在高性能計(jì)算HPC領(lǐng)域,F(xiàn)PGA被用于加速(sù )HPC中的AI模型訓(xùn)(xùn )練和推理過程,尤其在需(xū )要定制(zhì )化算子或低(dī )延遲推理(lǐ )的場(chǎng)景下,例如大(dà )規(guī)模圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)(jì )算;而在(zài )在數(shù)據(jù)(jù )中心,F(xiàn)PGA的(de )靈活性和可重編程性使其(qí )能夠適應(yīng)不斷變(biàn )化的(de )workload需求,并提(tí )供硬件(jiàn )加速以提升效率和降低能(néng )耗;而在機(jī)器人領(lǐng)域,F(xiàn)PGA的實(shí)時(shí)處理(lǐ )能力(lì )、低延(yán )遲和硬件定制化特性使其成為實(shí)現(xiàn)復(fù)雜控制和感知系統(tǒng)的(de )理想選(xuǎn )擇...
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