FPGA在加速人工智能算法方面具有独特的优势

ASIC的效率和性能最好，但功能完全固定，缺乏必要的灵活性，无法适应人工智能算法、新兴技术参数、供应商要求和负载优化的变化。Achronix产品营销高级经理Tomspencer在接受电子爱好者采访时表示：FPGA提供了类似ASIC的性能，比图形处理器(GPU)更灵活。

如今，许多应用程序将使用人工智能来促进制造和业务运营、流程、安全和供应链。通过使用预测算法，人工智能可以监控设备状况，优化维护时间表，最终预测机械故障。

人工智能仍然是不断繁荣的工业4.0和发展的工业5.0的重要组成部分。然而，人工智能算法的蓬勃发展离不开实时数据。

与4G相比，5G网络可以提供100倍的带宽和500倍的。5G网络与物联网结合后，大量输入数据在计算机领域引出了一种新的范式，即对数据加速器的需求。

FPGA在加速人工智能算法方面具有独特的优势

数据加速的领域有三种不同的硬件方法BAT54AT-7，即GPU、FPGA和定制ASIC。ASIC的效率和性能最好，但功能完全固定，缺乏必要的灵活性，无法适应人工智能算法、新兴技术参数、供应商要求和负载优化的变化。

GPU是传统核心数据中心的主力军，仅限于纯操作等使用场景，不能提供大多数场景需要使用的网络和存储加速能力，能耗和成本高。

FPGA可以加速互联网、计算和存储，速度与ASIC相似，具有必要的灵活性，可以为当今的核心和边缘数据中心提供理想的数据加速。

FPGA除了加速数据外，还将在传感器融合和数据流合并等领域发挥关键作用，为数据消费打下坚实的基础。

Achronix产品营销高级经理Tomspencer在接受电子爱好者采访时表示：FPGA提供了类似ASIC的性能，比图形处理器(GPU)更灵活。

Achronix的产品解决了AI/ML硬件中常见的痛点

Achronix是一家高性能的现场可编程逻辑门阵列(FPGA)技术供应商。公司不仅可以提供FPGA芯片解决方案，还可以提供嵌入式FPGA(EFPGA)半导体知识产权(IP)。

包括Speedster7t系列FPGA产品，与云计算和企业数据中心相匹配，通过集成到专用集成电路(ASIC)或系统芯片(SOC)，进入嵌入式Speedcore嵌入式FPGAIP。

通过这种产品组合，合作伙伴可以为其人工智能/机器学习(AI/ML)解决方案找到合适的解决方案。

值得注意的是，Achronix的产品结合了三个关键的构建模块，可以解决AI/ML硬件中常见的痛点:存储带宽、计算吞吐量和电影上的数据传输。

同时，Achronix开发了一种独特的乘法和累积模块，通过充分考虑各种机器学习和神经网络模型所需的计算资源，称之为机器学习处理器或MLP。

MLP使用自己的内置存储器实现极低的延迟，可以在一个时钟周期内执行多达32次乘法和一次累计操作。Speedster7t系列7t1500FPGA-ic/" title="AC7t1500FPGA">AC7t1500FPGA芯片中有2500多个MLP，实现高达61TOPS的计算能力。

但是，如果没有足够的存储器来支持计算资源，MLP和2DNOC都是不完整的。Achronix的7t1500FPGA设备可以提供多达8个GDDR6控制器，总带宽为4tbps。

结语

在解决方案中使用足够的FPGA资源提供灵活性，同时加强传统ASIC模型的使用，用户可以获得两全其美的效果，为所有固定功能提供ASIC水平的最高效率和性能，同时保持灵活性，可以满足不断变化的需求，终端用户的独特要求和不断变化的规范。