La inteligencia artificial (IA) ha desarrollado un gran impacto en nuestra sociedad en las últimas décadas. Con el desarrollo de herramientas para generar textos completos y muy personalizados, habilidad para crear imágenes, videos y hasta réplicas de voces reales, la inteligencia artificial se convirtió en una herramienta muy poderosa la cual ha crecido exponencialmente gracias a las herramientas tecnológicas disponibles hoy en día.
Actualmente se utilizan varios tipos de software y hardware para desarrollar “Deep Learning”. El deep learning es un tipo de desarrollo y aprendizaje avanzado utilizado para crear máquinas o programas con IA, y actualmente se utiliza para entrenar software para reconocimiento facial, desarrollo de imágenes y videos y hasta reconocimiento y desarrollo de voces. Con el Deep Learning podemos hacer que un software o máquina pueda recibir datos y muestras de un objeto, persona o animal, relacionarlos entre sí y sacar conclusiones por sí mismo, muy cercano a como funciona nuestro razonamiento humano.
Entre todas las herramientas de hardware para desarrollar Deep Learning, la más común es utilizar una clásica computadora PC con un CPU, GPU y memoria. Esto es suficiente para crear una IA básica con deep learning. Pero para aplicaciones más concretas y demandantes necesitamos de hardware dedicado con más poder de procesamiento. Con el reciente auge de la tecnología embebida, se están utilizando las tarjetas FPGAs para desarrollar Deep Learning para entrenar software pero, ¿realmente son buenas para esto? ¿Conviene invertir en ellas para esta aplicación? ¿Qué ventajas tienen sobre los ordenadores comunes con GPU?
¿Por qué utilizar FPGAs para Deep Learning?
Una tarjeta FPGA (“Field Programmable Gate Array”, o Arreglo de Compuertas Programables) es un circuito electrónico con compuertas lógicas reprogramables. A diferencia de los CPUs y GPUs que encontramos en computadoras ordinarias, las FPGAs se pueden configurar físicamente (hardware) para crear cualquier circuito y lógica digital posible. Esto quiere decir que con una FPGA podemos crear CPUs y GPUs más potentes y más específicas para una tarea concreta. Esto nos lleva a crear una manera más eficiente de desarrollar deep learning ya que con este tipo de tarjetas podemos crear el circuito perfecto con las características necesarias, a diferencia de las GPUs que ya vienen configuradas de fábrica de una manera específica.
Ventajas y desventajas de utilizar una Tarjeta FPGA
El utilizar las tarjetas FPGA para desarrollar deep learning suelen ser una muy buena opción para desarrollar y entrenar una inteligencia artificial debido a su alta capacidad de personalización en su configuración de hardware digital pero también cuenta con limitantes y algunas restricciones que tomar en cuenta.
Las ventajas de utilizar una tarjeta FPGA para desarrollar IA con Deep Learning son:
- Gran flexibilidad de reprogramar su configuración digital para poder desarrollar diferentes pruebas con facilidad.
- Gran potencia de procesamiento de datos y posibilidad de correr programas en paralelo sin problemas ya que una tarjeta FPGA se puede dividir de en múltiples bloques de procesamiento.
- Gran velocidad de procesamiento de datos y baja latencia que una GPU.
- Debido a la flexibilidad en la programación personalizada de la FPGAs, podemos eficientar los procesos y reducir el consumo de energía.
La desventajas de utilizar una tarjeta FPGA para desarrollar IA con Deep Learning son:
- Se necesita de una gran habilidad de programación para utilizar las tarjetas FPGA, por lo que su implementación se puede volver complicada si no se cuenta con el personal capacitado y experto en el área.
- Las tarjetas FPGA suelen ser costosas comparadas con equipos de cómputo de características similares, pero igualmente hoy en día existe una gran variedad de FPGAs económicas capaces de utilizarse para el deep learning.
- Falta de recursos, librerías y de pruebas oficiales con IA ya que relativamente las tarjetas FPGAs son nuevas y no hay una gran comunidad aun de programadores de estas tarjetas.
Para terminar, ¿Qué podemos esperar de una tarjeta FPGA para desarrollar y entrenar IA?
Con una FPGA es posible entrenar una IA de igual o hasta mejor forma que un GPU ya que ofrecen un buen poder de computación y procesamiento de datos, mayor eficiencia y poder y también ofrecen una mejor seguridad de datos.
Como caso de éxito en esta implementación, el fabricante Digilent muestra en su artículo “Handwritten Digit Recognition Using Artificial Intelligence on a Low-Cost FPGA Board” el cómo implementaron con éxito un programa de inteligencia artificial con redes neuronales utilizando Deep Learning para leer e identificar dígitos en libros de texto mediante una tarjeta FPGA de bajo costo Xilinx Zynq-7000 ARM/FPGA
El resultado fue positivo y permitió satisfactoriamente tomar datos mediante una cámara de un libro de texto y mostrar los resultados en una pantalla. Esto tiene una muy buena aplicación para crear sistemas de lectura y reconocimiento de símbolos de bajo costo en un futuro.
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