Как FPGA используются в облачных вычислениях и машинном обучении?

FPGA (программируемые логические интегральные схемы) используются в облачных вычислениях и машинном обучении для ускорения работы с большими объёмами данных. fpgainsights.com toxigon.com

В облачных вычислениях FPGA помогают:

• Обрабатывать большие объёмы данных в реальном времени. fpgainsights.com Это позволяет организациям принимать решения на основе больших наборов данных. fpgainsights.com
• Оптимизировать поток данных. fpgainsights.com Благодаря этому облачные центры обработки данных могут обрабатывать большие объёмы трафика, обеспечивая быструю и масштабируемую работу сервисов даже при высоком спросе. fpgainsights.com
• Ускорять обработку сетевых функций. www.vmaccel.com FPGA могут обрабатывать пакеты данных, шифровать их и балансировать нагрузку, что улучшает производительность и эффективность виртуальных сетевых инфраструктур. www.vmaccel.com
• Обеспечивать безопасность данных. www.vmaccel.com FPGA можно настроить для реализации безопасных криптографических алгоритмов, что обеспечивает конфиденциальность и целостность данных. www.vmaccel.com

В машинном обучении FPGA используются для:

• Ускорения обучения моделей. fpgainsights.com FPGA могут параллелить вычисления в глубоком обучении, что позволяет быстрее обучать модели ИИ, особенно для задач распознавания изображений, обработки естественного языка и вычислений нейронных сетей. fpgainsights.com
• Выполнения выводов в реальном времени. fpgainsights.com FPGA способны обрабатывать большие объёмы данных одновременно, что важно для задач, таких как распознавание объектов на видео или создание прогнозов в приложениях реального времени. fpgainsights.com