Da künstliche Intelligenz (KI) weiterhin Branchen transformiert, wächst die Nachfrage nach FPGAs für KI rasant. Diese vielseitigen Hardwarelösungen werden für Entwickler und Unternehmen, die ihre KI-Anwendungen optimieren möchten, immer wichtiger.
Dieser Artikel untersucht, warum FPGAs im Bereich der KI immer beliebter werden, wie sie sich im Vergleich zu anderen Hardwareoptionen schlagen und welche FPGA-Produkte am besten für Ihre KI-Anforderungen geeignet sind.
Was ist ein FPGA und warum ist es für KI wichtig?
Ein Field-Programmable Gate Array (FPGA) ist ein programmierbares Hardwarebaustein, der sich durch hohe Flexibilität auszeichnet und daher ideal für rechenintensive Aufgaben wie KI-Anwendungen geeignet ist. Im Gegensatz zu festverdrahteten Bausteinen wie GPUs oder TPUs lassen sich FPGAs rekonfigurieren, um spezifische Anforderungen von KI-Anwendungen zu erfüllen und so eine höhere Leistungsoptimierung zu ermöglichen.
KI-Modelle, insbesondere solche für Deep Learning, werden immer komplexer, und die Fähigkeit von FPGAs, Hochgeschwindigkeitsdatenverarbeitung, parallele Berechnungen und Operationen mit geringer Latenz zu bewältigen, macht sie zur idealen Wahl für viele Entwickler. Ihre Reprogrammierbarkeit gewährleistet zudem die Langlebigkeit von KI-Systemen , da sie sich ohne neue Hardware an neue Algorithmen oder Architekturen anpassen können.
Warum steigt die Nachfrage nach FPGAs durch KI-Anwendungen?
Die steigende Nachfrage nach FPGAs im Bereich der KI wird durch mehrere Faktoren angetrieben:
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- Anpassung: FPGAs können an die spezifischen Anforderungen von KI-Modellen angepasst werden, wodurch die Leistung bei Bedarf optimiert wird.
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- Niedrige Latenz: KI-Anwendungen wie Echtzeit-Videoverarbeitung, autonome Fahrzeuge und Robotik erfordern schnelle Entscheidungen, und FPGAs zeichnen sich durch ihre geringe Latenz .
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- Energieeffizienz: KI-Workloads erfordern oft eine hohe Rechenleistung, und FPGAs bieten eine energieeffizientere Lösung als herkömmliche GPUs oder TPUs.
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- Edge Computing: Da KI zunehmend am Netzwerkrand (Edge) eingesetzt wird, wo die Datenverarbeitung näher an der Quelle stattfindet, bieten FPGAs die Flexibilität und Rechenleistung, die für Echtzeit-Inferenz auf Edge-Geräten erforderlich sind.
Diese Faktoren veranlassen immer mehr Unternehmen und Entwickler dazu, FPGAs für KI einzusetzen, wodurch die Nachfrage weiter steigt.
FPGA vs. MCU für KI: Welche Technologie ist die richtige Wahl?
Während FPGAs in KI-Anwendungen zunehmend an Bedeutung gewinnen, Mikrocontroller (MCUs) weiterhin eine entscheidende Rolle in der KI-Entwicklung, insbesondere für energieeffiziente eingebettete Systeme. MCUs werden häufig für grundlegende KI-Aufgaben wie die Verarbeitung von Sensordaten in IoT-Geräten .
Allerdings FPGAs überlegene Parallelverarbeitungsfähigkeiten und Flexibilität, wodurch sie sich besser für intensivere KI-Workloads eignen.
Die Wahl zwischen FPGAs und MCUs hängt von den spezifischen Anforderungen Ihrer KI-Anwendung ab. Für KI-Aufgaben mit hoher Leistung in Echtzeit sind die beste Wahl.
Für einfache KI-Funktionen mit geringem Stromverbrauch können Mikrocontroller
FPGAs im Fokus: Von KI-Anwendungen bis hin zu vielseitigen industriellen Lösungen
Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) werden aufgrund ihrer Flexibilität und hohen Leistungsfähigkeit zunehmend in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt.
FPGAs spielen zwar eine wichtige Rolle bei KI-Anwendungen wie maschinellem Lernen, Inferenz und Edge Computing, ihre Vielseitigkeit reicht aber weit über die KI hinaus.
KI und maschinelles Lernen
FPGAs genießen hohes Ansehen aufgrund ihrer Fähigkeit, anspruchsvolle KI-Workloads mit geringer Latenz zu bewältigen.
Sie eignen sich ideal für Aufgaben wie Echtzeit-Datenverarbeitung, Deep-Learning-Inferenz und Edge-Computing und sind somit eine Schlüsselkomponente in Bereichen 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 so zur Bewältigung der hohen Bandbreitenanforderungen beitragen.
Luft- und Raumfahrt sowie Verteidigung
Aufgrund ihrer Fähigkeit, schnelle und kundenspezifische Verarbeitung zu ermöglichen, werden FPGAs in der Luft- und Raumfahrt sowie im Verteidigungsbereich für Radarsysteme, Signalverarbeitung und sichere Kommunikation eingesetzt.
Medizinprodukte
Medizinische Bildgebung, Diagnostik und Echtzeit-Patientenüberwachung sind auf FPGAs angewiesen, da diese schnell sind und große Datenmengen verarbeiten können, um genaue und zeitnahe Ergebnisse zu gewährleisten.
Automobil
In der Automobilindustrie treiben FPGAs fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS) an, indem sie Sensordaten 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 benötigt wird.
Die meistverkauften und gefragtesten FPGAs auf PCE
Nachfolgend finden Sie eine Liste der besten FPGA-Optionen führender Marken, die sich für KI und darüber hinaus für Anwendungen in den Bereichen Telekommunikation, Luft- und Raumfahrt und mehr eignen.
AMD FPGA (Xilinx)
Die Xilinx-FPGAs von AMD sind bekannt für ihren Einsatz in KI-Anwendungen, aber sie sind auch vielseitig einsetzbar und eignen sich für eine Vielzahl von Branchen, von eingebetteten Systemen bis hin zu Rechenzentren. Zu den gängigen Xilinx-FPGA-Familien gehören Spartan, Artix, Kintex und Virtex.
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- Spartan: FPGAs der Einstiegsklasse, ideal für kostengünstige Anwendungen mit geringem Stromverbrauch: XA7A35T-1CSG324I, XA6SLX9-3FTG256Q, XC7A100T-2CSG324I , XC7S75-1FGGA484C , XC7A200T-2FBG676I
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- Artix: Ideal für energieeffiziente Anwendungen im mittleren Preissegment wie Bildverarbeitung und Kommunikation: XCAU25P-2FFVB676E, XC7A15T-1FTG256C
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- Kintex: Vereint geringen Stromverbrauch und hohe Leistung für Anwendungen mit Anforderungen an digitale Signalverarbeitung (DSP), Rechenzentren und Netzwerke: XCKU035-1FBVA676I, XCKU3P-1FFVB676E
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- Virtex: Hochleistungs-FPGAs für anspruchsvollste Aufgaben, darunter 5G-Infrastruktur und Luft- und Raumfahrt: XCVC1802-1MSEVIVA1596, XCVE2302-2MSESFVA784, XCVC1902-1MSEVIVA1596, XCV50-5TQG144C
Intel FPGA
Intel FPGAs, ehemals bekannt als Altera, sind für Hochgeschwindigkeitsverarbeitung in Branchen von KI bis Telekommunikation und darüber hinaus konzipiert. Zu den gefragtesten FPGA-Familien von Intel auf PCE gehören Stratix, Arria® und Cyclone® , die für ihre Flexibilität und Leistungsfähigkeit in verschiedensten Branchen bekannt sind.
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- Intel Stratix: Bietet hohe Bandbreite und Rechenleistung für fortschrittliche Signalverarbeitung in den Bereichen Verteidigung und Telekommunikation: 1SG040HH3F35I2LG, EP1S80F1508C6N
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- Intel Arria 10 GX : Dieser FPGA eignet sich ideal für Parallelverarbeitung und genießt hohes Ansehen für KI-Inferenz, industrielle Automatisierung und Signalverarbeitung: 1SG040HH3F35I2LG, EP1S80F1508C6N
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- Cyclone® : Bietet kostengünstige und energieeffiziente FPGAs für eingebettete Systeme, industrielle Steuerungstechnik und Automobilanwendungen: EP1C12F324I7N, EP3C25Q240C8N, 5CEBA4F17C8N, 5CGTFD9E5F31I7N
Lattice Semiconductor FPGA
Lattice Semiconductor ist auf energieeffiziente FPGAs spezialisiert, die sich hervorragend für Edge-KI und ein breiteres Anwendungsspektrum wie Smart Homes und industrielle Automatisierung eignen. Durch die Fokussierung auf kurze Entwicklungszeiten und geringen Stromverbrauch kann das Unternehmen eine Vielzahl von Branchen bedienen, von der Telekommunikation bis zur Automobilindustrie.
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- MachXO: Serie von FPGAs mit geringem Stromverbrauch, entwickelt für kostensensible Anwendungen wie Schnittstellenbrücken und Steuerung: LCMXO1200C-3TN100C, LCMXO1200C-3TN144I
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- MachXO2: Verbesserte Version mit höherer Flexibilität und Leistung für E/A-Erweiterungs- und Steuerungsaufgaben: LCMX02-256HC-4TG100I, LCMXO2-1200HC-4TG100I, LCMXO2-2000HC-4BG256I, LCMXO2-256HC-4SG48C
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- ECP5: Vereint hohe Leistung mit niedrigem Stromverbrauch, ideal für industrielle Automatisierung und Videoverarbeitung: LFE2M20E-5FN256CAAF, LFE2M20E-5FN256C, LFE2M20SE-7FN256C, LFE3-35EA-8FN484C
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- XP: Extrem stromsparende FPGAs, ideal für batteriebetriebene Geräte mit hohen Anforderungen an die Energieeffizienz: LFXP2-17E-5FTN256I, LFXP2-30E-5FT256C, LFXP2-8E-5TN144C
FPGA Microchip Technologies
Die FPGAs von Microchip Technology sind für ihre Zuverlässigkeit und ihren geringen Stromverbrauch bekannt. Sie finden Anwendung sowohl in KI- als auch in anderen Bereichen, beispielsweise in der Automobilindustrie, der Telekommunikation und der industriellen Automatisierung.
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- PolarFire: Diese FPGAs sind für ihre fortschrittlichen Sicherheitsfunktionen bekannt und eignen sich ideal für die Echtzeitverarbeitung in eingebetteten Systemen: MPFS250TS-1FCSG536, MPFS460T-FCG1152IPP
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- SmartFusion: Kombiniert ein FPGA mit einem Mikrocontroller und bietet so Flexibilität für Anwendungen in der Automobil-, Industrie- und Medizintechnik: M2S090-FCSG325I, M2S010-1VF256, M2S050-FCSG325I, M2S005-VFG256I
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- ProASIC: Flash-basierte FPGAs mit In-System-Programmierbarkeit, die geringen Stromverbrauch und hohe Zuverlässigkeit bieten und sich ideal für Telekommunikation und Unterhaltungselektronik eignen: AGLN250V2-VQG100I, AGLN125V2-VQG100I
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- IGLOO: Extrem stromsparende FPGAs für batteriebetriebene Geräte wie tragbare Elektronik und Industrieanlagen: M2GL010-TQG144, M2GL010T-VFG256I, M2GL025T-1FGG484I, M2GL060T-1FGG484I, M2GL090T-1FGG484I
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