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戴尔易安信关注FPGA的原因是什么

时间:2019-07-30 08:35 来源:未知 编辑:admin

核心提示

随着 深度学习 和 神经网络 等技术的发展, FPGA 加速技术在人工智能、 5G 、 自动驾驶 和数据中心等领域的应用越来越广泛。FPGA支持差异化定制,是一种极具竞争力的 大数据 、深度学...

随着深度学习神经网络等技术的发展,FPGA加速技术在人工智能、5G自动驾驶和数据中心等领域的应用越来越广泛。FPGA支持差异化定制,是一种极具竞争力的大数据、深度学习、无线通信加速器;FPGA支持底层硬件架构重新调整和软件自定义,因此可融合最新的行业创新技术;FPGA具有高效可重复编程特性,可实现定制性能、定制功耗、高吞吐量和低批量延迟,满足用户各种的规格要求。

FPGA具有以下技术优势:(1) 高性能、低功耗,FPGA是一种高性能、低功耗的可编程芯片。可以根据客户定制,做针对性的算法设计,在处理海量数据的时候,FPGA相比于CPUGPU,优势在于:FPGA计算效率更高,其高并行性的特性往往可以使业务性能得到量级的提升。

它是软硬件合一的器件,不采用指令和软件。FPGA编程使用硬件描述语言,硬件描述语言描述的逻辑可以直接被编译为晶体管电路的组合。所以,FPGA实际上直接用晶体管电路实现用户算法,没有通过指令系统的翻译。

(2) 灵活性强,FPGA是现场可编程逻辑门阵列,是一堆逻辑门电路的组合,可以编程还可以重复编程。FPGA是动态可重配的,在数据中心部署之后,可以根据业务形态来配置不同的逻辑,实现不同的硬件加速功能。举例来讲,当前服务器上的FPGA板卡部署的是图片压缩逻辑,服务于社交即时通讯;而此时广告实时预估需要扩容获得更多的FPGA计算资源,通过简单的FPGA重配流程,FPGA板卡即可以变身成“新”硬件来服务广告实时预估,非常适合批量部署。

未来,FPGA将会成为越来越重要的芯片,CPU与FPGA深度融合的异构计算已成为产业发展的必然选择。CPU+FPGA的异构多核计算创新涉及软硬件等深层次融合创新,为赶超者提供了新的跑道。同时,CPU+FPGA的异构计算作为新的重要技术趋势,在加速了计算架构融合的同时,也给下游整机系统及软件开发带来了重要的机遇。在大数据时代,机器学习和深度学习是人工智能的主要推动力。最近几年大数据和计算力的快速增长使得深度学习技术有了质的飞跃,从而在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域出现了重大突破。

戴尔易安信关注FPGA的原因是什么

然而,深度学习需要大量的并行计算,对硬件平台有极高的要求,传统的计算机是无法满足的。FPGA具有很高的性能功耗比,而且基于门级电路设计使得FPGA是一个超低延时和确定延时的方案,FPGA的可编程性及动态可重构可以适应深度学习未来算法的变化,IO可编程性可以满足更多业务需求(网络加速,边缘计算),因此基于FPGA的深度学习方案成为未来技术发展方向。

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