在高性能計算HPC領(lǐng)(lǐng )域,F(xiàn)PGA被用于(yú )加速(sù )HPC中的AI模型訓(xùn)練和推理過程,尤其在需要定制化算子或低延遲推理的場景下,例如大規(guī)(guī )模圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì )算;而在在數(shù)(shù )據(jù)中(zhōng )心,F(xiàn)PGA的(de )靈活性和可重編程性使其能夠適應(yīng)不(bú )斷變化(huà )的workload需求,并提供硬件加速以(yǐ )提升效率和(hé )降(jiàng )低能耗;而在(zài )機器人領(lǐng)(lǐng )域,F(xiàn)PGA的實(shí )時(shí )處理(lǐ )能力、低(dī )延遲和硬件定制化特(tè )性使(shǐ )其(qí )成(chéng )為實現(xiàn)復(fù)雜控制和感知系統(tǒng)的理想選(xuǎn )擇...
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