人工智能与机器学习
AI/ML的主要趋势
人工智能（AI）站在技术创新的前沿，重塑行业，彻底改变工作流程，重新定义我们与机器和数据的交互方式。这场革命是可能的，因为模型和计算能力使计算机能够解决任何其他方法都不容易解决的棘手问题，使我们的生活更轻松、更简单。
随着人工智能的兴起，数字数据也在爆炸式增长，包括图像、视频和语音，这些数据由无数来源生成，包括社交媒体、物联网（IoT）、丰富的视频和安全摄像头，甚至汽车。这种数据爆炸推动了对分析的需求，以从这些数据中提取知识。相关的数据分析通常依赖于AI/ML算法，这些算法可以快速解决使用经典计算机算法基本上难以解决的高维问题。这些问题包括会话式人工智能中的自然语言处理（NLP）、虚拟助手、行为分析、预测分析，以及自20年前社交媒体兴起以来最新、最大的增长趋势——生成式人工智能。
许多人工智能算法的核心是模式识别，通常以神经网络的形式实现。人工智能算法开发人员已广泛采用卷积神经网络（CNN）用于图像和视频应用，深度卷积神经网络用于分析文本和结构化 数据处理和大型语言模型 用于自然语言理解、语言生成、信息检索、个性化内容生成甚至程序代码生成。这些网络的演变，特别是在生成式人工智能领域，正在将系统推向极限，并需要大量的计算和内存来处理即将超过一万亿的参数模型，在更短的时间内达到比人类更好的精度。尽管如此，这些模型的核心本质上是基于矩阵乘法和向量数学构建的。
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为什么选择Achronix 真人百家乐用于AI/ML应用？
FPGA天生擅长矩阵数学，GPU也是如此。当与极其并行和灵活的FPGA结构相结合时，FPGA可以重新配置以适应模型的持续变化和演变，同时保持高性能、显著较低的延迟、较低的功耗和易于在GPU难以应对的多个设备上扩展，以及在其他固定硬件将被淘汰的情况下。这种灵活的架构允许矩阵乘法重用先前计算的结果，因为FPGA结构中乘法累加构建块的存储器紧密耦合，而无需离开设备。此外，FPGA能够同时执行多个不同的并行流水线，这与GPU不同，GPU是SIMD机器，需要大量批处理来补偿一次只能执行一条指令。这种能力使FPGA成为AI/ML工作负载的理想加速器。
Achronix 真人百家乐架构非常适合加速AI/ML应用，原因如下。
| Achronix 真人百家乐功能 | 这对人工智能应用意味着什么 |
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这些特性相当于真人百家乐能够：
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