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AI帶動數據分析需求 Intel推FPGA加速卡迎戰

文‧程倚華 發布日期:2018/09/06 關鍵字:CPUGPUFPGAPAC

由於人工智慧(AI)、物聯網(IoT)等等技術的出現,全球的數據資料量正在快速增加。可程式化邏輯閘陣列(FPGA)具備低功耗、低延遲等特性,適合導入於邊緣運算應用之中。在未來,CPU、FPGA、ASIC等各種處理架構更將隨著不同應用出現而有更多整合的需求。針對以上趨勢英特爾(Intel)已推出對應解決方案,以迎接挑戰。

英特爾可程式化解決方案事業群亞太區總經理暨業務總監Ro Chawla指出,目前全球所累積的數據資料中,90%是在過去兩年內創造出來,可以想見全球數據資料量的成長速度相當驚人,該趨勢也為數據處理帶來挑戰。而FPGA的出現正是為了要解決巨量數據資料處理目前所面臨的瓶頸。

Chawla進一步指出,展望未來FPGA市場發展,整體FPGA市場預計將在2020年達到75億美元,加速器市場更有望在2021年達到200億美元。加速器市場不僅是包含FPGA,也包含了GPU與ASIC處理架構。

由於資料量的爆炸性成長,資料中心營運商需要保持大規模效能需求和營運效率之間的平衡。如富士通、戴爾 EMC等OEM廠商,亦在其伺服器系列中採用了英特爾可程式加速卡 (Programmable Acceleration Cards, PAC)。這是可程式化晶片的重要發展,旨在加速今日新型態資料中心的主流應用,憑藉出色的多功能性和速度,可支援處理從資料分析到金融服務的各項工作負載。 

英特爾可程式化解決方案事業部業務經理林士元指出,目前FPGA的應用領域以數據中心為大宗,也由於大數據的重要性持續存在,因此數據中心也一直都是FPGA的重要應用領域。

除了數據中心應用之外,由於FPGA具備低功耗、低延遲等優點,也能符合邊緣運算的處理需求。以影像辨識為例,GPU雖在影像處理、訓練模形方面有極佳的表現,然而GPU的功耗較高,約可達到150W以上;相比之下,FPGA 50~60W的低功耗更適合做為邊緣運算使用。

Chawla提及,沒有任何一種處理器架構可以獨立解決所有的應用問題,因此技術趨勢將轉向異構計算架構。英特爾所推出的Open VINO架構能做到異構運算,適用於各種處理架構,未來也將會看到更多異構應用可能出現。

林士元更指出,目前英特爾已開始關注投資安防監控市場,該市場未來更有望成為FPGA成長最快的應用領域。也已經有廠商與Intel合作,開始將FPGA與加速器架構導入至人臉辨識、車牌辨識的邊緣運算應用之中。

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