盡管模仿人類思想和想法的軟件算法是人工智能的基礎，但硬件也是一個重要的組成部分，這就是現場可編程門陣列（FPGA）和圖形處理單元發揮至關重要的作用。

人工智能 （AI） 是指能夠以與人類相同的方式做出決策的非人類機器智能。這包括沉思、適應性、意圖能力和判斷力。機器視覺、機器人自動化、認知計算、機器學習和計算機視覺都是人工智能市場的應用。人工智能正在汽車、消費電子、媒體和娛樂以及半導體等各種行業領域迅速獲得牽引力，預示著下一次重大技術變革。

預計未來幾年半導體制造的范圍將擴大。隨著全球對機器學習設備的需求不斷增長，屬于EDA（電子設計自動化）、顯卡、游戲、多媒體行業的許多主要市場參與者都在投資提供創新和高速計算處理器。雖然人工智能主要基于模仿人類思想和想法的軟件算法，但硬件也是一個重要的組成部分。現場可編程門陣列 （FPGA） 和圖形處理單元 （GPU） 是大多數 AI 操作的兩種主要硬件解決方案。根據優先研究小組的數據，10 年全球硬件市場中的人工智能價值為 41.2021 億美元，預計到 89 年將達到 22.2030 億美元，26 年至 96 年的復合年增長率為 2022.2030%。

FPGA 概述

具有可重編程邏輯門的硬件電路稱為現場可編程門陣列（FPGA）。當芯片在現場使用時，用戶可以通過覆蓋配置來設計獨特的電路。這與無法重新編程的標準芯片形成鮮明對比。借助 FPGA 芯片，您可以構建從簡單邏輯門到多核芯片組的任何內容。FPGA的使用非常流行，其中本征電路至關重要，并且預計會發生變化。FPGA 應用涵蓋了 ASIC 原型設計、汽車、多媒體、消費電子以及更多領域。根據應用要求，選擇低端、中端或高端FPGA配置。萊迪思半導體的ECP3和ECP5系列、賽靈思的Artix-7/Kintex-7系列以及英特爾的Stratix系列是一些流行的低功耗和低設計密度FPGA設計。

邏輯塊使用輸入有限的查找表 （LUT） 構建，并使用基本存儲器（如 SRAM 或閃存）構建以存儲布爾函數。每個LUT都連接到多路復用器和觸發器寄存器，以支持順序電路。同樣，許多LUT可用于創建復雜的功能。閱讀我們的 FPGA 博客，了解有關其架構的更多信息。

FPGA 更適合嵌入式應用，并且比 CPU 和 GPU 功耗更低。這些電路不受 GPU 等設計的限制，可以與定制數據類型一起使用。此外，FPGA 的可編程性使其更容易修改以解決安全和安全問題。

使用 FPGA 的優勢

節能

借助 FPGA，設計人員可以精確調整硬件以滿足應用的要求。憑借其低功耗能力，可以將 AI 和 ML 應用的總體功耗降至最低。這可以延長設備的使用壽命并降低培訓的總體成本。

易于靈活

FPGA 為處理 AI/ML 應用提供了可編程性的靈活性。可以根據要求對單個塊或整個塊進行編程。

減少延遲

FPGA 擅長處理短批處理短語，并減少延遲。減少延遲是指計算系統以最小延遲響應的能力。這在實時數據處理應用中至關重要，例如視頻監控、視頻預處理和后處理以及文本識別，在這些應用中，每一微秒都很重要。由于 FPGA 和 ASIC 在沒有操作系統的裸機環境中運行，因此它們比 GPU 更快。

并行處理

FPGA 能夠同時承載多個任務，甚至為特定功能指定器件的特定部分，從而顯著提高其操作和能效。少量分布式存儲器包含在FPGA特殊架構的結構中，使它們更接近處理器。

圖形用戶界面概述

圖形處理單元 （GPU） 的最初目的是創建計算機圖形和虛擬現實環境，這些環境依賴于復雜的計算和浮點功能來渲染幾何對象。沒有它們，現代人工智能基礎設施將是不完整的，并且非常適合深度學習過程。

人工智能需要大量的數據來研究和學習才能成功。要運行AI算法并移動大量數據，需要大量的計算能力。GPU 可以執行這些任務，因為它們是為了快速處理生成圖形和視頻所需的大量數據而創建的。它們在機器學習和人工智能應用中的廣泛使用部分歸功于它們的高計算能力。

GPU 可以同時處理多個計算。因此，訓練過程可以分發，從而大大加快了機器學習活動的速度。使用 GPU，您可以添加多個資源要求較低的內核，而不會影響性能或功耗。市場上有各種類型的 GPU，通常分為以下幾類，例如數據中心 GPU、消費級 GPU 和企業級 GPU。

使用 GPU 的優勢

內存帶寬

GPU 具有良好的內存帶寬，因此它們傾向于在深度學習應用程序的情況下快速執行計算。GPU 在大型數據集上訓練模型時消耗的內存更少。憑借高達 750GB 的內存帶寬，它們可以真正加速 AI 算法的快速處理。

多核

通常，GPU 由許多可以組合在一起的處理器集群組成。這使得可以大大提高系統的處理能力，特別是對于具有并行數據輸入、卷積神經網絡 （CNN） 和 ML 算法訓練的 AI 應用程序。

靈活性

由于 GPU 的并行功能，您可以將 GPU 分組到集群中，并在這些集群之間分配作業。另一種選擇是使用具有專用集群的單個 GPU 來訓練特定算法。具有高數據吞吐量的 GPU 可以對多個數據點并行執行相同的操作，從而能夠以無與倫比的速度處理大量數據。

數據集大小

對于模型訓練，AI 算法需要一個大型數據集，該數據集需要占用大量內存計算。GPU 是高效處理具有許多大小大于 100GB 的數據點的數據集的最佳選擇之一。自并行處理開始以來，它們提供了有效處理基本相同或非結構化數據所需的原始計算能力。

運行 AI 應用程序的兩個主要硬件選擇是 FPGA 和 GPU。盡管 GPU 可以處理 AI 和深度學習所需的大量數據，但它們在能源效率、散熱問題、耐用性以及使用新的 AI 算法更新應用程序的能力方面存在局限性。FPGA 為神經網絡和 ML 應用提供了顯著的優勢。其中包括 AI 算法更新的便利性、可用性、耐用性和能源效率。

此外，在創建FPGA軟件方面也取得了重大進展，使編譯和編程變得更加簡單。若要使 AI 應用程序成功，必須調查硬件的可能性。正如所說，在確定行動方案之前，請仔細權衡您的選擇。

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審核編輯：郭婷