Achronix推出基于FPGA的加速自动语音识别解决方案

你是否曾因语音识别响应慢、错误多而苦恼？尤其在处理大量并发语音流时，传统方案往往力不从心。Achronix推出的基于FPGA的加速自动语音识别解决方案，以其核心的Speedster7t FPGA芯片，为这一痛点带来了突破性的解决之道。

Speedster7t为何适合高性能ASR？

Speedster7t FPGA的架构针对高性能计算和机器学习应用进行了深度优化。其二维片上网络（2D NoC） 提供了高达20 Tbps的片上带宽，确保了数据在芯片内部的高速流动，而无需消耗可编程逻辑资源。

专为AI/ML优化的机器学习处理单元（MLP）阵列支持多种数据格式，包括TensorFlow的bfloat16和**的块浮点格式，能够在保持高精度的同时提供强大的计算能力。此外，其高达4 Tbps的GDDR6存储带宽为处理大量语音数据流提供了必要的高速内存访问能力。

Speedster7t在ASR中的性能表现如何？

基于Speedster7t FPGA的ASR解决方案展现出了卓越的性能指标。该方案能够同时处理超过1000个并发的实时语音流，并将语音转换为文本，其端到端延迟（包括预处理、后处理以及与CPU的数据交互时间）在99%的情况下仅需54毫秒，同时保持了出色的低单词错误率（WER）。

与传统的基于CPU/GPU的解决方案相比，搭载Speedster7t FPGA的VectorPath加速卡单卡即可替代多达20台仅基于CPU的服务器或15张GPU加速卡。这种性能提升不仅带来了速度上的优势，还能显著降低运营成本和资本支出，预计可降低成本达90%。

性能指标	基于Speedster7t FPGA的ASR方案	传统CPU/GPU方案	优势体现
并发处理能力	>1000个实时语音流	并发路数有限	支持大规模应用
端到端延迟 (99%)	54毫秒	通常更高	近乎实时的响应体验
单词错误率 (WER)	超低	相对较高或相当	识别准确度高
硬件替代比例	1张加速卡替代20台CPU服务器或15张GPU卡	-	大幅节省空间、成本和能耗
总拥有成本	预计降低90%	高昂	经济性极大提升

如何评估Speedster7t FPGA的性能？

评估Speedster7t FPGA在ASR或其他应用中的性能，需关注多个维度和方法：

1. 1.基准测试与工作负载模拟：

   • 使用行业标准的基准测试工具和针对ASR优化的特定工作负载进行测试。Achronix与Myrtle.ai合作提供的加速ASR解决方案就是一个很好的性能参考实例。

   • 测量关键性能指标（KPI）：吞吐量（如每秒处理的语音流数量）、延迟（端到端延迟、处理延迟）、精度（单词错误率）以及功耗。

2. 2.对比测试：

   • 在相同的软件堆栈和优化水平下，与主流的高性能GPU和CPU方案进行对比测试，比较其在处理相同ASR任务时的吞吐量、延迟和功耗表现。

   • 关注性价比（Performance/Price） 和能效比（Performance/Watt），这是FPGA方案可能具备显著优势的领域。

3. 3.实际应用场景测试：

   • 在真实或接近真实的应用环境中进行测试，例如模拟大量用户同时进行语音输入的场景，评估系统在高并发下的稳定性和性能衰减情况。

   • Achronix的虚拟实验室允许开发人员远程访问并测试其ASR解决方案在1050个流上的运行情况，包括延迟和实时转录准确性。

4. 4.工具链与监控：

   • 利用Achronix提供的开发工具套件（如ACE） 和性能分析工具，深入洞察芯片内部资源利用率、数据流瓶颈以及功耗分布。

   • 通过远程监控端口实时监测FPGA运行时的电压、内部温度和风扇转速等参数，确保性能评估在稳定的硬件状态下进行。

除了ASR，Speedster7t还能做什么？

Speedster7t FPGA的高带宽和高性能特性使其适用于多种数据密集型应用：

• 其他AI推理工作负载：如大语言模型（LLM）推理。据悉，单块Speedster7t FPGA可容纳70亿参数的Llama 2模型，并有望很快支持130亿参数的模型。

• 高性能计算（HPC）：需要高吞吐量和低延迟的计算任务。

• 网络处理：其高速以太网接口（支持400G）和PCIe Gen5支持使其非常适合智能网卡（SmartNIC）和网络功能虚拟化（NFV）。

• 金融科技：高频交易（HFT）算法对极低延迟的要求。

• 自动驾驶与高级驾驶辅助系统（ADAS）：处理复杂的传感器数据和实时决策。

个人观点：FPGA在AI推理中的角色愈发重要

在我看来，Achronix Speedster7t FPGA在ASR领域的成功应用，揭示了AI计算基础设施的一个发展趋势：专用化、高能效和低延迟的计算平台在处理特定推理任务时，相比通用GPU可能更具优势。

随着AI应用场景的爆发式增长，单一的计算架构无法满足所有需求。像Speedster7t这样的FPGA，通过其可编程的硬件灵活性和针对特定领域（如高带宽数据流处理）优化的架构，能够在诸如实时ASR、大规模推理等场景中提供卓越的性价比和能效比。

其与主流深度学习框架（如PyTorch）的兼容性以及支持使用自定义数据集进行重新训练的能力，也降低了开发门槛，使得软件工程师也能利用其硬件优势。未来，随着工具链的进一步完善和应用生态的丰富，FPGA有望在AI推理领域扮演越来越重要的角色。