Некоторые преимущества использования FPGA в машинном обучении:

• Гибкость. 1 Можно программировать отдельные блоки или всю схему под требования конкретного алгоритма. 1
• Параллелизм. 1 Можно переключаться между программами и адаптироваться к изменяющейся нагрузке, а также обрабатывать несколько нагрузок без потери производительности. 1
• Низкая задержка. 15 Это позволяет обрабатывать значительные объёмы данных в реальном времени, в том числе потоковые. 1
• Энергоэффективность. 13 FPGA потребляют меньше энергии, чем GPU и CPU, что делает их подходящим выбором для ресурсоограниченных сред. 5
• Масштабируемость. 2 FPGA можно перепрограммировать и адаптировать к новым задачам. 2 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. 2