Znalazłem stertę złomu. Nie dosłownie, choć w pewnym sensie tak właśnie wyglądała. Stary magazyn na obrzeżach miasta, zakurzone pudełka, zapomniane projekty. I tam, pośród kabli, płytek drukowanych i innych elektronicznych szpargałów, leżały one – układy FPGA. Nie jakieś tam najnowsze modele, ale Xilinx Spartan-3 z 2007 roku i Altera Cyclone II z 2006. Pomyślałem – bezużyteczne. Kolejny krok od elektrośmieci. Ale coś mnie tknęło. Ciekawość? Może szczypta nostalgii za czasami studenckich projektów? A może…możliwość znalezienia skarbu na elektronicznym cmentarzysku? Nie wiem, ale wziąłem kilka, ot tak, na pamiątkę.

Nie spodziewałem się, że ten przypadkowy łup otworzy mi drzwi do fascynującego świata sztucznej inteligencji, a konkretnie do budowania inteligentnych systemów na krawędzi (edge computing). Zastanawiałeś się kiedyś, ile wartości tracimy, wyrzucając starsze technologie? Bo ja – zanim znalazłem tę stertę złomu – rzadko o tym myślałem. Liczyły się tylko najnowsze procesory, najszybsze karty graficzne, najbardziej zaawansowane algorytmy. Ale życie, a zwłaszcza moje życie, lubi pisać zaskakujące scenariusze.

FPGA – Cyfrowy Szwajcarski Scyzoryk w Świecie AI

Czym właściwie są te układy FPGA, które tak mnie zafascynowały? Najprościej mówiąc, to układy scalone, które można programować na gorąco. W przeciwieństwie do tradycyjnych procesorów, gdzie architektura jest sztywna, FPGA pozwalają na rekonfigurację połączeń logicznych. Wyobraź sobie cyfrowy szwajcarski scyzoryk – masz do dyspozycji mnóstwo małych narzędzi (bramek logicznych, rejestrów, bloków pamięci) i możesz je dowolnie połączyć, tworząc układ skrojony na miarę konkretnego zadania. I właśnie to jest w nich piękne – elastyczność, możliwość dopasowania architektury do algorytmu, a nie na odwrót. To jak rzeźbienie w krzemieniu, tyle że zamiast dłuta i młotka masz język programowania (najczęściej VHDL lub Verilog) i narzędzia projektowe.

FPGA były kiedyś domeną telekomunikacji, obróbki sygnałów i systemów wbudowanych. Ale wraz z rozwojem sztucznej inteligencji, zwłaszcza uczenia maszynowego, ich rola zaczęła rosnąć. Dlaczego? Bo dobrze zaprogramowane FPGA potrafią wykonywać obliczenia znacznie szybciej i energooszczędniej niż tradycyjne procesory, zwłaszcza w zastosowaniach, gdzie liczy się równoległe przetwarzanie danych. Weźmy na przykład algorytmy konwolucyjne (CNN), używane do rozpoznawania obrazów. Procesor musi wykonywać operacje po kolei, podczas gdy FPGA może przetwarzać wiele pikseli jednocześnie, drastycznie skracając czas obliczeń. Oczywiście, programowanie FPGA to nie bułka z masłem. Wymaga sporo wiedzy i doświadczenia, ale satysfakcja jest ogromna, gdy własnoręcznie wyrzeźbisz układ, który robi coś niesamowitego. Pamiętam moją pierwszą próbę – kompletną klęskę. Kilka dni siedzenia nad kodem, a na końcu… nic. Zero reakcji. Już miałem się poddać, ale Stary elektronik Janek, który pomagał mi w magazynie (Janek to fikcyjna postać, żeby nikt mnie nie ścigał za zdradzanie tajemnic pracowniczych :)), powiedział: Nie poddawaj się. FPGA to cierpliwość. One lubią, jak się je dobrze traktuje. Miał rację. Potem, krok po kroku, zaczęło się udawać.

Ale dlaczego akurat stare FPGA? Przecież są nowsze, szybsze, lepsze. Oczywiście, że tak. Ale stare układy mają kilka zalet, których nie mają nowe. Po pierwsze, są tanie. Bardzo tanie. Często można je dostać za bezcen lub nawet za darmo. Po drugie, pozwalają na eksperymentowanie bez ryzyka zrujnowania budżetu. A po trzecie, i to jest chyba najważniejsze, dają możliwość nauczenia się podstaw. Pracując z ograniczonymi zasobami, trzeba myśleć kreatywnie, optymalizować kod, szukać nietypowych rozwiązań. To doskonała szkoła dla początkujących inżynierów. Dodatkowo, wykorzystanie starych układów jest bardziej ekologiczne niż kupowanie nowych. Zamiast trafić na wysypisko, układ dostaje drugie życie. I to jest aspekt etyczny, który jest dla mnie bardzo ważny. W dobie rosnącej świadomości ekologicznej, powinniśmy szukać sposobów na minimalizowanie naszego wpływu na środowisko. A wykorzystanie starych technologii to jeden ze sposobów.

AI na krawędzi: Rozpoznawanie Obrazów z Pomocą Staruszków FPGA

Mając już te skarby z elektronicznego cmentarzyska, postanowiłem spróbować swoich sił w budowaniu systemu rozpoznawania obrazów. Wyobraź sobie: kamera, która rejestruje obraz, FPGA, który go przetwarza, i wyświetlacz, na którym pojawia się wynik – na przykład informacja, czy na zdjęciu jest pies, kot, czy człowiek. Brzmi prosto, prawda? W teorii tak. W praktyce – masa problemów. Po pierwsze, brak aktualnych bibliotek i dokumentacji. Trzeba było grzebać w starych forach internetowych, szukać resztek wiedzy, którą ktoś kiedyś gdzieś opublikował. Po drugie, ograniczone zasoby. Układy Spartan-3 i Cyclone II nie są demonami prędkości i mają mało pamięci. Trzeba było optymalizować algorytmy, ciąć koszty, szukać sprytnych sztuczek. Na przykład, zamiast używać pełnych kolorów, ograniczyłem się do skali szarości. Zamiast skomplikowanych sieci neuronowych, zastosowałem prostsze algorytmy, takie jak k-NN (k-Nearest Neighbors). I wiesz co? Zadziałało! Nie idealnie, ale zadziałało. Mój prototyp rozpoznawał obiekty z zaskakującą dokładnością. Oczywiście, nie dorównywał najnowszym systemom AI, ale pokazał, że nawet stare technologie mają potencjał.

Wykorzystałem język VHDL do opisania architektury układu FPGA. Musiałem zdefiniować bloki odpowiedzialne za przechwytywanie obrazu, przetwarzanie i wyświetlanie wyników. Kluczowym elementem była optymalizacja zasobów, tak aby algorytm zmieścił się w ograniczonej przestrzeni układu. Użyłem bibliotek IP core do obsługi interfejsów komunikacyjnych, takich jak UART i SPI, aby komunikować się z kamerą i wyświetlaczem. Metody programowania były iteracyjne – testowałem różne konfiguracje, analizowałem wyniki i wprowadzałem poprawki. Narzędzia projektowe, takie jak Xilinx ISE i Quartus II, okazały się niezastąpione w procesie syntezy, implementacji i debugowania. Testowanie polegało na porównywaniu wyników z danymi referencyjnymi i analizie logów systemowych. Udało mi się zminimalizować zużycie energii poprzez optymalizację częstotliwości zegara i wyłączanie nieużywanych bloków. I wtedy zrozumiałem jedną, ważną rzecz: AI na krawędzi to nie tylko przyszłość, ale i szansa dla starych technologii. Tam, gdzie nie potrzeba ekstremalnej mocy obliczeniowej, gdzie liczy się energooszczędność i niski koszt, stare FPGA mogą znaleźć swoje drugie życie. Na przykład, w systemach monitoringu, w inteligentnych czujnikach, w robotach przemysłowych. Możliwości są ogromne.

Wzrost popularności AI edge computing, zwiększona świadomość ekologiczna w technologii, spadek cen układów FPGA, rozwój open-source’owych narzędzi – to wszystko sprawia, że stare FPGA stają się coraz bardziej atrakcyjne. Jeszcze kilka lat temu nikt by o tym nie pomyślał. A teraz? Coraz więcej firm i hobbystów zaczyna eksperymentować z tymi układami. To pokazuje, jak dynamicznie zmienia się branża technologiczna. To, co wczoraj było bezużyteczne, jutro może okazać się cennym zasobem.

Przemyślenia i Refleksje: zrównoważony rozwój w Technologii

Cała ta przygoda z FPGA nauczyła mnie kilku ważnych rzeczy. Po pierwsze, że warto patrzeć na świat szerzej i nie skreślać starych technologii. Często mają one w sobie ukryty potencjał. Po drugie, że ograniczenia pobudzają kreatywność. Pracując z ograniczonymi zasobami, trzeba myśleć nieszablonowo i szukać niestandardowych rozwiązań. Po trzecie, że zrównoważony rozwój w technologii to nie tylko modne hasło, ale realna potrzeba. Powinniśmy szukać sposobów na minimalizowanie naszego wpływu na środowisko i wykorzystywać stare technologie, zamiast je wyrzucać. I po czwarte, że nauka i rozwój to ciągły proces. Zawsze jest coś nowego do odkrycia, coś nowego do nauczenia się. Niezależnie od tego, czy masz do dyspozycji najnowszy superkomputer, czy starą stertę złomu FPGA. Najważniejsze to ciekawość, pasja i chęć do eksperymentowania. Bo to właśnie one prowadzą do odkryć i innowacji.

A jakie są Wasze doświadczenia z odzyskiwaniem starych urządzeń? Czy zastanawialiście się kiedyś nad potencjałem starych technologii? Zachęcam do podzielenia się swoimi przemyśleniami w komentarzach. Bo może właśnie Wasze doświadczenia zainspirują kogoś do stworzenia czegoś niesamowitego z tego, co inni uważają za bezużyteczne. Pamiętajcie: od złomu do złota to nie tylko metafora. To realna możliwość, która czeka na odkrycie.