要点
- FPGAはAIワークロードを加速化するためのデバイスの一つ
- FPGAはカスタマイズ性とエネルギー効率に優れるが、プログラミング複雑さやリソース容量の低さといった欠点もある
- AIプロジェクトでのFPGAの利用は柔軟性を提供するが、GPUの処理能力が大きな利点となる
- GPUは処理能力が高く、一般的にFPGAよりも優れた選択肢であるとされる
- GPUは一般的なオープンソース機械学習ライブラリとの統合が容易であり、開発者コミュニティがサポートを提供している
考察
FPGAとGPUはそれぞれ異なる利点と課題を持ち、AIプロジェクトにおいて最適な選択をする際には、ワークロード要件を十分に評価することが不可欠である。一般的に、GPUは処理能力が高く、開発者にとって利用しやすい環境が整っているため、AI開発や展開においてはGPUが優れた選択肢とされる。一方で、FPGAはカスタマイズ性やエネルギー効率において利点を持つが、制約があるため、利用時には慎重に検討する必要がある。