Ürün özellikleri

Yapay zeka hızlandırıcı kartlarının yönlendirdiği FPGA'lere olan talep

Esneklikleri ve yüksek hızlı bilgi işlem yetenekleri nedeniyle FPGA'ler yapay zeka hızlandırıcı kartlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.GPU'larla karşılaştırıldığında, FPGA'ların belirgin enerji verimliliği avantajları vardır;ASIC'lerle karşılaştırıldığında FPGA'ler, yapay zeka sinir ağlarının daha hızlı gelişimine uyum sağlama ve algoritmaların yinelemeli güncellemelerine ayak uydurma konusunda daha fazla esnekliğe sahiptir.Yapay zekanın geniş gelişme beklentisinden yararlanarak, yapay zeka uygulamalarına yönelik FPGA'lara olan talep gelecekte de artmaya devam edecektir.SemicoResearch'e göre, yapay zeka uygulama senaryolarındaki FPGA'lerin pazar büyüklüğü 19-23'te üç katına çıkacak ve 5,2 milyar ABD dolarına ulaşacak.'21'deki 8,3 milyar dolarlık FPGA pazarıyla karşılaştırıldığında yapay zeka uygulamalarının potansiyeli küçümsenemez.

FPGA'ler için daha umut verici bir pazar veri merkezidir

Veri merkezleri, FPGA yongaları için gelişmekte olan uygulama pazarlarından biridir; düşük gecikme süresi + yüksek verim, FPGA'lerin temel gücünü ortaya koymaktadır.Veri merkezi FPGA'leri temel olarak donanım hızlandırma için kullanılır ve geleneksel CPU çözümleriyle karşılaştırıldığında özel algoritmaları işlerken önemli bir hızlanma elde edebilir: örneğin Microsoft Catapult projesi, Bing'in özel algoritmalarını 40 kat daha hızlı işlemek için veri merkezinde CPU çözümleri yerine FPGA'leri kullandı. önemli hızlanma etkileriyle.Sonuç olarak, FPGA hızlandırıcıları, 2016 yılından bu yana bilgi işlem hızlandırmak için Microsoft Azure, Amazon AWS ve AliCloud'daki sunucularda konuşlandırılıyor. Küresel dijital dönüşümü hızlandıran salgın bağlamında, çip performansına yönelik gelecekteki veri merkezi gereksinimleri daha da artacak, ve daha fazla veri merkezi FPGA yonga çözümlerini benimseyecek ve bu da FPGA yongalarının veri merkezi yongaları içindeki değer payını da artıracak.

Otonom sürüşün büyük ölçekli ticarileştirilmesi, FPGA seri üretimine olan talebi artırıyor

Otomotiv endüstrisi ADAS'tan tamamen otonom sürüşe doğru gelişmeye devam ederken, FPGA'ları kullanan heterojen bilgi işlem platformları, artan sensör sayısının neden olduğu veri patlamasını yönetebilir, birden fazla sensörün senkronize edilmesi ve birleştirilmesinin neden olduğu genel sistem yanıt süresini azaltabilir ve esnekliği artırabilir ve ölçeklenebilirlik, kenar sensörlerinden etki alanı denetleyicilerine kadar ölçeklenebilirliğe olanak tanırken dinamik yeniden programlama yeteneği sağlayarak sistem maliyetini ve kaybı azaltır.Ayrıca FPGA'ler, çeşitli otomotiv elektroniği uygulamalarının hızla büyüyen ihtiyaçları için esnek, düşük maliyetli, yüksek performanslı çözümler sağlayabilir.20 Haziran ortasında, FPGA lideri Xilinx'in ADAS'ta yaklaşık 70 milyon otomotiv çipi kullanılıyordu.

AMD'nin Xilinx anlaşmasını satın alması 22Ç1'in tamamlanmasına ertelendi

Intel'in 2015 yılında FPGA Dragon II Altera'yı satın almasının ardından AMD, Ekim 2020'de, ürünlerini zenginleştirirken FPGA pazarına girerek TAM'ini genişletmek amacıyla FPGA'nın önde gelen Xilinx'ini satın almak için 35 milyar ABD doları (stok halinde) harcamayı planladığını duyurdu. mevcut CPU işlemcileri, GPU grafik kartları ve hızlandırılmış bilgi işlem kartlarıyla eksiksiz bir yüksek performanslı bilgi işlem sistemi oluşturma hattı.31 Aralık tarihli son haberlere göre, henüz tüm onaylar alınmadığı için satın alımın ilk başta beklenen programa göre bir gecikmeyle 22. Çeyrek'te tamamlanması bekleniyor.

Gelecekte, 5G dalgasının etkisiyle FPGA'lerin hacim ve fiyatta artış elde etmesi beklenirken, FPGA lideri Xilinx'in de yapay zeka, veri merkezleri ve otonom sürüş gibi FPGA uygulama pazarlarında talep edilen sürümden yararlanmaya devam etmesi bekleniyor. .