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数据加密、压缩和机器学习等应用程序从这种改进的性能中受益匪浅。
能源效率
当针对特定任务进行配置时，与传统处理单元相比，FPGA 的功耗更低。
这种效率对于大规模云运营至关重要，因为能源消耗是一项重要的运营成本。
增强的安全性和隐私性
FPGA 可实现更安全的处理，因为它们可以针 卢旺达 b2b 潜在客户 对特定的加密算法和安全协议进行编程。
它们还提供了隐私保护计算的潜力，这对于医疗数据处理等敏感应用至关重要。
主要挑战和技术限制
编程和配置的复杂性
FPGA 编程需要 VHDL 或 Verilog 等硬件描述语言的专业技能和知识。
这种复杂性可能会成为云环境中广泛采用的障碍，特别是对于没有专门硬件专业知识的团队而言。
启动投资成本和资源
FPGA 的初始成本以及编程和维护所需的资源可能很高。
云提供商在 FPGA 和其他处理选项之间做出选择时通常会考虑这项投资。
某些情况下的可扩展性有限
虽然 FPGA 擅长处理特定任务，但针对通用或不同的工作负载进行扩展可能具有挑战性。