ABB IT94-3 HESG440310R2 HESG112699/B专门为渲染视频和图形设计早期的人工智能工作负载，如图像识别，严重依赖于并行性。因为GPU是专门为渲染视频和图形而设计的，所以使用它们进行机器学习和深度学习变得很流行。T94-3 HESG440310R2 HESG112699/B擅长并行处理，并行执行大量的算术运算。换句话说，在必须快速连续多次执行相同工作负载的情况下，它们能提供难以置信的加速。然而，在GPU上运行AI有其局限性。GPU的性能不如ASIC，ASIC是一种专为给定的深度学习工作负载而构建的芯片。FPGAs提供集成人工智能的硬件定制，能够最终靠编程提供类似于GPU或ASIC的行为。FPGA可重新编程、可重新配置的特性很适合加快速度进行发展的AI领域，允许设计人员快速测试算法并快速上市。FPGAs为深度学习应用和其他人工智能工作负载提供了几个优势:高吞吐量、低延迟的卓越性能:FPGA可以绕过T94-3 HESG440310R2 HESG112699/B，直接将视频输入FPGA，从而为视频流、转录和动作识别等实时应用提供低延迟和确定性延迟。设计人能从头开始构建神经网络，并构建最适合该模型的FPGA。卓越的价值和成本:FPGAs可以针对不一样的功能和数据类型进行重新编程，使其成为最具成本效益的硬件选项之一。此外，FPGAs不但可以用于人工智能。通过在同一芯片上集成更多功能，设计人能节省成本和电路板空间。FPGA具有很长的产品生命周期，因此基于FPGA的硬件设计具有很长的产品生命周期，可以用几年或几十年来衡量。这一特性使它们成为工业防御、医疗和汽车市场的理想选择。低功耗:借助T94-3 HESG440310R2 HESG112699/B，设计人能针对应用对硬件进行微调，帮助满足功效要求。FPGAs还能支持多种功能，提高芯片的能效。能够正常的使用FPGA的一部分来实现一项功能，而不是整个芯片，从而允许FPGA并行承载多项功能。

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