FPGA在深度學習應用中或將取代GPU

{"type":"doc","content":[{"type":"blockquote","content":[{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"人工智能的興起觸發了市場對 GPU 的大量需求，但 GPU 在 AI 場景中的應用面臨使用壽命短、使用成本高等問題。現場可編程門陣列 (FPGA) 這一可以定製化硬件處理器反倒是更好的解決方案。隨着可編程性等問題在 FPGA 上的解決，FPGA 將成爲市場人工智能應用的選擇。"}]}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"image","attrs":{"src":"https:\/\/static001.geekbang.org\/wechat\/images\/2f\/2ff0219bfdb9117cc4206b669c727abb.png","alt":null,"title":null,"style":null,"href":null,"fromPaste":false,"pastePass":false}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":"center","origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"size","attrs":{"size":10}}],"text":"現場可編程門陣列 (FPGA) 解決了 GPU 在運行深度學習模型時面臨的許多問題"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"在過去的十年裏，人工智能的再一次興起使顯卡行業受益匪淺。英偉達 (Nvidia) 和 AMD 等公司的股價也大幅上漲，因爲事實表明，它們的 GPU 在訓練和運行 深度學習模型 方面效果明顯。實際上，英偉達也已經對自己的業務進行了轉型，之前它是一家純粹做 GPU 和遊戲的公司，現在除了作爲一家雲 GPU 服務提供商外，英偉達還成立了專業的人工智能研究實驗室。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"不過，機器學習軟件公司 Mipsology 的首席執行官兼聯合創始人盧多維奇•拉祖爾 (Ludovic Larzul) 表示，GPU 還存在着一些缺陷，這使其在 AI 應用中面臨着一些挑戰。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"Larzul 表示，想要解決這些問題的解決方案便是實現現場可編程門陣列 (FPGA)，這也是他們公司的研究領域。FPGA 是一種處理器，可以在製造後定製，這使得它比一般處理器更高效。但是，很難對 FPGA 進行編程，Larzul 希望通過自己公司開發的新平臺解決這個問題。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}}]}