Xilinx, la conocida empresa de FPGAs y que recientemente fue adquirida por AMD, ha presentado sus nuevos eFPGA Versal AI Edge, los cuales están pensados para el mundo de la robótica y la automoción inteligente. Mercado en el que AMD ha estado ausente desde hace años y donde NVIDIA se ha sentido como pez en el agua.
La compra de Xilinx por parte de AMD fue la respuesta a una serie de necesidades por parte de la empresa de Lisa Su, ya que sus recursos son más limitados que los de NVIDIA e Intel, esto les llevó a buscar ampliar su porfolio comprando a Xilinx, la cual le otorga a AMD una serie de tecnologías de cara al futuro para ser competitiva en diversos mercados.
Que son los eFPGA de Xilinx
Ya os comentamos en un artículo lo que es un FPGA embebido o eFPGA, estos son SoCs que integran en su interior las capacidades de un SoC tradicional pero añadiendo una FPGA entre los componentes de su circuitería. Un concepto que la propia Xilinx bautizó como ACAP o Adaptive Computing Acceleration Platform, lo cual no es más que un eufemismo para hablar de un eFPGA.
Así pues Versal es un chip que no es un FPGA al 100%, ya que parte del área se ha dedicado a núcleos estándar no configurables como pueden ser núcleos de CPU como son los Cortex-A72, controladores de memoria, DSPs, procesadores neuronales e incluso interfaces de E/S y memoria como PCIe, DDR, Ethernet, MIPI, etc. Todo ello dentro del mismo chip, por lo que no es necesario configurarlos. Las versiones más potentes de Xilinx Versal incluyen una poderosa y programable red en un chip o NoC, y por tanto tienen un SmartNIC como director de orquesta de la misma.
Novedades en Xilinx Versal AI Edge
La inteligencia artificial es una de las aplicaciones que más están creciendo en los últimos años y Xilinx ha hecho dos mejoras importantes a la nueva iteración de sus eFPGA Versal, bautizadas como Versal AI Edge.
La primera de ella es la implementación de una SRAM del tipo Scratchpad muy cercana a las ALUs escalares, una RAM de este tipo se encuentra dentro de un procesador y por tanto se puede acceder de manera muy rápida a ella y apenas sin latencia. Pero no es una caché y por tanto no funciona como tal. El hecho de tener una memoria local cercana al procesador es clave, ya que reduce enormemente la cantidad de energía en las instrucciones y una de las bases en el diseño de los procesadores diseñados para la IA. Se trata de bloques de 4 MB con un ancho de banda de 35 GB/s con cada AI Engine.
La otra novedad,es el AI Engine, habitualmente los FPGA se pueden configurar para funcionar como procesadores para la IA, pero Xilinx ha decidido integrar sus propias unidades. Se ha de tener en cuenta que existen dos tipos de trabajo en lo que a inteligencia artificial se refiere, los cuales son entrenamiento e inferencia. Habitualmente se intenta que los núcleos para la IA puedan ser buenos en ambas disciplinas, aunque en este caso su optimización ha ido más de cara a la inferencia. Los núcleos para IA de la familia Xilinx Versal AI Edge reciben el nombre de AIE-ML. Donde la configuración más simple tiene un consumo de 6 W y se compone de 8 unidades, mientras que la más compleja es de 304 unidades.
¿Su rendimiento? Según Xilinx el rendimiento por watt es cuatro veces el del Tegra AGX Xavier de NVIDIA. Por lo que estamos ante una solución dirigida al mundo de la automoción inteligente y a la robótica. Mercado en el que NVIDIA compite con su familia Tegra en la actualidad, la cual ha sido una de las puntas de lanza de NVIDIA en los últimos años y donde AMD también pretende entrar a través del porfolio de Xilinx.
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