Продукты PCBA - Печатная плата ПЛИС

Вычислительная плата на ПЛИС широко используется для ускорения вычислений в таких областях, как распознавание и обработка изображений, кодирование и декодирование видео, сжатие и декомпрессия, распознавание и обработка речи, нейронные сети, машинное обучение и сетевая безопасность. Поддерживает отправку и получение сообщений по интерфейсу Ethernet и может выполнять ускоренную обработку отправленных и полученных сообщений в соответствии с различными типами алгоритмов, загруженных заказчиком. Затем заполненные данные отправляются указанному адресату.

ПЛИС-платы постепенно завоевывают позиции мощной альтернативы графическим процессорам в области искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений. Основное преимущество ПЛИС заключается в их превосходной программируемости. Вычислительные платы на основе ПЛИС обладают способностью модифицировать внутренние схемы, что делает их предпочтительным инструментом для создания прототипов и разработки.

Инженеры могут положиться на ПЛИС для быстрого выполнения итераций, тестирования различных конфигураций оборудования, пока не найдут наилучшее решение конкретной проблемы. ПЛИС обычно превосходят графические процессоры по показателям задержки и энергопотребления, особенно если они точно настроены для конкретных задач.

Разработчики могут настраивать аппаратные ускорители для конкретных задач, которые могут быть несовместимы с фиксированной архитектурой графических процессоров. Эта функция обеспечивает высокую степень гибкости ПЛИС, позволяя им точно настраивать конструкцию оборудования для достижения максимальной эффективности. Что касается обработки графики, следует отметить, что высокопроизводительные выделенные графические процессоры по-прежнему обладают лучшей производительностью и энергопотреблением.

ПЛИС - это решение для аппаратного ускорения и обработки в реальном времени конкретных приложений, требующих высокой степени настройки и энергоэффективности. С быстрым развитием технологий искусственного интеллекта преимущество ПЛИС в программируемости постепенно становится очевидным, особенно в сценариях логического вывода с использованием искусственного интеллекта, которые требуют частой корректировки базовых моделей. С широким распространением искусственного интеллекта в области электроники сфера применения ПЛИС будет еще больше расширяться.

Сравнение характеристик вычислительной платы на основе ПЛИС и графического процессора в области искусственного интеллекта

1. Сравнение производительности и энергопотребления: В области искусственного интеллекта производительность и энергопотребление ПЛИС и графического процессора являются ключевыми показателями для измерения экономической эффективности. ПЛИС может обеспечить более высокую экономическую эффективность в определенных сценариях, таких как задачи логического вывода LLM.

2. Гибкость и кастомизация: Еще одним существенным преимуществом ПЛИС является их гибкость и кастомизация. По сравнению с графическими процессорами, ПЛИС могут быть оптимизированы на аппаратном уровне для конкретных алгоритмов, что сокращает ненужные затраты на вычисления и хранение.

3. Позиционирование на рынке и сценарии применения: Рыночное позиционирование ПЛИС в области искусственного интеллекта в основном сосредоточено на сценариях применения со строгими требованиями к обработке в реальном времени и низкой задержкой. Были достигнуты значительные улучшения в производительности искусственного интеллекта, что делает его особенно подходящим для применения в центрах обработки данных, сетях и на рынках встраиваемых устройств.

4. Анализ затрат и выгод: Хотя первоначальные инвестиционные затраты на ПЛИС могут быть выше, чем на графический процессор, их энергоэффективность и программируемость при длительной эксплуатации могут привести к более высокой совокупной стоимости владения (TCO). Особенно в эпоху LLM, когда алгоритмы постоянно повторяются и оптимизируются, гибкость ПЛИС может снизить затраты на замену оборудования, вызванные технологическим устареванием.

Графические процессоры в основном хороши для работы с плавающей запятой, параллельными вычислениями и вычислениями с фиксированной запятой и могут обеспечить большое количество HBM. ПЛИС лучше справляются с обработкой данных в реальном времени, благодаря низкой задержке и гибкой адаптации. Они обладают очень богатыми архитектурными ресурсами памяти, как и кирпичики Lego, которые можно настраивать для склеивания и сборки.

С точки зрения производительности, ПЛИС и графический процессор имеют свои преимущества. ПЛИС демонстрируют более высокую производительность при выполнении определенных задач благодаря возможностям параллельной обработки и настраиваемой аппаратной логике. Для приложений искусственного интеллекта в реальном времени, требующих быстрого реагирования, ПЛИС могут обеспечить меньшую задержку. Графический процессор хорошо справляется с крупномасштабными параллельными задачами, особенно на этапе глубокого обучения. ПЛИС могут превосходить графические процессоры в выполнении определенных алгоритмов искусственного интеллекта, таких как логический вывод по сверточной нейронной сети (CNN).

Первоначальная стоимость приобретения ПЛИС обычно выше, чем графического процессора, но ПЛИС обладают более высокой энергоэффективностью и могут иметь более низкие долгосрочные эксплуатационные расходы. Программируемость ПЛИС означает, что они могут адаптироваться к новым алгоритмам и моделям, снижая затраты на модернизацию, вызванные технологическими итерациями.

Различные сценарии применения ИИ предъявляют различные требования к оборудованию. ПЛИС больше подходит для приложений, чувствительных к задержкам и требующих быстрого реагирования, таких как автономное вождение, распознавание речи в реальном времени и т.д. Графические процессоры больше подходят для сценариев, требующих обработки больших объемов данных и выполнения сложных вычислений, таких как крупномасштабная обработка изображений и видео.

В будущем, благодаря постоянному развитию технологий и расширению рынка, ПЛИС обладают потенциалом для достижения технологической интеграции в определенных конкретных сценариях применения для удовлетворения все более сложных вычислительных потребностей. В связи с постоянным появлением новых вычислительных технологий, таких как фотонные вычисления и квантовые вычисления, рынок оборудования для искусственного интеллекта сталкивается с беспрецедентными возможностями для инноваций и развития.

Технология FPGA продемонстрирует свои уникальные преимущества в различных сценариях применения, совместно способствуя устойчивому процветанию рынка аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта.