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當(dāng)前位置:首頁(yè) > 廠商動(dòng)態(tài) > 萊迪思半導(dǎo)體
[導(dǎo)讀]在半導(dǎo)體領(lǐng)域,大部分對(duì)于AI的關(guān)注都集中在GPU或?qū)S肁I加速器芯片(如NPU和TPU)上。但事實(shí)證明,有相當(dāng)多的組件可以直接影響甚至運(yùn)行AI工作負(fù)載。FPGA就是其中之一。

隨著新一年的到來(lái),科技界有一個(gè)話題似乎難以避開(kāi):人工智能。事實(shí)上,各家公司對(duì)于人工智能談?wù)摰萌绱酥?,沒(méi)有熱度才不正常!

半導(dǎo)體領(lǐng)域,大部分對(duì)于AI的關(guān)注都集中在GPU或?qū)S肁I加速器芯片(如NPU和TPU)上。但事實(shí)證明,有相當(dāng)多的組件可以直接影響甚至運(yùn)行AI工作負(fù)載。FPGA就是其中之一。

對(duì)于那些了解FPGA靈活性和可編程性的人來(lái)說(shuō),這并不令人驚訝,但對(duì)許多其他人來(lái)說(shuō),這兩者之間的聯(lián)系可能并不明顯。問(wèn)題的關(guān)鍵在于通過(guò)軟件讓一些經(jīng)典的AI開(kāi)發(fā)工具(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN))針對(duì)FPGA支持的可定制電路設(shè)計(jì)進(jìn)行優(yōu)化。

FPGA還可以創(chuàng)建多個(gè)并行計(jì)算流水線(在概念上類(lèi)似于GPU提供的功能),這對(duì)于作為眾多AI算法核心的矩陣乘法計(jì)算類(lèi)型來(lái)說(shuō)非常有用。此外,F(xiàn)PGA架構(gòu)設(shè)計(jì)的靈活性可用于在芯片上分配存儲(chǔ)塊,從而優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸——這是對(duì)AI軟件的另一個(gè)關(guān)鍵需求。

多年來(lái),萊迪思半導(dǎo)體一直致力于開(kāi)發(fā)能夠?qū)崿F(xiàn)這些類(lèi)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(gòu)建的AI模型調(diào)整為在其低功耗設(shè)計(jì)上最高效運(yùn)行的格式,到創(chuàng)建對(duì)這些模型最有效的電路和芯片設(shè)計(jì),這些應(yīng)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(shè)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(biāo)準(zhǔn)AI框架中訓(xùn)練過(guò)的模型,并利用模型量化、剪枝和稀疏性利用等技術(shù),使其在FPGA資源上運(yùn)行。然后,萊迪思神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器可以分析模型,并根據(jù)電路和片上網(wǎng)絡(luò)的類(lèi)型提出建議,以最有效地運(yùn)行。在軟件方面,萊迪思的Propel和Radiant芯片設(shè)計(jì)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(yùn)行。

在創(chuàng)建這些芯片設(shè)計(jì)時(shí),公司不必從頭開(kāi)始,而是可以利用萊迪思專(zhuān)門(mén)構(gòu)建的關(guān)鍵IP模塊,例如其CNN加速器系列。這些預(yù)構(gòu)建的電路集為各種應(yīng)用提供了核心基礎(chǔ),包括人員和物體檢測(cè)、物體分類(lèi)、關(guān)鍵詞識(shí)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(mǎn)足特定應(yīng)用應(yīng)用的要求。

這種預(yù)構(gòu)建IP模塊組合的一個(gè)容易被忽視但非常重要的意義在于,它能幫助更多開(kāi)發(fā)者創(chuàng)建自定義FPGA。這一點(diǎn)至關(guān)重要,因?yàn)樵S多人承認(rèn)FPGA雖然具有強(qiáng)大、靈活的特性,但編程困難。開(kāi)發(fā)FPGA設(shè)計(jì)核心的專(zhuān)用RTL代碼一直是少數(shù)人才能完成的專(zhuān)業(yè)任務(wù),因此需要為芯片設(shè)計(jì)人員提供適合的工具,從而以搭建樂(lè)高積木的方式將預(yù)構(gòu)建的組件連接在一起,讓開(kāi)發(fā)變得更加簡(jiǎn)單。

同樣,萊迪思還賦予許多軟件開(kāi)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(yùn)行的AI模型。

事實(shí)上,正是歸功于這種簡(jiǎn)化,F(xiàn)PGA在AI應(yīng)用中的應(yīng)用潛力才能如此多樣化。隨著各行各業(yè)的公司爭(zhēng)先恐后地研究如何最好地將人工智能應(yīng)用于從汽車(chē)、醫(yī)療、消費(fèi)電子、工業(yè)等領(lǐng)域,將有更廣泛的潛在客戶(hù)群將尋求半導(dǎo)體解決方案來(lái)實(shí)現(xiàn)這些功能。雖然在過(guò)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(dǎo)體提供的產(chǎn)品可以使FPGA成為更多群體信賴(lài)的強(qiáng)大選擇。

毫無(wú)疑問(wèn),2024年會(huì)看到人們大量將人工智能特性和功能集成到更廣泛的應(yīng)用中。令人興奮的是,FPGA最終可能會(huì)成為這一浪潮的強(qiáng)大推動(dòng)力。

Bob O’Donnell是市場(chǎng)研究公司TECHnalysis Research的總裁兼首席分析師,該公司為技術(shù)行業(yè)和專(zhuān)業(yè)金融領(lǐng)域提供戰(zhàn)略咨詢(xún)和市場(chǎng)研究服務(wù)。

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