لغات وصف الأجهزة مثل VHDL أو Verilog.

[MoushiAkter]

يمكن أن يكون هذا التعقيد عائقًا أمام الاعتماد على نطاق واسع في البيئات السحابية، خاصة بالنسبة للفرق التي ليس لديها خبرة مخصصة في الأجهزة. ابدأ تكلفة الاستثمار والموارد يمكن أن تكون التكلفة الأولية لـ FPGAs والموارد اللازمة لبرمجتها وصيانتها مرتفعة. غالبًا ما يكون هذا الاستثمار أحد الاعتبارات لموفري الخدمات السحابية عند الاختيار بين FPGAs وخيارات المعالجة الأخرى. قابلية التوسع المحدودة في حالات معينة في حين أن FPGAs تتفوق في التعامل مع مهام محددة، إلا أن توسيع نطاقها لأحمال العمل العامة أو المتنوعة قد يكون أمرًا صعبًا. يمكن أن يؤثر هذا القيد على نشرها في البيئات السحابية حيث تكون متطلبات عبء العمل متغيرة بشكل كبير. التطبيقات الحالية وحالات الاستخدام التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي يتم استخدام FPGAs بشكل متزايد في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، خاصة في مهام الاستدلال حيث يكون الكمون ،

المنخفض أمرًا بالغ الأهمية. إن قدرتها على معالجة عمليات متعددة في وقت واحد تجعلها مثالية للشبكات العصبية وتطبيقات التعلم العميق. معالجة البيانات في الوقت الحقيقي تستفيد التطبيقات التي تتطلب تحليل البيانات فيرقم هاتف تايلاند الوقت الفعلي، مثل تدفق الفيديو والمعاملات المالية، من إمكانات المعالجة السريعة التي تتمتع بها FPGAs. يمكن تكوين FPGAs للتعامل مع الخوارزميات المعقدة المطلوبة للتحليلات في الوقت الفعلي واتخاذ القرارات. المحاكاة الافتراضية لوظيفة الشبكة (NFV) في الشبكات السحابية، يتم استخدام FPGAs لـ NFV، مما يتيح إدارة مرنة وفعالة للشبكة. فهي تسمح بإعادة التشكيل




السريع لوظائف الشبكة، والتكيف مع متطلبات الشبكة المتغيرة وبروتوكولات الأمان. مستقبل FPGA في الحوسبة السحابية التكامل مع التقنيات الناشئة من المتوقع أن يؤدي دمج FPGAs مع تقنيات مثل 5G وإنترنت الأشياء (IoT) إلى فتح آفاق جديدة في الحوسبة السحابية. يمكن أن تؤدي عمليات التكامل هذه إلى خدمات سحابية أكثر استجابة وكفاءة، ومناسبة لاحتياجات عالم متصل بشكل متزايد. تطوير أدوات برمجة أكثر قابلية للتكيف للتغلب على حاجز التعقيد، من المتوقع تطوير أدوات برمجة متقدمة لـ FPGAs. من شأن هذه الأدوات أن تجعل برمجة FPGA أكثر سهولة، مما قد يزيد من اعتمادها في البيئات ،