論文の概要: Beyond the GPU: The Strategic Role of FPGAs in the Next Wave of AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11614v1
- Date: Tue, 04 Nov 2025 03:41:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-23 18:31:12.299222
- Title: Beyond the GPU: The Strategic Role of FPGAs in the Next Wave of AI
- Title（参考訳）: GPUを超えて - AIの次の波におけるFPGAの戦略的役割
- Authors: Arturo Urías Jiménez,
- Abstract要約: Field-Programmable Gate Arrays (FPGA)は、AIアルゴリズムを直接デバイスロジックにマッピングできる再構成可能なプラットフォームである。
CPUやGPUアーキテクチャとは異なり、FPGAはその物理構造を特定のモデルに適応させるために、フィールドで再構成することができる。
AIフレームワークからの部分的な再構成とコンパイルフローは、プロトタイプからデプロイメントまでのパスを短縮している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: AI acceleration has been dominated by GPUs, but the growing need for lower latency, energy efficiency, and fine-grained hardware control exposes the limits of fixed architectures. In this context, Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) emerge as a reconfigurable platform that allows mapping AI algorithms directly into device logic. Their ability to implement parallel pipelines for convolutions, attention mechanisms, and post-processing with deterministic timing and reduced power consumption makes them a strategic option for workloads that demand predictable performance and deep customization. Unlike CPUs and GPUs, whose architecture is immutable, an FPGA can be reconfigured in the field to adapt its physical structure to a specific model, integrate as a SoC with embedded processors, and run inference near the sensor without sending raw data to the cloud. This reduces latency and required bandwidth, improves privacy, and frees GPUs from specialized tasks in data centers. Partial reconfiguration and compilation flows from AI frameworks are shortening the path from prototype to deployment, enabling hardware--algorithm co-design.
- Abstract（参考訳）: AIアクセラレーションはGPUによって支配されているが、低レイテンシ、エネルギー効率、きめ細かいハードウェア制御の必要性の増大は、固定アーキテクチャの限界を露呈している。
このコンテキストでは、Field-Programmable Gate Array(FPGA)は、AIアルゴリズムを直接デバイスロジックにマッピングできる再構成可能なプラットフォームとして登場します。
畳み込み、アテンションメカニズム、決定論的タイミングと消費電力削減による後処理のための並列パイプラインを実装する能力は、予測可能なパフォーマンスと深いカスタマイズを必要とするワークロードに対する戦略的選択肢となります。
アーキテクチャが不変なCPUやGPUとは異なり、FPGAはその物理構造を特定のモデルに適合させるためにフィールドで再構成し、組込みプロセッサでSoCとして統合し、生データをクラウドに送信することなくセンサーの近くで推論を実行することができる。
これにより、レイテンシと必要な帯域幅を削減し、プライバシを改善し、データセンタの特殊なタスクからGPUを解放する。
AIフレームワークからの部分的な再構成とコンパイルフローは、プロトタイプからデプロイメントまでのパスを短縮し、ハードウェア-アルゴリズムの共同設計を可能にしている。
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