阅读基于 FPGA 的 AI 推理在边缘和定制化 AI 应用中的新兴用例,以及面向边缘 FPGA AI 的英特尔® 软件和硬件解决方案。 阅读白皮书 › FPGA 与 GPU 在深度学习方面的比较 虽然不存在一种普遍适用于所有机器和深度学习应用的基础架构,但 FPGA 可以提供远远超越 GPU 和其他类型硬件的优势。 阅读文章 > 面向...
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...
国内FPGA厂商亦在积极面向AI领域进行创新。例如,京微齐力在其FPGA产品中采用了Imagination的 Series3NX AI核,以支持AIoT应用、边缘端AI视频分析处理应用等场景。 该公司通过将FPGA、CPU、AI等多种异构计算单元集成于同一芯片上,强调了硬件的可重构特性,从而实现了高定制水平和能效提升。 2024年6月,AMD推出了首款针对...
Sensor Bridging助力NVIDIA加速边缘AI应用开发 去年12月,在莱迪思半导体开发者大会上,莱迪思宣布推出新型参考传感器桥接设计。它是一套开源的参考开发板,基于莱迪思低功耗CertusPro-NX FPGA和NVIDIA Jetson Orin和IGX Orin平台,通过NVIDIA Holoscan传感器桥无缝耦合,进行数据采集和处理。
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。
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。
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“...
FPGA在AI芯片市场占比不足1% 高算力需求导致AI芯片的崛起，“无芯片，不AI”和基于AI芯片的算力已经成为衡量人工智能发展水平高低的一个重要指标。广义地说,AI算力芯片是指为AI应用处理海量计算任务而设计的专用芯片，主要包括GPU,FPGA,ASIC,NPU和其他AI加速芯片。其中GPU以其强大的并行计算能力为基础，能够很好地支持...
ASIC ASIC（Application-Specific Integrated Circuit , 应用特定集成电路）是专门设计用于特定应用的芯片。它们被广泛用于加速 AI 工作负载，因为它们可以实现高度定制化的计算，具有极高的性能,与通用集成电路不同，ASIC电路是根据特定的应用要求进行设计和定制的，其功能非常专一。ASIC一般用于需要高度可靠性、高速度和...