FPGA本质上还是一个工程性的平台,在AI方向最适合FPGA肯定还是优化,通过各种更高效的算法和架构,将AI任务解构为FPGA资源的最优配置问题,最终在特定场景(如视频生成、高能物理实时处理)中实现超GPU的能效和超通用处理器的灵活性,从而在AI计算生态中占据“高能效专用求解器”的差异化地位。 FPGA在AI领域的最新发展方向和...
在FPGA上实现该算法，需要在硬件上实现卷积层和全连接层，然后通过配置参数和电路连接实现整个神经网络。通过FPGA的并行计算能力，可以大幅提高算法运行速度和处理性能。2. 语音识别 在语音识别方面，FPGA可以通过算法优化和硬件自适应能力，实现高效的语音信号处理和识别。比如通过傅里叶变换将语音信号转化为频域信号，然后...
FPGA还可以创建多个并行计算流水线（在概念上类似于GPU提供的功能），这对于作为众多AI算法核心的矩阵乘法计算类型来说非常有用。此外，FPGA架构设计的灵活性可用于在芯片上分配存储块，从而优化数据传输——这是对AI软件的另一个关键需求。多年来，莱迪思半导体一直致力于开发能够实现这些类型功能的软件工具，并拥有一整...
可以看到ACAP内部各个大的硬件结构之间是依靠NoC互联的,而在AI Core阵列的入口处依靠DMA可以通过NoC直接访问外部的DRAM。这是避免了低效的“可编程互联”结构,用片上网络的高带宽直接把数据送到AI Core阵列的入口,然后用流传输的方式直接送到AI Core内部的Memory来处理。这种方法是在优化芯片内部的传输能力。 值得一...
前几年，在赛灵思（Xilinx）没被收购、Altera没有独立那个年代，FPGA厂商的产品PPT中，绝对会有不会缺乏与GPU的对比。尤其在跑AI方面，无论是在性能上，还是功耗上，都比GPU强，同时还具备更强的灵活性。反观最近一段时间，AI和大语言模型（LLM）的热潮不仅没有熄火，反而越来越热。最近一段时间，FPGA厂商也在“...
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...
据英伟达预测，AI将在所有利用该技术的行业中产生高达20万亿美元的影响，这一数字令人震撼。“FPGA”市场风起云涌，各芯片巨头纷纷布局 在AI的众多技术支持中，FPGA正逐渐崭露头角。FPGA以其强大的并行计算能力、架构灵活性以及对知识产权成果的安全保护，成为AI应用中的优选。随着AI服务器对于算力部署需求的持续增长，...
作为AI硬件设计的普遍趋势,供应商正在探索在推理中使用具有相同范围覆盖的低精度数据,例如下面的FP11将具有FP16相同的范围,但由于尾数较小,精度较低。在FPGA中用于推理的数据类型是可配置的,并且FPGA在创建不同数据大小的算术电路方面提供了很大的灵活性。
从广义上讲,能运行AI算法的芯片都叫AI芯片。 目前通用的CPU、GPU、FPGA等都能执行AI算法,只是执行效率差异较大。 但狭义上讲一般将AI芯片定义为“专门针对AI算法做了特殊加速设计的芯片”。 目前AI芯片的主要用于语音识别、自然语言处理、图像处理等大量使用AI算法的领域,通过芯片加速提高算法效率。AI芯片的主要任务...
两个FPGA公司都支持OpenCL(高层次开发语言),但是,OpenCL的设计移植性并不好,因此,英特尔还发布于基于OpenVINO的开发套件,它专门针对深度学习的边缘计算场景。 FPGA在AI领域的应用逐步扩展到网络边缘和端点,如:智能安防,视频采集和处理,自动驾驶,机器人。