隨著人工智能（AI）模型日益復雜和普及，行業仍在努力尋找最有效的硬件，以滿足AI推理不斷變化的需求。雖然GPU、TPU和CPU傳統上處理各種AI工作負載，但FPGA——尤其是配合Achronix Speedster7t FPGA等高性能架構時——在靈活性、效率和實時性能方面提供了無與倫比的優勢。

本文重點介紹了FPGA成為AI推理工作負載更優解決方案的五大架構原因，以及Achronix Speedster7t FPGA如何引領這一趨勢。

1. 大規模并行性，調整到模型

與連續處理任務的CPU和提供固定函數并行性的GPU/TPU不同，FPGA提供了可定制的并行性。通過對數據如何通過邏輯塊進行細致控制，開發者可以根據模型結構——無論是變換器、卷積神經網絡（CNN）還是RNN——設計出精確定制的推理流水線。Speedster7t FPGA更進一步，采用二維片上網絡（NoC）和可定制的機器學習處理器（MLP）構建的計算陣列，使推理引擎能夠高效地在大量并行資源上擴展——不會被內存延遲或僵化所困擾計算單位。

2. 高速、確定性數據傳輸

在人工智能推理中，高效移動數據與計算同樣重要。FPGA，尤其是配備Achronix 2D NoC的FPGA，能夠實現確定性和高吞吐量的數據傳輸。這種能力可實現：

• 降低延遲和抖動

• 批次間的可預測性能

• 對實時人工智能的更好支持

相比之下，GPU和TPU高度依賴內存層級結構和共享資源，這帶來了顯著的延遲和變異性——尤其是在動態或多租戶條件下。Achronix FPGA 緊密耦合高帶寬的 GDDR6 存儲器（片外），通過二維 NoC 直接供給高性能計算引擎（MLP）。

3. 可重構精度以實現最佳效率

并非所有AI模型都需要32位浮點精度。FPGA允許自定義數據類型，如8位整數、二進制，甚至帶有縮小尾數寬度的浮點格式。這種靈活性使得：

• 減少內存占用

• 更高的算術密度

• 節能運行

Speedster7t MLP 模塊（高級 FPGA DSP 模塊），可配置以處理 INT8、BF16 或混合精度格式，提供一個量身定制的計算引擎，擁有無與倫比的每瓦吞吐量。

4. 計算、內存和輸入輸出的緊密集成

FPGA打破了傳統的計算與輸入輸出之間的界限。在延遲和實時響應性至關重要的人工智能推理應用中，例如：

• 語音轉文本（STT）

• 生成式人工智能

• 代理型人工智能

• 對話式人工智能

• 高頻交易

• 邊緣人工智能設備

FPGA之所以出色，是因為它們直接連接到高速接口，如PCIe Gen5和400G以太網——同時保持片上內存訪問和自定義控制邏輯。直接連接消除了數據穿越外部總線或忍受上下文切換延遲的需求，這些通常在CPU/GPU系統中表現為常見。此外，Speedster7t FPGA 系列在業界獨樹一幟，支持廣泛可用的 GDDR6 高帶寬內存，實現了更低的系統成本，同時實現了高性能。

5. 無需的硬件定制硅重新設計

FPGA的可編程結構允許AI開發者部署新的模型架構、激活功能和圖層拓撲，而無需等待新的硅.與針對狹窄模型類型優化的TPU或依賴通用核心的GPU不同，FPGA可以：

• 支持不斷演進的機器學習框架和編譯器

• 迅速適應新興研究

• 實現真正的長期可擴展性和敏捷性

借助Achronix ACE設計工具，開發者可以自動化大部分定制工作，加快部署速度，同時不犧牲性能。

結論：為什么FPGA將引領下一波AI推理浪潮

AI推理不再只是純FLOPS——而是關乎能效、延遲、模型特定的加速，這些都導致了總擁有成本（TCO）。Achronix FPGA 通過結合架構靈活性與尖端性能，得益于 Speedster7t NoC、可配置 MLP 和集成高帶寬內存接口等創新，實現了所有這些優勢。

對于尋求大規模且邊緣化次世代推理的企業來說，選擇很明確：FPGA是未來。