 데이터를 처리할 수 있습니다. 이는 Edge Device에서 추론 작업을 수행할 때 매우 유리합니다.
에너지 효율성:
- CPU나 GPU에 비해 상대적으로 더 낮은 전력 소모로 고효율 연산을 수행할 수 있습니다. 이는 모바일이나 IoT 디바이스 등 에너지 제약이 많은 환경에서 큰 강점입니다.
- CPU나 GPU에 비해 상대적으로 더 낮은 전력 소모로 고효율 연산을 수행할 수 있습니다. 이는 모바일이나 IoT 디바이스 등 에너지 제약이 많은 환경에서 큰 강점입니다.
유연한 구조 설계:
- 설계자가 원하는 대로 아키텍처를 맞춤 구성할 수 있어, 특정 AI 연산에 최적화된 형태로 구현이 가능합니다. 이를 통해 성능 최적화와 더불어 새롭게 등장하는 AI 알고리즘에도 유연하게 대응할 수 있습니다.
- 설계자가 원하는 대로 아키텍처를 맞춤 구성할 수 있어, 특정 AI 연산에 최적화된 형태로 구현이 가능합니다. 이를 통해 성능 최적화와 더불어 새롭게 등장하는 AI 알고리즘에도 유연하게 대응할 수 있습니다.
FPGA 가속기는 주로 추론에 많이 사용되지만, 특정한 경우에는 학습에 활용되기도 합니다. 이러한 상황에 대한 이해는 실전에서 많은 도움이 될 수 있기 때문에 실습을 통해 명확히 알아두시는 것을 추천드립니다.
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