Атрибути на продукта

Търсенето на FPGA, управлявано от карти за ускоряване на изкуствен интелект

Поради своята гъвкавост и високоскоростни изчислителни възможности, FPGA се използват широко в картите за ускоряване на изкуствен интелект.В сравнение с GPU, FPGA имат очевидни предимства в енергийната ефективност;в сравнение с ASIC, FPGA имат по-голяма гъвкавост, за да се справят с по-бързата еволюция на AI невронните мрежи и да бъдат в крак с итеративните актуализации на алгоритмите.Възползвайки се от широката перспектива за развитие на изкуствения интелект, търсенето на FPGA за AI приложения ще продължи да се подобрява в бъдеще.Според SemicoResearch размерът на пазара на FPGA в сценарии за приложения на AI ще се утрои през 19-23 г., за да достигне 5,2 милиарда щатски долара.В сравнение с пазара на FPGA за 8,3 милиарда долара през 21 г., потенциалът за приложения в AI не може да бъде подценен.

По-обещаващ пазар за FPGA е центърът за данни

Центровете за данни са един от нововъзникващите пазари на приложения за FPGA чипове, с ниска латентност + висока пропускателна способност, които са основните силни страни на FPGA.FPGA в центъра за данни се използват главно за хардуерно ускорение и могат да постигнат значително ускорение при обработка на персонализирани алгоритми в сравнение с традиционните CPU решения: например проектът Microsoft Catapult използва FPGA вместо CPU решения в центъра за данни, за да обработва персонализираните алгоритми на Bing 40 пъти по-бързо, със значителни ефекти на ускорение.В резултат на това FPGA ускорителите са внедрени на сървъри в Microsoft Azure, Amazon AWS и AliCloud за изчислително ускорение от 2016 г. насам. В контекста на епидемията, ускоряваща глобалната цифрова трансформация, бъдещите изисквания на центровете за данни за производителност на чипове ще се увеличат допълнително, и повече центрове за данни ще приемат FPGA решения за чипове, което също ще увеличи дела на стойността на FPGA чиповете в чиповете за центрове за данни.

Мащабната комерсиализация на автономното шофиране повишава търсенето на масово производство на FPGA

Тъй като автомобилната индустрия продължава да се развива от ADAS към напълно автономно шофиране, хетерогенните изчислителни платформи, използващи FPGA, могат да се справят с експлозията на данни, причинена от увеличения брой сензори, да намалят общото време за реакция на системата, причинено от синхронизиране и сливане на множество сензори, и да увеличат гъвкавостта и мащабируемост, позволяваща мащабируемост от крайни сензори до домейн контролери, като същевременно осигурява възможност за динамично препрограмиране, намалявайки системните разходи и загубите.В допълнение, FPGA могат да осигурят гъвкави, евтини, високоефективни решения за бързо нарастващите нужди на различни приложения на автомобилната електроника.в средата на 20 юни лидерът на FPGA Xilinx имаше приблизително 70 милиона автомобилни чипове, използвани в ADAS.

Сделката за придобиване на Xilinx от AMD се отлага за приключване през 22Q1

След придобиването от Intel на FPGA Dragon II Altera през 2015 г., AMD обяви през октомври 2020 г., че планира да похарчи 35 милиарда щатски долара (под формата на акции), за да придобие основния FPGA Xilinx в опит да разшири своя TAM, като навлезе на пазара на FPGA, като същевременно обогати своя продукт линия за формиране на цялостна високопроизводителна изчислителна система със съществуващи CPU процесори, GPU графични карти и ускорени изчислителни карти.Според последните новини от 31 декември 21, придобиването се очаква да приключи през 22Q1, забавяне от първоначално очаквания график, тъй като всички одобрения все още не са получени.

В бъдеще, водени от 5G вълната, FPGA се очаква да постигнат увеличение на обема и цената, докато FPGA лидерът Xilinx също ще продължи да се възползва от изискваното пускане на пазара на FPGA приложения като AI, центрове за данни и автономно управление .