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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組成部分，這就是現場可編程門陣列 (FPGA) 和圖形處理單元（GPU）發(fā)揮重要作用的地方。

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、適應能力、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多個行業(yè)領域迅速獲得關注，預示著下一次偉大的技術變革。

半導體預計將在未來幾年持續(xù)增長。隨著全球對機器學習設備的需求不斷增長，許多屬于 EDA（電子設計自動化）、顯卡、游戲、多媒體行業(yè)的主要市場參與者正在投資提供創(chuàng)新的高速計算處理器。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。據先行研究組預測，2021年全球人工智能硬件市場規(guī)模為104.1億美元，預計到2030年將達到892.2億美元，2022-2030年復合年增長率為26.96%

FPGA 和 GPU 概述

FPGA 概述

具有可重新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。這與不能重新編程的標準芯片形成對比。使用 FPGA 芯片，您可以構建從簡單的邏輯門到多核芯片組的任何東西。FPGA 的使用非常流行，其中內部電路是必不可少的，并且預計會發(fā)生變化。FPGA 應用涵蓋 ASIC 原型設計、汽車、多媒體、消費電子產品以及更多領域。根據應用要求，可選擇低端、中端或高端 FPGA 配置。Lattice 半導體的 ECP3 和 ECP5 系列、Xilinx 的 Artix-7/Kintex-7 系列和 Intel 的 Stratix 系列是一些流行的低功耗和低設計密度的 FPGA 設計。

邏輯塊是使用具有有限輸入的查找表 (LUT) 構建的，并使用基本存儲器（例如 SRAM 或閃存）來構建以存儲布爾函數。每個 LUT 都鏈接到一個多路復用器和一個觸發(fā)器寄存器以支持時序電路。同樣，許多 LUT 可用于創(chuàng)建復雜的功能。

FPGA 更適合嵌入式應用，并且比 CPU 和 GPU 使用的功率更低。這些電路不受 GPU 等設計的限制，可用于定制數據類型。此外，FPGA 的可編程性使得修改它們變得更加簡單。

使用 FPGA 的優(yōu)勢

高效節(jié)能

借助 FPGA，設計人員可以精確調整硬件以滿足應用程序的要求。憑借其低功耗能力，可以最大限度地降低 AI 和 ML 應用程序的整體功耗。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 應用程序提供了可編程性的靈活性?？梢愿鶕枰獙σ粋€單獨的塊或整個塊進行編程。

減少延遲

FPGA 擅長處理短語并減少延遲。減少延遲是指計算系統(tǒng)以最小延遲響應的能力。這在視頻監(jiān)控、視頻預處理和后處理以及文本識別等實時數據處理應用中至關重要，在這些應用中，每一微秒都至關重要。因為它們在沒有操作系統(tǒng)的裸機環(huán)境中運行，所以 FPGA 和 ASIC 比 GPU 更快。

并行處理

FPGA 的操作和能源效率由于它們能夠同時執(zhí)行多項任務甚至指定設備的特定部分用于特定功能而得到顯著提高。少量分布式內存包含在 FPGA 特殊架構的結構中，使它們更接近處理器。

GPU 概述

圖形處理單元 (GPU) 的最初目的是創(chuàng)建計算機圖形和虛擬現實環(huán)境，這些環(huán)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不完整，并且非常適合深度學習過程。

人工智能需求大量數據可供研究和學習以取得成功。要運行人工智能算法并移動大量數據，需要大量的計算能力。GPU 可以執(zhí)行這些任務，因為它們的創(chuàng)建是為了快速處理生成圖形和視頻所需的大量數據。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 可以同時處理多項計算。因此，可以分布式訓練程序，從而大大加快機器學習活動。使用 GPU，您可以添加多個資源需求較低的內核，而不會影響性能或功率。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(yè)級 GPU。

使用 GPU 的優(yōu)勢

內存帶寬

GPU 具有良好的內存帶寬，因此在深度學習應用程序中它們往往可以快速執(zhí)行計算。在大型數據集上訓練模型時，GPU 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。這使得可以極大地提高系統(tǒng)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 的并行能力，您可以將 GPU 分組到集群中并在這些集群之間分配作業(yè)。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 可以并行地對許多數據點執(zhí)行相同的操作，從而使它們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 算法需要大量數據集，這會導致內存密集型計算。GPU 是高效處理具有許多大于 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 和深度學習所需的海量數據，但它們在能效、熱問題、耐用性以及使用新 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 應用程序提供了顯著優(yōu)勢。這些包括易于 AI 算法更新、可用性、耐用性和能源效率。

此外，在為 FPGA 創(chuàng)建軟件方面取得了重大進展，這使得編譯和編程變得更加簡單。為了讓您的 AI 應用程序取得成功，您必須調查您的硬件可能性。正如所說，在確定行動方案之前，請仔細權衡您的選擇。