Da künstliche Intelligenz (KI) die Industrie weiterhin verändert, wächst KI-FPGAs Diese vielseitigen Hardwarelösungen werden für Entwickler und Unternehmen, die ihre KI-Anwendungen optimieren möchten, immer wichtiger.
In diesem Artikel erfahren Sie, warum FPGA in der KI an Bedeutung gewinnt, wie es im Vergleich zu anderen Hardwareoptionen abschneidet und welche FPGA-Produkte am besten für Ihre KI-Anforderungen geeignet sind.
Was ist ein FPGA und warum ist er für die KI wichtig?
Ein FPGA (Field-Programmable Gate Array) ist ein programmierbares Hardwaregerät, das große Flexibilität bietet und sich daher ideal für rechenintensive Aufgaben wie KI-Workloads eignet. Im Gegensatz zu Geräten mit fester Funktion wie GPUs oder TPUs können FPGAs neu konfiguriert werden, um bestimmte Anforderungen von KI-Anwendungen zu erfüllen, was eine größere Leistungsoptimierung ermöglicht.
KI-Modelle, insbesondere Deep-Learning-Modelle, werden immer komplexer, und die Fähigkeit von FPGAs, Hochgeschwindigkeits-Datenverarbeitung, parallele Berechnungen und Operationen mit geringer Latenz zu bewältigen, macht sie für viele Entwickler zur idealen Wahl. Ihre Neuprogrammierbarkeit trägt auch dazu bei, die Haltbarkeit von KI-Systemen sicherzustellen , da sie sich an neue Algorithmen oder Architekturen anpassen können, ohne dass neue Hardware erforderlich ist.
Warum erhöhen KI-Anwendungen die Nachfrage nach FPGAs?
Der Anstieg der Nachfrage nach FPGAs in der KI wird durch verschiedene Faktoren getrieben:
-
- Anpassung: FPGAs können an die spezifischen Anforderungen von KI-Modellen angepasst werden und so die Leistung bei Bedarf optimieren.
-
- Geringe Latenz: KI-Anwendungen wie Echtzeit-Videoverarbeitung, autonome Fahrzeuge und Robotik erfordern schnelle Entscheidungen, und FPGAs zeichnen sich durch eine Leistung mit geringer Latenz .
-
- Energieeffizienz: KI-Workloads erfordern häufig eine hohe Rechenleistung, und FPGAs bieten eine energieeffizientere Lösung als herkömmliche GPUs oder TPUs.
-
- Edge-Computing: Da die KI am Rand wächst, wo die Datenverarbeitung näher an der Quelle erfolgt, bieten FPGAs die Flexibilität und Rechenleistung, die für Echtzeit-Inferenz auf Edge-Geräten erforderlich sind.
Diese Faktoren veranlassen immer mehr Unternehmen und Entwickler, FPGAs für die KI einzuführen, was die Nachfrage danach weiter erhöht.
FPGA vs. MCU für KI: Welches soll man wählen?
Während FPGAs für KI-Anwendungen zunehmend an Interesse gewinnen, MCUs (Mikrocontroller-Einheiten) immer noch eine entscheidende Rolle in der KI-Entwicklung, insbesondere für eingebettete Systeme mit geringem Stromverbrauch. MCUs werden häufig für grundlegende KI-Aufgaben wie die Verarbeitung von Sensordaten in IoT-Geräten .
FPGAs jedoch überlegene Parallelverarbeitungsfähigkeiten und Flexibilität, was sie zu einer besseren Wahl für intensivere KI-Arbeitslasten macht.
Die Wahl zwischen FPGA und MCU hängt von den spezifischen Anforderungen Ihrer KI-Anwendung ab. Für hochleistungsfähige KI-Aufgaben in Echtzeit FPGAs die beste Wahl.
Für einfache KI-Funktionen mit geringem Stromverbrauch MCUs ausreichend sein.
Erkundung von FPGAs: von KI-Anwendungen bis hin zu vielseitigen Industrielösungen
FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays) werden aufgrund ihrer Flexibilität und hohen Leistung zunehmend in den unterschiedlichsten Branchen eingesetzt.
Während FPGAs eine wichtige Rolle in KI-Anwendungen wie maschinellem Lernen und Edge Computing spielen, geht ihre Vielseitigkeit weit über die KI hinaus.
KI und maschinelles Lernen
FPGAs genießen hohes Ansehen für ihre Fähigkeit, anspruchsvolle KI-Arbeitslasten mit geringer Latenz zu bewältigen.
Sie eignen sich ideal für Aufgaben wie Echtzeit-Datenverarbeitung, Deep-Learning-Inferenz und Edge-Computing und sind damit eine Schlüsselkomponente in Branchen wie autonomen Fahrzeugen, intelligenten Geräten und KI-basierten Gesundheitssystemen.
Telekommunikation
FPGAs sind in der Telekommunikation von entscheidender Bedeutung, insbesondere für die 5G-Infrastruktur, wo sie zur Echtzeit-Datenverarbeitung und Netzwerkanpassung eingesetzt werden und dabei helfen, hohe Bandbreitenanforderungen zu bewältigen.
Luft- und Raumfahrt und Verteidigung
Aufgrund ihrer Fähigkeit, eine maßgeschneiderte Hochgeschwindigkeitsverarbeitung bereitzustellen, werden FPGAs in der Luft- und Raumfahrt und Verteidigung für Radarsysteme, Signalverarbeitung und sichere Kommunikation eingesetzt.
Medizinische Geräte
Medizinische Bildgebung, Diagnostik und Patientenüberwachung in Echtzeit verlassen sich auf FPGAs aufgrund ihrer Geschwindigkeit und Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten und genaue und zeitnahe Ergebnisse zu gewährleisten.
Automobil
In der Automobilindustrie treiben FPGAs fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS) an, indem sie sensorische Daten in Echtzeit verarbeiten, um die Fahrzeugsicherheit und -automatisierung zu verbessern.
Industrielle Automatisierung
Von der Robotik bis zur industriellen Automatisierung unterstützen FPGAs Aufgaben wie Bewegungssteuerung und Computer Vision und bieten die Echtzeitleistung, die in hochautomatisierten Umgebungen erforderlich ist.
Die meistverkauften und gefragtesten FPGAs auf PCE
Nachfolgend finden Sie eine Liste der besten FPGA-Optionen großer Marken, die für KI und breitere Anwendungen in der Telekommunikation, Luft- und Raumfahrt und mehr geeignet sind.
AMD FPGA (Xilinx)
Die Xilinx-FPGAs von AMD sind für ihre Rolle in KI-Anwendungen bekannt, aber sie sind auch vielseitig und für verschiedene Branchen geeignet, von eingebetteten Systemen bis hin zu Rechenzentren. Zu den beliebtesten Xilinx-FPGA-Familien gehören Spartan, Artix, Kintex und Virtex.
-
- Spartan: der Einstiegsklasse , perfekt für kostengünstige Anwendungen mit geringem Stromverbrauch: XA7A35T -1CSG324I, XA6SLX9-3FTG256Q ,
-
- Artix: Ideal für energieeffiziente Mittelklasseanwendungen wie Computer Vision und Kommunikation: XCAU25P-2FFVB676E, XC7A15T-1FTG256C
-
- Kintex: Kombiniert geringen Stromverbrauch und hohe Leistung für Anwendungen, die DSP, Rechenzentrum und Netzwerk erfordern: XCKU035-1FBVA676I, XCKU3P-1FFVB676E
-
- Virtex: High-End-FPGAs für die anspruchsvollsten Aufgaben, einschließlich 5G-Infrastruktur und Luft- und Raumfahrt: XCVC1802-1MSEVIVA1596, XCVE2302-2MSESFVA784,
Intel FPGA
Intel FPGAs, früher bekannt als Altera, sind für die Bereitstellung von Hochgeschwindigkeitsverarbeitung in Branchen von KI bis Telekommunikation und mehr konzipiert. Zu den gefragtesten PCE-FPGA-Familien von Intel gehören Stratix, Arria® und Cyclone® , die branchenübergreifend für ihre Flexibilität und Leistung bekannt sind.
-
- Intel Stratix: Bietet hohe Bandbreite und Rechenleistung für erweiterte Signalverarbeitung in der Verteidigung und Telekommunikation: 1SG040HH3F35I2LG, EP1S80F1508C6N
-
- Intel Arria 10 GX : Dieses FPGA ist ideal für die Parallelverarbeitung und genießt hohes Ansehen für KI-Inferenz, industrielle Automatisierung und Signalverarbeitung: 1SG040HH3F35I2LG, EP1S80F1508C6N
-
- Cyclone® : Bietet kostengünstige FPGAs mit geringem Stromverbrauch für eingebettete Systeme, industrielle Steuerungen und Automobilanwendungen: EP1C12F324I7N, EP3C25Q240C8N, 5CEBA4F17C8N, 5CGTFD9E5F31I7N
FPGA-Gitterhalbleiter
Lattice Semiconductor ist auf FPGAs mit geringem Stromverbrauch spezialisiert, die sich hervorragend für KI am Edge und breitere Anwendungen wie Smart Homes und Industrieautomation eignen. Ihr Fokus auf die Reduzierung von Entwicklungszeit und Energieverbrauch ermöglicht es ihnen, ein breites Spektrum an Branchen zu bedienen, von der Telekommunikation bis zur Automobilindustrie.
-
- MachXO: Serie von FPGAs mit geringem Stromverbrauch, die für kostensensible Anwendungen wie Schnittstellenüberbrückung und -steuerung entwickelt wurden: LCMXO1200C-3TN100C, LCMXO1200C-3TN144I
-
- MachXO2: Verbesserte Version mit erhöhter Flexibilität und Leistung für I/O-Erweiterungs- und Steuerungsaufgaben: LCMX02-256HC-4TG100I, LCMXO2-1200HC-4TG100I, LCMXO2-2000HC-4BG256I, LCMXO2-256HC-4SG48C
-
- ECP5: Kombiniert hohe Leistung mit geringem Verbrauch, perfekt für die industrielle Automatisierung und Videoverarbeitung: LFE2M20E-5FN256CAAF, LFE2M20E-5FN256C, LFE2M20SE-7FN256C, LFE3-35EA-8FN484C
-
- XP: FPGAs mit extrem geringem Stromverbrauch, ideal für batteriebetriebene Geräte, die Energieeffizienz erfordern: LFXP2-17E-5FTN256I, LFXP2-30E-5FT256C, LFXP2-8E-5TN144C
FPGA-Mikrochip-Technologien
Die FPGAs von Microchip Technology werden für ihre Zuverlässigkeit und ihren geringen Stromverbrauch geschätzt. Diese FPGAs finden sowohl in KI- als auch in Nicht-KI-Bereichen Anwendung, beispielsweise in der Automobilindustrie, der Telekommunikation und der industriellen Automatisierung.
-
- PolarFire: Diese FPGAs sind für ihre erweiterten Sicherheitsfunktionen bekannt und eignen sich ideal für die Echtzeitverarbeitung in eingebetteten Systemen: MPFS250TS-1FCSG536, MPFS460T-FCG1152IPP
-
- SmartFusion: Kombiniert ein FPGA mit einem Mikrocontroller und bietet Flexibilität für Automobil-, Industrie- und Medizinanwendungen: M2S090-FCSG325I, M2S010-1VF256, M2S050-FCSG325I, M2S005-VFG256I
-
- ProASIC: Flash-basierter FPGA mit systeminterner Programmierbarkeit, geringer Stromverbrauch und hoher Zuverlässigkeit, ideal für Telekommunikation und Unterhaltungselektronik: AGLN250V2-VQG100I, AGLN125V2-VQG100I
-
- IGLOO: FPGAs mit extrem geringem Stromverbrauch, die für batteriebetriebene Geräte wie tragbare Elektronikgeräte und Industriegeräte entwickelt wurden: M2GL010-TQG144, M2GL010T-VFG256I, M2GL025T-1FGG484I, M2GL060T-1FGG484I, M2GL090T-1FGG484I
Finden Sie die Komponenten, die Sie suchen, auf PCE
Bei PC Components Europe bieten wir stolz eine breite Palette von FPGAs von Top-Marken wie AMD Xilinx, Intel, Lattice Semiconductors und Microchip Technologies . Unsere Produkte erfüllen die höchsten Qualitätsstandards , die von unserem PCE-Qualitätslabor .
Für weitere Informationen oder Anfragen wenden Sie sich bitte an unser mehrsprachiges Team , das auf Italienisch, Französisch, Schwedisch, Polnisch, Englisch, Spanisch und Finnisch . Wir sind hier, um Ihnen zu helfen, den FPGA für Ihr KI-Projekt !
