Какие преимущества дает использование FPGA в машинном обучении?

Некоторые преимущества использования FPGA в машинном обучении:

• Гибкость. www.run.ai Можно программировать отдельные блоки или всю схему под требования конкретного алгоритма. www.run.ai
• Параллелизм. www.run.ai Можно переключаться между программами и адаптироваться к изменяющейся нагрузке, а также обрабатывать несколько нагрузок без потери производительности. www.run.ai
• Низкая задержка. www.run.ai www.ampheo.com Это позволяет обрабатывать значительные объёмы данных в реальном времени, в том числе потоковые. www.run.ai
• Энергоэффективность. www.run.ai www.datasciencebyexample.com FPGA потребляют меньше энергии, чем GPU и CPU, что делает их подходящим выбором для ресурсоограниченных сред. www.ampheo.com
• Масштабируемость. dev.to FPGA можно перепрограммировать и адаптировать к новым задачам. dev.to Это делает их идеальным решением для развивающихся моделей искусственного интеллекта и машинного обучения, так как их можно настроить для обработки более сложных алгоритмов или больших датасетов. dev.to