随着新一年的到来，科技界有一个话题似乎难以避开：人工智能。事实上，各家公司对于人工智能谈论得如此之多，没有热度才不正常！
在半导体领域，大部分对于AI的关注都集中在GPU或专用AI加速器芯片（如NPU和TPU）上。但事实证明，有相当多的组件可以直接影响甚至运行AI工作负载。FPGA就是其中之一。
对于那些了解FPGA灵活性和可编程性的人来说，这并不令人惊讶，但对许多其他人来说，这两者之间的联系可能并不明显。问题的关键在于通过软件让一些经典的AI开发工具（如卷积神经网络（CNN））针对FPGA支持的可定制电路设计进行优化。
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，并拥有一整套产品。从将现有或新构建的AI模型调整为在其低功耗设计上最高效运行的格式，到创建对这些模型最有效的电路和芯片设计，这些应用几乎可以胜...
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