在高(gāo )性能計(jì)算HPC領(lǐng)域,F(xiàn)PGA被用于加速HPC中的(de )AI模型(xíng )訓(xùn)練(liàn )和推理過(guò)程(chéng ),尤其在需(xū )要定制(zhì )化算子(zǐ )或低(dī )延(yán )遲推理的場(chǎng)景下,例如大規(guī)(guī )模圖(tú )神經(jīng)網(wǎng)(wǎng )絡(luò)的計(jì)算;而在在數(shù)據(jù)中心,F(xiàn)PGA的靈活性和可(kě )重編程性使其能夠適(shì )應(yīng)不斷變化的workload需求(qiú ),并提供硬件加速以提升效率和降低能耗(hào );而在(zài )機(jī)器人領(lǐng)域,F(xiàn)PGA的實(shí)時(shí)處(chù )理能(néng )力、低延遲和硬件定制化特(tè )性使其成為實(shí)現(xiàn)復(fù)雜(zá )控制和感知系統(tǒng)的理想選擇(zé )...
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