პროდუქტის ატრიბუტები

მოთხოვნა FPGA-ებზე გამოწვეული AI ამაჩქარებლის ბარათებით

მათი მოქნილობისა და მაღალსიჩქარიანი გამოთვლითი შესაძლებლობების გამო, FPGA ფართოდ გამოიყენება AI ამაჩქარებლის ბარათებში.GPU-ებთან შედარებით, FPGA-ებს აქვთ ენერგოეფექტურობის აშკარა უპირატესობები;ASIC-ებთან შედარებით, FPGA-ებს აქვთ უფრო დიდი მოქნილობა, რათა შეესაბამებოდეს AI ნერვული ქსელების უფრო სწრაფ ევოლუციას და გააგრძელონ ალგორითმების განმეორებითი განახლებები.ხელოვნური ინტელექტის განვითარების ფართო პერსპექტივიდან გამომდინარე, FPGA-ებზე მოთხოვნა AI აპლიკაციებისთვის მომავალშიც გაუმჯობესდება.SemicoResearch-ის თანახმად, FPGA-ების ბაზრის ზომა AI აპლიკაციების სცენარებში სამჯერ გაიზრდება 19-23 წლებში და მიაღწევს 5.2 მილიარდ აშშ დოლარს.8,3 მილიარდი დოლარის FPGA ბაზარზე 21-ში, AI-ში აპლიკაციების პოტენციალი არ შეიძლება შეფასდეს.

FPGA-ებისთვის უფრო პერსპექტიული ბაზარი არის მონაცემთა ცენტრი

მონაცემთა ცენტრები არის FPGA ჩიპების აპლიკაციების ერთ-ერთი განვითარებადი ბაზარი, დაბალი შეყოვნებით + მაღალი გამტარუნარიანობით, რაც აყალიბებს FPGA-ების ძირითად სიძლიერეს.მონაცემთა ცენტრის FPGA ძირითადად გამოიყენება ტექნიკის აჩქარებისთვის და შეუძლია მიაღწიოს მნიშვნელოვან აჩქარებას მორგებული ალგორითმების დამუშავებისას ტრადიციულ CPU გადაწყვეტილებებთან შედარებით: მაგალითად, Microsoft Catapult პროექტმა გამოიყენა FPGA-ები CPU გადაწყვეტილებების ნაცვლად მონაცემთა ცენტრში, Bing-ის მორგებული ალგორითმების 40-ჯერ უფრო სწრაფად დასამუშავებლად. მნიშვნელოვანი აჩქარების ეფექტით.შედეგად, FPGA ამაჩქარებლები განლაგებულია სერვერებზე Microsoft Azure-ში, Amazon AWS-სა და AliCloud-ში გამოთვლითი აჩქარებისთვის 2016 წლიდან. ეპიდემიის კონტექსტში, რომელიც აჩქარებს გლობალურ ციფრულ ტრანსფორმაციას, მომავალში მონაცემთა ცენტრის მოთხოვნები ჩიპების მუშაობისთვის კიდევ უფრო გაიზრდება. და მეტი მონაცემთა ცენტრი მიიღებს FPGA ჩიპების გადაწყვეტილებებს, რაც ასევე გაზრდის FPGA ჩიპების წილს მონაცემთა ცენტრის ჩიპებში.

ავტონომიური მართვის ფართომასშტაბიანი კომერციალიზაცია ზრდის მოთხოვნას FPGA მასობრივ წარმოებაზე

რამდენადაც საავტომობილო ინდუსტრია აგრძელებს განვითარებას ADAS-დან სრულად ავტონომიურ მართვამდე, ჰეტეროგენულ გამოთვლით პლატფორმებს FPGA-ების გამოყენებით შეუძლიათ გაუმკლავდნენ სენსორების გაზრდილი რაოდენობის შედეგად გამოწვეულ მონაცემთა აფეთქებას, შეამცირონ სისტემის პასუხის საერთო დრო, რომელიც გამოწვეულია მრავალი სენსორის სინქრონიზაციისა და შერწყმით და გაზარდოს მოქნილობა და მასშტაბურობა, რაც საშუალებას აძლევს მასშტაბირებას ზღვარზე სენსორებიდან დომენის კონტროლერებამდე, ხოლო უზრუნველყოფს დინამიური რეპროგრამირების შესაძლებლობებს, ამცირებს სისტემის ღირებულებას და დანაკარგს.გარდა ამისა, FPGA-ებს შეუძლიათ უზრუნველყონ მოქნილი, დაბალფასიანი, მაღალი ხარისხის გადაწყვეტილებები საავტომობილო ელექტრონიკის სხვადასხვა აპლიკაციის სწრაფად მზარდი საჭიროებებისთვის.20 ივნისის შუა რიცხვებში, FPGA ლიდერ Xilinx-ს ჰქონდა დაახლოებით 70 მილიონი საავტომობილო ჩიპი ADAS-ში.

AMD-ის მიერ Xilinx-ის შეძენის გარიგება გადაიდო 22Q1-მდე დასრულებამდე

Intel-ის მიერ FPGA Dragon II Altera-ს შეძენის შემდეგ 2015 წელს, AMD-მ 2020 წლის ოქტომბერში გამოაცხადა, რომ აპირებს დახარჯოს 35 მილიარდი აშშ დოლარი (საფონდო სახით) FPGA ძირითადი Xilinx-ის შესაძენად, რათა გააფართოვოს თავისი TAM FPGA ბაზარზე შესვლით, მისი პროდუქტის გამდიდრებით. ხაზი შექმნას სრული მაღალი ხარისხის გამოთვლითი სისტემა არსებული CPU პროცესორებით, GPU გრაფიკული ბარათებით და დაჩქარებული გამოთვლითი ბარათებით.უახლესი ამბების თანახმად, 31 დეკემბერს, 21, შესყიდვა სავარაუდოდ დასრულდება 22 Q1-ში, რაც შეფერხებულია თავდაპირველად მოსალოდნელი გრაფიკიდან, რადგან ყველა დამტკიცება ჯერ არ არის მიღებული.

მომავალში, 5G ტალღით განპირობებული, FPGA-ები, სავარაუდოდ, მიაღწევენ მოცულობისა და ფასის ზრდას, ხოლო FPGA ლიდერი Xilinx ასევე გააგრძელებს სარგებლობას FPGA აპლიკაციების ბაზრებზე მოთხოვნილი გამოშვებით, როგორიცაა AI, მონაცემთა ცენტრები და ავტონომიური მართვა. .