在高(gāo )性(xìng )能計(jì )算(suàn )HPC領(lǐng)域,F(xiàn)PGA被(bèi )用于加速HPC中的(de )AI模型訓練和推理過程,尤其在需(xū )要定制(zhì )化(huà )算(suàn )子或(huò )低延遲推理的場景下,例如大規(guī)模圖神經(jīng)網(wǎng)絡的計算;而在在數(shù)據(jù)(jù )中心,F(xiàn)PGA的靈活性和可(kě )重編程性(xìng )使其能(néng )夠適應不斷(duàn )變化的workload需求(qiú ),并提供硬件加速以提升效率(lǜ )和降低(dī )能耗;而在機器人領(lǐng)域(yù ),F(xiàn)PGA的實時處(chù )理能力(lì )、低延遲和硬件定制化特性使其成為實(shí )現(xiàn)復雜控制和感知系統(tǒng)的理想選擇...
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