FPGA成为终极AI推理引擎的五大架构原因

随着人工智能（AI）模型日益复杂和普及，行业仍在努力寻找最有效的硬件，以满足AI推理不断变化的需求。虽然GPU、TPU和CPU传统上处理各种AI工作负载，但FPGA——尤其是配合Achronix Speedster7t FPGA等高性能架构时——在灵活性、效率和实时性能方面提供了无与伦比的优势。

本文重点介绍了FPGA成为AI推理工作负载更优解决方案的五大架构原因，以及Achronix Speedster7t FPGA如何引领这一趋势。

与连续处理任务的CPU和提供固定函数并行性的GPU/TPU不同，FPGA提供了可定制的并行性。通过对数据如何通过逻辑块进行细致控制，开发者可以根据模型结构——无论是变换器、卷积神经网络（CNN）还是RNN——设计出精确定制的推理流水线。Speedster7t FPGA更进一步，采用二维片上网络（NoC）和可定制的机器学习处理器（MLP）构建的计算阵列，使推理引擎能够高效地在大量并行资源上扩展——不会被内存延迟或僵化所困扰计算单位。

在人工智能推理中，高效移动数据与计算同样重要。FPGA，尤其是配备Achronix 2D NoC的FPGA，能够实现确定性和高吞吐量的数据传输。这种能力可实现：

降低延迟和抖动

批次间的可预测性能

对实时人工智能的更好支持

相比之下，GPU和TPU高度依赖内存层级结构和共享资源，这带来了显著的延迟和变异性——尤其是在动态或多租户条件下。Achronix FPGA 紧密耦合高带宽的 GDDR6 存储器（片外），通过二维 NoC 直接供给高性能计算引擎（MLP）。

并非所有AI模型都需要32位浮点精度。FPGA允许自定义数据类型，如8位整数、二进制，甚至带有缩小尾数宽度的浮点格式。这种灵活性使得：

减少内存占用

更高的算术密度

节能运行

Speedster7t MLP 模块（高级 FPGA DSP 模块），可配置以处理 INT8、BF16 或混合精度格式，提供一个量身定制的计算引擎，拥有无与伦比的每瓦吞吐量。

FPGA打破了传统的计算与输入输出之间的界限。在延迟和实时响应性至关重要的人工智能推理应用中，例如：

语音转文本（STT）

生成式人工智能

代理型人工智能

对话式人工智能

高频交易

边缘人工智能设备

FPGA之所以出色，是因为它们直接连接到高速接口，如PCIe Gen5和400G以太网——同时保持片上内存访问和自定义控制逻辑。直接连接消除了数据穿越外部总线或忍受上下文切换延迟的需求，这些通常在CPU/GPU系统中表现为常见。此外，Speedster7t FPGA 系列在业界独树一帜，支持广泛可用的 GDDR6 高带宽内存，实现了更低的系统成本，同时实现了高性能。

FPGA的可编程结构允许AI开发者部署新的模型架构、激活功能和图层拓扑，而无需等待新的硅.与针对狭窄模型类型优化的TPU或依赖通用核心的GPU不同，FPGA可以：

支持不断演进的机器学习框架和编译器

迅速适应新兴研究

实现真正的长期可扩展性和敏捷性

借助Achronix ACE设计工具，开发者可以自动化大部分定制工作，加快部署速度，同时不牺牲性能。

AI推理不再只是纯FLOPS——而是关乎能效、延迟、模型特定的加速，这些都导致了总拥有成本（TCO）。Achronix FPGA 通过结合架构灵活性与尖端性能，得益于 Speedster7t NoC、可配置 MLP 和集成高带宽内存接口等创新，实现了所有这些优势。

对于寻求大规模且边缘化次世代推理的企业来说，选择很明确：FPGA是未来。