FPGAi
Erfahren Sie, wie FPGAs KI-Anwendungen mit benutzerdefinierter Hardwarebeschleunigung, geringer Latenz und Energieeffizienz revolutionieren.
Altera FPGAs läuten eine neue Ära der KI ein
Die Verschmelzung von FPGAs und KI ist nicht nur eine Evolution, sie ist eine Revolution.
Altera®, ein Intel Unternehmen, stellt eine hochleistungsfähige FPGA-Fabric bereit, die mit KI-Funktionen und -Tools für diese neue FPGAi-Ära erweitert und aufgewertet wurde. Diese enge Kopplung von programmierbarer Logik und künstlicher Intelligenz ermöglicht es Innovatoren, neue kundenspezifische Lösungen mit Intelligenz auszustatten und Systeme in die Lage zu versetzen, autonome Entscheidungen zu treffen, sich in Echtzeit an neue Daten anzupassen und Informationen schnell und effizient zu verarbeiten, um die Komplexität von Lösungen der nächsten Generation zu bewältigen.
Potenzial für Lösungen: Hochleistungsfähige FPGAs
Die Hochleistungsbausteine der Marke Agilex™ beschleunigen die Arbeit von Innovatoren in der neuen FPGAi-Ära. Mit 2-mal höherer Leistung pro Watt im Vergleich zu konkurrierenden 7-nm-FPGAs1 können Anwender die Nachfrage nach geringerem Stromverbrauch erfüllen.
Die Agilex™ 7 FPGAs der M-Reihe bieten mit über 1 TB/s die branchenweit höchste Speicherbandbreite. Mit integriertem HBM2E (bis zu 32 GB Kapazität) und einem gehärteten DDR5/LPDDR5-Speichercontroller (mit Unterstützung für 5.600 Mbit/s)2 verringert das Gerät Engpässe bei speichergebundenen KI-Lösungen wie großen Sprachmodellen.
Agilex™ FPGAs stehen beispielhaft für die technologischen Fähigkeiten von Altera® und definieren neu, wie sich mit Effizienz und transformativen Konzepten die Anforderungen der heutigen datengesteuerten Welt erfüllen lassen.
Die Produktreihe Agilex™ 5 beinhaltet die einzige FPGA-Fabric mit KI-Funktionalität und eignet sich damit ideal für rechenintensive KI-Netzwerke. Diese Bauelementreihe der mittleren Leistungsklasse umfasst digitale Signalverarbeitung (DSP) mit KI-Tensor-Blocks, um die verfügbare Rechenleistung erheblich zu verbessern. Mit bis zu 56 INT8-TOPS sind Agilex™ 5 Bauelemente gut für energiesparende Embedded-Edge-Lösungen geeignet.
Benutzerfreundlichkeit für Entwickler: Allgemeine Basis für RTL und IP-Fluss
Die Intel® FPGA AI Suite bietet einen nahtlosen Ablauf für die Einbettung von KI-Inferenz in Altera® FPGAs. Diese Suite nutzt den bekannte Methoden von RTL-Abstraktion und IP-Fluss. Sie verstärkt die grundlegenden Vorteile von FPGAs, wie die Rekonfigurierbarkeit und die überlegene I/O-Verwaltung, sodass Entwickler Echtzeit-KI-Anwendungen mit geringer Latenz entwickeln können, ohne Abstriche bei der Energieeffizienz zu machen.
Die Intel® FPGA AI Suite ist in Quartus® Prime Design Software und Platform Designer integriert, um die Integration von KI-Inferenz-IP zu vereinfachen. Das schließt die Lücke zwischen der Entwicklung von KI-Modellen und dem FPGA-Einsatz und stellt die Kompatibilität mit führenden Frameworks wie TensorFlow und PyTorch durch das OpenVINO Toolkit sicher.
Workload-Agilität: KI, die Flexibilität erfordert
Altera® FPGAs bieten vielfältige Reprogrammierbarkeit für kontinuierliche KI-Innovation und ermöglichen es Ingenieuren, maßgeschneiderte Lösungen für neue Herausforderungen zu entwickeln. Eine Vielfalt an I/O-Protokollen bietet Rekonfigurierbarkeit und ermöglicht Workload-Flexibilität. So können verschiedene Anwendungen von der Echtzeit-Datenverarbeitung bis zu KI-gesteuerter Analyse ohne kostspieliges Redesign effizient gehandhabt werden.
FPGAi bietet die Möglichkeit der Integration in vorhandene Systeme und zukünftige Technologie und sorgt so für ein nachhaltiges Entwicklungskonzept. Die Wirtschaft kann mit Zuversicht in eine Zukunft schreiten, in der ihre technologischen Investitionen intelligent und verantwortungsvoll sind. Agilität, Flexibilität, Erweiterbarkeit, Nachhaltigkeit und Langlebigkeit zeichnen FPGAi aus und versprechen eine intelligentere und anpassungsfähigere Welt.
FPGAi-Anwendungen
Edge-KI
FPGAs eignen sich besonders für Edge-KI in vielfältigen Anwendungen in den Bereichen Industrie, Medizin, Test- und Messtechnik, Luft- und Raumfahrt, Verteidigung und Automobiltechnik. Daten in Edge-Systemen können sehr unterschiedlich sein. Diverse I/O-Protokolle, geringe Latenz, ein niedriger Energieverbrauch und lange Lebensdauer sind weitere FPGA-Vorteile am Edge.
Netzwerk
Das Netzwerk unterstützt Datenübertragungen und Kommunikation zwischen Edge-Geräten, Cloud Services und anderen angeschlossenen Komponenten. FPGAs arbeiten mit Highspeed-I/O-Standards der neuesten Generation, um drahtlose und drahtgebundene Vernetzung zu beschleunigen. Sie können effektiv eingesetzt werden, wenn Netze neue Anwendungen durch maschinelle Intelligenz erweitern, wie z. B. die Erkennung von Anomalien, die Bewertung von Funkkanälen und die Konvergenz von Funkdecodern.
Cloud/Rechenzentrum/High Performance Computing
FPGAs wurden in Cloud- und Rechenzentrumsumgebungen weit verbreitet eingesetzt, um Datenbanken, Genomik und Netzwerktechnik zu beschleunigen und KI-Inferenzaufgaben wie große Sprachmodelle, Gesprächs-KI und Empfehlungssysteme zu unterstützen. Zu den Anwendungen neuronaler Netze gehören die Erkennung von Anomalien bei sehr hohen Datenraten in Netzwerkcontrollern, die Erkennung von Finanzbetrug und der Hochgeschwindigkeitshandel. Darüber hinaus trägt die hohe Energieeffizienz von FPGAs zur Senkung der Kühlkosten bei und fördert die Entwicklung umweltfreundlicherer KI-Technologien.
Lösungsbeschreibung zu einem neuen Ansatz für neuromorphes Computing lesen ›
Ressourcen entdecken, um jetzt loszulegen
Intel® FPGA AI Suite
Beschleunigen Sie Ihre FPGA-Entwicklung für KI-Inferenz mit Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch und dem OpenVINO Toolkit und nutzen Sie mit der Intel Quartus Prime Software robuste und bewährte FPGA-Entwicklungsabläufe.
Weitere Informationen
Intel® Distribution des OpenVINO™ Toolkit
Ein Open-Source-Toolkit, mit dem es einfach ist, einmal zu schreiben und überall bereitzustellen.
Weitere Informationen
Sie möchten mehr erfahren?
Lassen Sie uns wissen, wie wir Ihnen mit Ihren Fragen helfen können.
Kontakt
Weitere Informationen zu KI-Ressourcen
Warum FPGAs für die Implementierung von Edge-KI- und Machine-Learning-Anwendungen gut geeignet sind
Lesen Sie über neue Anwendungsfälle für FPGA-basierte KI-Inferenz am Edge sowie über benutzerdefinierte KI-Anwendungen sowie Software- und Hardwarelösungen von Intel für Edge FPGA-KI.
FPGA im Vergleich zu GPU bei Deep-Learning-Anwendungen
Es gibt zwar nicht die eine Architektur, die für alle Machine- und Deep-Learning-Anwendungen geeignet, doch können FPGAs gegenüber GPUs und anderen Arten von Hardware deutliche Vorteile bieten.
Quantisierte neuronale Netzwerke für FPGA-Inferenz
Quantisierung mit geringer Präzision für neuronale Netzwerke unterstützt KI-Anwendungsspezifikationen, indem sie bei gleichem Platzbedarf für einen höheren Durchsatz sorgt oder die Ressourcenauslastung reduziert.
Partner zur Beschleunigung von KI at the Edge
In diesen Videos erfahren Sie, wie Partner von Altera Ihnen bei der Beschleunigung von KI-Workloads auf FPGAs helfen können.
Produkt- und Leistungsinformationen
Die Leistung variiert je nach Verwendung, Konfiguration und anderen Faktoren. Erfahren Sie mehr unter www.Intel.com/PerformanceIndex.
Die Leistungsergebnisse beruhen auf Tests mit Stand der angegebenen Konfiguration und spiegelt möglicherweise nicht alle öffentlich erhältlichen Updates wider. Weitere Konfigurationsdetails siehe Backup. Kein Produkt und keine Komponente bieten absolute Sicherheit.
Ihre Kosten und Ergebnisse können variieren.
Die theoretische maximale Bandbreite des Intel Agilex® 7 FPGA der M-Reihe beträgt 1099 TB/s mit 2 Bänken HBM2e (mit ECC) für Daten und 8 DDR5-DIMMs im Vergleich zum Xilinx Versal HBM mit einer Speicherbandbreite von 1056 TB/s (Stand 14. Oktober 2021) und zum Achronix Speedster 7t mit einer Speicherbandbreite von 0,5 TB/s (Stand 14. Oktober 2021).