人工智能和机器学习的持续发展正在重塑生活方式和工作场所，现在随着基础模型和生成式人工智能（AI）的出现，这种重塑更为明显。 数字化转型的深入会带来的计算吞吐量的显著增长，这就增加了对硬件效率的需求。 现场可编程门阵列（FPGA）是一种理想的芯片解决方案，凭借其低延迟、高吞吐量和低功耗等差异化优势，可帮助开发人员驾驭这一转变并设计可重新编程的嵌入式系统应用。

FPGA广泛用于通信、计算、工业、汽车和消费市场， 电子元器件采购网 包括AI 和机器学习（ML）等多种应用。 从实现低延迟AI推理、低功耗嵌入式显示处理、部署安全、同步、低功耗的ORAN到加速工业自动化系统（机器人和实时工业网络等）的发展，系统开发人员和应用设计人员可以使用低功耗FPGA为广泛的行业和用例开发创新的解决方案。

然而，将FPGA集成到设计流程中并在FPGA上设计解决方案可能充满挑战，因为需要学习新的设计流程和工具。

审核编辑：刘清

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