开发FPGA设计核心的专用RTL代码一直是少数人才能完成的专业任务，因此需要为芯片设计人员提供适合的工具，从而以搭建乐高积木的方式将预构建的组件连接在一起，让开发变得更加简单。同样，莱迪思还赋予许多软件开发人员已经熟悉的传统AI框架（如TensorFlow）的能力，帮助更广泛的人群创建在FPGA上运行的AI模型。事实上，正是...
1. FPGA硬件资源是有限的，需要根据算法的实际需要进行优化和缩减，避免浪费。2. FPGA需要与外部传感器、执行器等设备进行通信，并考虑传输速度、协议等因素，保证数据可靠性和实时性。3. 算法的优化是提高FPGA实现效果的重要手段，可以通过调整算法结构、使用硬件加速器、使用低精度数据等手段，提高算法的运算效率和准确...
莱迪思亚太地区应用工程高级总监谢征帆在接受21世纪经济报道记者采访时表示，“把AI识别功能引入到低功耗的FPGA，主要是减少对高功耗的GPU的调用。当下网络结构越来越复杂，用FPGA方案先去做AI的前端处理，从资源调用上说更为经济。”在GPU算力资源极其紧缺的情况下，FPGA低功耗的功能特性或可给业界突破算力瓶颈带来一些...
借助FPGA AI Suite,FPGA 和软件开发人员能够更快利用优化的硬件和软件解决方案,创建经优化的 FPGA AI 平台。
01大型科技公司投资数十亿美元用于AI芯片开发,如Microsoft和Meta采用英特尔FPGA加速硬件基础设施。 02Nvidia发布GA100GPU,具有更多内核和更好的矩阵乘法单元,适用于深度学习。 03然而,Google TPU在硬件设计方面具有灵活性,通过指令调度、优化和资源分配等工作转移到CPU和编译器中的runtime库。
在这一背景下，现场可编程门阵列（FPGA）以其独特的优势逐渐崭露头角，并有望在2024年对AI领域产生深远影响。一、FPGA的基本原理与特点 FPGA是一种可编程的数字逻辑电路，其内部包含了大量的可编程逻辑块和可编程互连资源。用户可以通过编程来定义这些逻辑块和互连资源的功能，从而实现特定的数字逻辑电路系统。与传统...
FPGA的优势在AI时代凸显 FPGA正在逐步确立其在人工智能和高性能计算领域作为GPU的有力替代品的地位,FPGA的核心优势在于其出色的可编程特性。 FPGA具备改变内部电路的能力,使之成为原型设计和开发中的优选工具。 工程师可以依托FPGA实现快速迭代,对不同硬件配置进行测试,直至找到解决特定问题的最佳方案。
计算篇一句话总结就是:做FPGA起家的已经不在单纯的做FPGA,而做处理器起家的还是想继续好好的做FPGA。 上面这句话如何解释,我们首先来看看Xilinx的ACAP里面都有什么: 图1 Xilinx ACAP示意图 可以看到如今的ACAP早已经脱离了FPGA的范畴,除了中间那灰色的方块还是传统的FPGA那套东西以外,剩下的都是各种其它器件。甚至...
目前，主流的AI加速芯片主要包括GPU、FPGA和ASIC三类。2022年，随着数据中心行业的蓬勃发展，FPGA行业也迎来了前所未有的市场机遇，其市场规模呈现出爆炸式增长态势，同比增速接近30%，远超Frost&Sullivan此前预测的15.7%。当前由AI行情引发的大模型热潮仍在持续推动AI服务器对于算力部署的旺盛需求，而FPGA则凭借其高...
Achronix的Speedster7t FPGA芯片被用户认为非常适合AI/ML推理原因是：足够的算力，灵活可配的计算精度；高带宽大容量低成本的GDDR6（4Tbps带宽， 32GB容量）；革命性的全新二维片上网络（2D NoC）路由架构；灵活通用的芯片间互联；支持用户基于该芯片开发自定义的推理系统，比如单板多片FPGA甚至多板互联以组成更高性能...