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2024年FPGA將如何影響AI呢?

Latticesemi ? 來源:Latticesemi ? 2024-02-23 17:08 ? 次閱讀

隨著新一年的到來,科技界有一個話題似乎難以避開:人工智能。事實上,各家公司對于人工智能談論得如此之多,熱度只增不減。

半導體領域,大部分對于AI的關注都集中在GPU或專用AI加速器芯片(如NPU和TPU)上。但事實證明,有相當多的組件可以直接影響甚至運行AI工作負載。FPGA就是其中之一。

對于那些了解FPGA靈活性和可編程性的人來說,這并不令人驚訝,但對許多其他人來說,這兩者之間的聯(lián)系可能并不明顯。問題的關鍵在于通過軟件讓一些經(jīng)典的AI開發(fā)工具(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN))針對FPGA支持的可定制電路設計進行優(yōu)化。

FPGA還可以創(chuàng)建多個并行計算流水線(在概念上類似于GPU提供的功能),這對于作為眾多AI算法核心的矩陣乘法計算類型來說非常有用。此外,F(xiàn)PGA架構設計的靈活性可用于在芯片上分配存儲塊,從而優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸——這是對AI軟件的另一個關鍵需求。

多年來,萊迪思半導體一直致力于開發(fā)能夠實現(xiàn)這些類型功能的軟件工具,并擁有一整套產(chǎn)品。從將現(xiàn)有或新構建的AI模型調整為在其低功耗設計上最高效運行的格式,到創(chuàng)建對這些模型最有效的電路和芯片設計,這些應用幾乎可以勝任任何工作。這種完整的閉環(huán)系統(tǒng)將極大幫助企業(yè)將人工智能功能集成到其設備和其他硬件中。

在AI模型方面,萊迪思的sensAI解決方案可以使用在TensorFlow、Caffe和Keras等行業(yè)標準AI框架中訓練過的模型,并利用模型量化、剪枝和稀疏性利用等技術,使其在FPGA資源上運行。然后,萊迪思神經(jīng)網(wǎng)絡編譯器可以分析模型,并根據(jù)電路和片上網(wǎng)絡的類型提出建議,以最有效地運行。在軟件方面,萊迪思的Propel和Radiant芯片設計軟件可用于創(chuàng)建合適的電路組合,以盡可能高能效的方式加速這些模型的運行。

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在創(chuàng)建這些芯片設計時,公司不必從頭開始,而是可以利用萊迪思專門構建的關鍵IP模塊,例如其CNN加速器系列。這些預構建的電路集為各種應用提供了核心基礎,包括人員和物體檢測、物體分類、關鍵詞識別等。此外,由于FPGA的可編程特性,可以編輯和添加這些IP模塊,以滿足特定應用應用的要求。

這種預構建IP模塊組合的一個容易被忽視但非常重要的意義在于,它能幫助更多開發(fā)者創(chuàng)建自定義FPGA。這一點至關重要,因為許多人承認FPGA雖然具有強大、靈活的特性,但編程困難。開發(fā)FPGA設計核心的專用RTL代碼一直是少數(shù)人才能完成的專業(yè)任務,因此需要為芯片設計人員提供適合的工具,從而以搭建樂高積木的方式將預構建的組件連接在一起,讓開發(fā)變得更加簡單。

同樣,萊迪思還賦予許多軟件開發(fā)人員已經(jīng)熟悉的傳統(tǒng)AI框架(如 TensorFlow)的能力,幫助更廣泛的人群創(chuàng)建在FPGA上運行的AI模型。

事實上,正是歸功于這種簡化,F(xiàn)PGA在AI應用中的應用潛力才能如此多樣化。隨著各行各業(yè)的公司爭先恐后地研究如何最好地將人工智能應用于從汽車、醫(yī)療、消費電子、工業(yè)等領域,將有更廣泛的潛在客戶群將尋求半導體解決方案來實現(xiàn)這些功能。雖然在過去,其中一部分人可能已經(jīng)知道或考慮將FPGA作為一種潛在的選擇,但萊迪思半導體提供的產(chǎn)品可以使FPGA成為更多群體信賴的強大選擇。

毫無疑問,2024年會看到人們大量將人工智能特性和功能集成到更廣泛的應用中。令人興奮的是,F(xiàn)PGA最終可能會成為這一浪潮的強大推動力。





審核編輯:劉清

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原文標題:2024年FPGA將如何影響AI?

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