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。
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...
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...
Agilex FPGA 是英特尔的一条新 FPGA 产品线。它引入了 BF16,该芯片在许多以 AI 为中心的芯片中很受欢迎。 来源:谷歌 这是一些高级规范。 来源 Xilinx Versal Xilinx Versal 是一个自适应计算加速平台 (ACAP)。ACAP 是一个异构计算平台,结合了标量引擎、自适应引擎(又名 CLB)和 AI 引擎。所有这些引擎都与片...
FPGA AI Suite supports most of the models in Open Model Zoo. Seamless Pre-Trained Model Conversion OpenVINO Toolkit converts models from most of the standard frameworks to intermediate representations. Push-Button Optimized AI IP Generation
在研讨会期间，Altera公司首席运营官Shannon Poulin也谈到了Altera的FPGA产品在集成AI功能方面的优势，具体来说，在自然灾害或是大型体育赛事期间，需要在最快响应的流量之间进行高效协调以实现信息的快速传播，而且这种时候通常希望优先传输特定蜂窝基站的流量，通过使用AI，FPGA在编程后可以找出特定网络流量的模式规律，或者...
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...
根据相关研究,FPGA在执行某些AI算法时,如卷积神经网络(CNN)的推理,性能可以超越GPU。 FPGA的初始购买成本通常高于GPU,但FPGA的能效比较高,长期运营成本可能更低。 此外,FPGA的可编程性意味着它们可以适应新的算法和模型,减少了因技术迭代而产生的升级成本。
综上所述,可以很清楚的明白:Xilinx的计算路线,是依靠独立的AI Core阵列,用类似于阵列处理器的方式来实现的。这种模式独立于传统的FPGA结构之外,是一个独立的硬件组成单元。而Intel则选择了将嵌入在FPGA内部的DSP模块直接升级乘了AI张量模块,依然是FPGA内部的组成模块之一。
这个策略取得了显著的成果，其中一个领域是加速自动语言识别（ASR）解决方案，它由搭载Speedster7t FPGA器件的VectorPath加速卡提供支持，运行Myrtle.ai提供的基于Achronix FPGA的ASR IP，从而提供业界领先的、实时的、超低延迟的语音转文本功能。运行在服务器中的单张VectorPath加速卡可替代多达20台仅基于CPU的服务器或...