Гусейн Осман, директор з маркетингу сегментів у Lattice Semiconductor – Серія інтерв’ю

Гусейн Осман – ветеран 半導體 промисловості з більш ніж два десятиліття досвіду виведення на ринок кремнієвих та програмних продуктів, які інтегрують рішення з чуття, обробки та підключення, зосереджуючись на інноваційних досвідах, які доставляють цінність кінцевому користувачеві. За останні п’ять років він очолював стратегію рішення sensAI та зусилля з виходу на ринок у Lattice Semiconductor, створюючи високопродуктивні застосування AI/ML. Пан Осман отримав ступінь бакалавра з електротехніки в Каліфорнійському політехнічному університеті в Сан-Луїс-Обіспо.

Lattice Semiconductor (LSCC -1.08%) – постачальник низьковольтних програмованих рішень, які використовуються в галузі зв’язку, обчислювальної техніки, промисловості, автомобільної та споживчої електроніки. Низьковольтні ФПГА та програмні інструменти компанії розроблені для прискорення розробки та підтримки інновацій у застосунках від краю до хмари.

Edge AI набирає популярність, оскільки компанії шукають альтернативи обробці AI в хмарі. Як ви бачите це зміщення впливу на 半導體 промисловість, і яку роль відіграє Lattice Semiconductor у цьому перетворенні? 

Edge AI абсолютно набирає популярність, і це через його потенціал真正 революціонізувати цілі ринки. Організації у широкому спектрі секторів спираються на Edge AI, оскільки воно допомагає їм досягти швидших, більш ефективних та більш безпечних операцій – особливо в реальних додатках – ніж це можливо з використанням лише хмарних обчислень. Це та частина, на яку більшість людей зазвичай зосереджується: як Edge AI змінює бізнес-операції при реалізації. Але існує ще одна подорож, яка відбувається паралельно, і вона починається ще до реалізації.

Інновації в Edge AI спонукають виробників оригінального обладнання проектувати системні компоненти, які можуть запускати моделі AI, незважаючи на обмеження футляру. Це означає легкі, оптимізовані алгоритми, спеціалізоване обладнання та інші вдосконалення, які доповнюють та/або посилюють продуктивність. Саме тут вступає в дію Lattice Semiconductor.

Наші ФПГА забезпечують високоадаптивне обладнання, необхідне для того, щоб дизайнери могли задовольнити суворі системні вимоги, пов’язані з затримкою, потужністю, безпекою, підключенням, розміром тощо. Вони забезпечують основу, на якій інженери можуть будувати пристрої, здатні підтримувати функціональність критично важливих автомобільних, промислових та медичних застосунків. Це велика зона нашої поточної інновації, і ми раді допомогти клієнтам подолати виклики та зустріти епоху Edge AI з впевненістю.

Які ключові виклики стоять перед бізнесом при реалізації Edge AI, і як ви бачите ФПГА, які адресують ці питання більш ефективно, ніж традиційні процесори або ГПУ?

Ви знаєте, деякі виклики здаються справді універсальними для будь-якої технології. Наприклад, розробники та бізнес, які сподіваються скористатися можливостями Edge AI, ймовірно, будуть боротися з загальними викликами, такими як:

• Управління ресурсами. Пристрої Edge AI повинні виконувати складні процеси надійно, працюючи в умовах обмежених обчислювальних та батарейних потужностей.
• Хоча Edge AI пропонує переваги конфіденційності локальної обробки даних, він також піднімає інші проблеми безпеки, такі як можливість фізичного втручання або вразливості, які супроводжують менші моделі.
• Системи Edge AI можуть бути非常 різноманітними за архітектурами апаратного забезпечення та обчислювальними вимогами, що робить складним оптимізацію аспектів, таких як управління даними та оновлення моделей у великих масштабах.

ФПГА забезпечують бізнес можливістю випередити ці ключові питання завдяки поєднанню ефективної паралельної обробки, низького енергоспоживання, апаратних можливостей безпеки та перепрограмовуваності. Хоча ці можливості можуть звучати як маркетингові слогани, вони є важливими функціями для вирішення основних болів Edge AI.

ФПГА традиційно використовувалися для функцій, таких як мостування та розширення I/O. Що робить їх особливо придатними для застосунків Edge AI?

Так, ви абсолютно праві, що ФПГА виділяються в області з’єднання – і це частина того, що робить їх så потужними в застосунках Edge AI. Як ви згадали, вони мають налаштовувані порти I/O, які дозволяють їм взаємодіяти з широким спектром пристроїв та протоколів зв’язку. Крім того, вони можуть виконувати функції, такі як мостування та сенсорна фузія, щоб забезпечити безперебійний обмін даними, агрегацію та синхронізацію між різними компонентами системи, включаючи стандарти спадщини та нові стандарти. Ці функції особливо важливі, оскільки сьогодні екосистеми Edge AI стають все більш складними, а потреба в інтероперабельності та масштабованості зростає.

Однак, як ми обговорювали, переваги ФПГА у сфері з’єднання – це лише вершина айсберга; це також про те, як їх адаптивність, продуктивність, енергоефективність та можливості безпеки забезпечують результати. Наприклад, ФПГА можуть бути сконфігуровані та перепрограмовані для виконання конкретних завдань AI, що дозволяє розробникам налаштовувати застосунки відповідно до своїх унікальних потреб та задовольняти еволюційні вимоги.

Чи можете ви пояснити, як низьковольтні ФПГА порівняються з ГПУ та АСІК у плані ефективності, масштабованості та можливостей обробки в реальному часі для Edge AI?

Я не буду прикидуватися, що апаратура, така як ГПУ та АСІК, не має обчислювальної потужності для підтримки застосунків Edge AI. Вони мають. Але ФПГА справді мають “край” над цими іншими компонентами в таких областях, як затримка та гнучкість. Наприклад, і ГПУ, і ФПГА можуть виконувати паралельну обробку, але апаратура ГПУ розроблена для широкого застосування та не так добре підходить для підтримки конкретних застосунків Edge, як апаратура ФПГА. З іншого боку, АСІК справді розроблені для конкретних застосунків, але їхня фіксована функціональність означає, що вони потребують повного перероблення, щоб задовольнити будь-які суттєві зміни використання. ФПГА створені для надання найкращого з обох світів; вони пропонують низьку затримку, яка супроводжує спеціалізовану апаратуру, та місце для постімплементаційних модифікацій, коли моделі Edge потрібно оновлювати.

Звичайно, жоден варіант не є єдиним правильним. Все залежить від того, який вибір робить кожен розробник. Вони повинні ретельно розглянути основні функції застосунку, конкретні результати, яких вони намагаються досягти, та наскільки гнучкою повинна бути конструкція з точки зору майбутньої безпеки. Це дозволить їм вибрати правильний набір апаратних та програмних компонентів для задовольнення їхніх вимог – ми просто вважаємо, що ФПГА зазвичай є правильним вибором.

Як ФПГА Lattice підвищують прийняття рішень, керованих AI, на краю, особливо в галузях, таких як автомобільна, промислово-автоматична та Інтернет речей?

Можливості паралельної обробки ФПГА – це хороша точка початку. На відміну від послідовних процесорів, архітектура ФПГА дозволяє їм виконувати багато завдань паралельно, включаючи обчислення AI, з усіма налаштовуваними логічними блоками, які виконують різні операції одночасно. Це дозволяє досягти високої продуктивності, низької затримки обробки, необхідної для підтримки застосунків у реальному часі в ключових вертикалях, які ви назвали – чи то автономні транспортні засоби, розумні промислові роботи чи навіть розумні домашні пристрої чи медичні носимі пристрої. Крім того, вони можуть бути налаштовані для конкретних завдань AI та легко перепрограмовані у полі, оскільки моделі та вимоги змінюються з часом. Нарешті, вони пропонують апаратні засоби безпеки для забезпечення того, що системи, керовані AI, залишаються безпечними – від завантаження до обробки даних та подальшого.

Які існуючі випадки використання, у яких ФПГА Lattice суттєво покращили продуктивність Edge AI, безпеку чи ефективність?

Відмінне питання! Одним з застосунків, який мені здається дуже цікавим, є способи, якими інженери використовують ФПГА Lattice для живлення нового покоління розумних, керованих AI роботів. Інтелектуальні роботи вимагають можливостей обробки в реальному часі та на пристрої, щоб забезпечити безпечну автоматизацію, і саме це призначено для доставки Edge AI. Не тільки зростає попит на цих помічників, але також зростає складність та витонченість їхніх функцій. На недавній конференції команда Lattice продемонструвала, як використання ФПГА дозволило розумному роботові відстежувати траєкторію м’яча та ловити його в повітрі, показуючи, наскільки швидко та точно ці машини можуть бути, коли побудовані з правильними технологіями.

Що робить це так цікавим для мене з точки зору апаратури, так це те, як тактики проектування змінюються для задовольнення цих застосунків. Наприклад, замість того, щоб покладатися виключно на ЦП або інші традиційні процесори, розробники починають інтегрувати ФПГА в суміш. Основна вигода полягає в тому, що ФПГА можуть взаємодіяти з більшим числом датчиків та актуаторів (та більш різноманітними компонентами), а також виконувати низькорівневі завдання обробки біля цих датчиків, щоб звільнити основний двигун обчислень для більш просунутих обчислень.

З ростом попиту на висновок AI на краю, як Lattice забезпечує те, що їхні ФПГА залишаються конкурентоспроможними проти спеціалізованих чіпів AI, розроблених більшіми компаніями з виробництва напівпровідників?

Немає сумніву, що погоня за чіпами AI рухає більшу частину 半導體 промисловості – просто подивіться, як компанії, такі як Nvidia, перейшли від створення графічних карт для відеоігор до того, щоб стати гігантами галузі AI. Все ж таки, Lattice приносить унікальні сильні сторони на стіл, які роблять нас видатними, навіть коли ринок стає більш насиченим.

ФПГА не просто компонент, у який ми вирішуємо інвестувати через зростаючий попит; вони є критичною частиною нашої основної лінії продуктів. Сильні сторони наших пропозицій ФПГА – від затримки та перепрограмовуваності до споживання потужності та масштабованості – є результатом років технічного розвитку та уточнення. Ми також пропонуємо повний ряд провідних програмних та рішень, розроблених для оптимізації використання ФПГА в дизайнах AI та за його межами.

Ми відточували наші ФПГА через роки безперервного вдосконалення, яке було спричинено ітерацією наших апаратних та програмних рішень та відносинами з партнерами по 半導體 промисловості. Ми продовжимо бути конкурентоспроможними, оскільки будемо дотримуватися цього шляху, працюючи з партнерами з дизайну, розробки та реалізації, щоб забезпечити те, що ми надаємо нашим клієнтам найбільш актуальні та надійні технічні можливості.

Яку роль відіграє перепрограмовуваність у здатності ФПГА адаптуватися до еволюційних моделей та завдань AI?

На відміну від апаратури з фіксованою функцією, ФПГА можуть бути перепрограмовані після реалізації. Ця вроджена адаптивність є, безумовно, їх найбільшим диференціатором, особливо у підтримці еволюційних моделей та завдань AI. Враховуючи, наскільки динамічний є ландшафт AI, розробники повинні мати можливість підтримувати оновлення алгоритмів, зростаючі набори даних та інші суттєві зміни, коли вони відбуваються, не турбуючись про постійні апгрейди апаратури.

Наприклад, ФПГА вже відіграють ключову роль у тривалому переході до постквантової криптографії (PQC). Коли бізнес готується до майбутніх квантових загроз та працює над заміною вразливих схем шифрування наступними алгоритмами покоління, вони використовують ФПГА для забезпечення безперебійного переходу та забезпечення відповідності новим стандартам PQC.

Як ФПГА Lattice допомагають бізнесу балансувати компроміс між продуктивністю, споживанням потужності та вартістю у розгортаннях Edge AI?

У кінцевому підсумку, розробники не повинні вибирати між продуктивністю та можливостями. Так, застосунки Edge часто ускладнюються обчислювальними обмеженнями, обмеженнями потужності та збільшенням затримки. Але з ФПГА Lattice розробники мають гнучке, енергоефективне та масштабоване апаратне забезпечення, яке більш ніж здатне пом’якшити ці виклики. Наприклад, налаштовувані інтерфейси I/O дозволяють забезпечити підключення до різних застосунків Edge, зменшуючи складність.

Перепрограмовуваність після реалізації також полегшує коригування для підтримки потреб еволюційних моделей. Крім того, попередня обробка та агрегація даних можуть відбуватися на ФПГА, знижуючи енергоспоживання та обчислювальне навантаження на процесори Edge, знижуючи затримку та, таким чином, знижуючи витрати та підвищуючи системну ефективність.

Як ви бачите майбутнє апаратури AI, яке розвивається в наступні 5-10 років, особливо у зв’язку з Edge AI та енергоефективною обробкою?

Пристрої Edge повинні бути швидшими та потужнішими для задовольнення обчислювальних та енергетичних вимог все більш складних алгоритмів AI та МО, яких бізнесу потрібно для процвітання – особливо, оскільки ці застосунки стають все більш поширеними. Можливості динамічних апаратних компонентів, які підтримують застосунки Edge, повинні адаптуватися паралельно, ставати меншими, розумнішими та більш інтегрованими. ФПГА повинні розширити свою наявну гнучкість, пропонуючи низьку затримку та низьке енергоспоживання для вищого рівня вимог. З цими можливостями ФПГА продовжуватимуть допомагати розробникам перепрограмовувати та реконфігурувати з легкістю, щоб задовольнити потреби еволюційних моделей – будь то більш просунуті автономні транспортні засоби, промислово-автоматизовані, розумні міста чи далі.

Дякуємо за чудовий інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, повинні відвідати Lattice Semiconductor.