时间：2024-08-02 来源：网络搜集 关于我们 0
FPGA 即现场可编程门阵列
以其高效的灵活性而闻名，特别是在定制、低延迟应用中。
在深度学习用例中，FPGA因其多功能性、功效和适应性而受到重视。
FPGA的主要特性
可编程硬件：可以使用基于FPGA的硬件描述语言（例如Verilog或VHDL）配置FPGA。
功效：与其他处理器相比，FPGA的功耗更低，从而降低了运营成本和环境影响。
虽然FPGA可能不如其他处理器强大，但它通常效率更高。
对于深度学习应用程序来说，如：处理大型数据集，GPU受到青睐。
然而，FPGA的可重新配置内核允许进行自定义优化，可能更适合特定应用和工作负载。
FPGA优势
定制：可编程性是FPGA设计的核心，支持微调和原型设计，在新兴的深度学习领域非常有用。
低延迟：FPGA的可重新编程特性使其更容易针对实时应用进行优化。
FPGA挑战
低功耗：虽然FPGA因其能效而受到重视，但其低功耗使其不太适合要求更高的任务。
劳动力密集型：虽然可编程性是FPGA芯片的主要卖点，但FPGA不仅提供可编程性，而且还需要大量FPGA应用型开发的人才。
FPGA在深度学习用例（与GPU协同）
深度学习应用程序，从定义上讲，涉及创建一个深度神经网络（DNN），一种至少有三层（但很可能更多）的神经网络。
神经网络通过模仿生物神经元协作识别现象、权衡选项和得出结论的过程来做出决策。
在DNN能够学习识别现象、识别模式、评估可能性并做出预测和决策之前，它们必须在大量数据上进行训练。
处理这些数据需要大量的计算能力，FPGA和GPU都可以提供这种能力，但每种都有其优点和缺点。
FPGA最适合用于需要针对特定深度学习任务进行定制的、低延迟的应用程序，例如定制的AI应用程序。
FPGA还非常适合于重视能源效率超过处理速度的任务。
另一方面，高功率GPU通常更适合训练和运行大型、复杂的模型等重型任务。
GPU更强的处理能力使其更适合有效管理更大的数据集。
FPGA的用例
得益于多功能的可编程性、功效和低延迟，FPGA通常用于以下方面：
实时处理：应用程序需要低延迟的实时信号处理，如数字信号处理、雷达系统、自动驾驶汽车和电信。
边缘计算：将计算和存储能力更靠近最终用户的边缘计算和实践，受益于FPGA的低功耗和紧凑尺寸。
定制硬件加速：可配置的FPGA可以微调以加速特定的深度学习任务和高性能计算集群，通过针对特定类型的数据类型或算法进行优化。
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