雖然GPU在AI訓(xùn)練(liàn )和部分推理任務(wù)中(zhōng )占據(jù)主導(dǎo)地位,但FPGA可以在特定的推理工作負(fù)載中提供更優(yōu)的能(néng )效比(bǐ )或(huò )更低的(de )延遲,尤其是在功耗和(hé )響應(yīng)時間敏感(gǎn )的邊緣計(jì)算場景。隨著AI模型的日(rì )益普及(jí )和(hé )邊緣(yuán )部署的加速,市場對適應(yīng)性強(qiáng)、高效的(de )硬件加速解決方案(àn )的需求預(yù)(yù )計(jì)將持續(xù)(xù )增長(zhǎng ),這為像獨(dú)立后的Altera這樣(yàng )專注的FPGA廠(chǎng )商創(chuàng)造了巨大的市場機(jī)遇。
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