随着云计算技术的兴起 FPGA与用户应用之间的距离逐渐被拉近

通常提到 fpga,首先想到的是一款可编程的硬件产品,无论是用在嵌入式设备上,还是用在网络传输加速方面,与软件似乎都没有太多的直接联系。
随着云计算技术的兴起,fpga 与用户应用之间的距离在被迅速拉近。
而如今,工艺的进步和 ai 时代的发展和数据的爆发性,由于 fpga 在硬件和软件同时具有天生的超性能和灵活性特征,当 ai 遭遇多场景而导致落地难时,越来越多的创新者将目光聚焦在了灵活应变的 fpga 及基于 fpga 的衍生产品上,fpga 迎来了巨大的发展机遇。
随着 5g 的到来,ai 的增长又将会更快。据估计,在半导体业务方面,到 2024 年,ai 将占有约 500 亿美元市场。
硬件加速从实现上看可以有几种不同选择:传统处理器、fpga 和 asic。传统处理器最有灵活性,能够覆盖各种不同应用,但它的能力(效率)最弱。asic 的成本、性能和功耗最好,但它不能改变。目前 ai 算法层出不穷,asic 不能满足各种要求。
若要同时具有可编程性和效率,则可以采用显示芯片和 fpga。在功耗和效率上,fpga 比显示芯片更强。尤其是在 ai 推理上,对于低精度场景,fpga 的性能功耗比比显示芯片大 16 倍。显示芯片更适合用在服务器侧,而 fpga 则更适合用在边缘侧。fpga 适合做推理,显示芯片适合做训练。
除了在 ai 的线上推理方向,fpga 在其他很多方面也能发挥价值。在面向计算密集型任务,比如矩阵运算、图像处理、机器学习、压缩、非对称加密、搜索的排序等的时候,拥有流水线并行和数据并行的 fpga 效率会高很多。

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