莱迪思博客

数据几乎支撑着当今世界的方方面面，而生成、处理、共享或以其他方式处理的数据量也在逐年增加。据估计，全球90%的数据都是在过去两年中产生的，超过80%的组织预计将在2025年管理ZB级别的数据，仅在2024年就会产生了147 ZB数据。从这个角度看，如果一粒米是一个字节，那么一ZB的米就可以覆盖整个地球表面几米厚。 数据爆炸意味着它能提供更有价值的洞察力，但同时也增加了漏洞或攻击的可能性，并引发安全和数据合理使用的难题。因此，组织不仅要制定有效的管理策略，还要制定确保数据完整性的策略，尤其是用于开发模型或推动决策或创新的数据，这一点至关重要。 在这种情况下，数据溯源的概念——跟踪每个数据点从源头开始的移动和转换——已经从锦上添花的防御措施逐渐发展成为网络安全的关键组成部分。随着企业不断采用人工智能和机器学习技术，这一点变得尤为重要，因为只有底层的数据才是可信和可靠的。 数据完整性的坚实基础 数据溯源是防止数据篡改和设计可信、合规安全系统的关键。在高层面上，这一过程涉及将元数据与数据加密绑定，以创建每个节点完整历史的透明记录，从而确保其完整性...

AI正在快速发展，其动力不仅来源于持续的技术进步，还来自各个行业的需求和要求。随着大型语言模型（LLM）和生成式AI的激增，行业正在努力解决这些基于云的AI应用处理大数据以及训练和部署高级AI模型所需的密集计算能力。如今AI被应用于各种客户端设备中，包括PC和智能手机，以及汽车和工业设备（如机器人和医疗设备）的网络边缘应用中，这些设备在网络边缘较小的语言模型上运行。 莱迪思团队最近与TECHnalysis Research总裁兼首席分析师Bob O'Donnell举办了一场小组讨论，探讨了网络边缘AI时代的到来，以及基于FPGA的解决方案在加速各行业网络边缘AI普及方面的作用。你可以点击此处观看精彩的讨论，内容涵盖AI趋势、现实世界的网络边缘AI应用，以及莱迪思与NVIDIA在边缘AI方面的合作信息。继续阅读本文探索FPGA在推动网络边缘AI创新方面的重要作用。 网络边缘AI如何推动创新 虽然基于云的AI提供了更强大的计算能力和存储容量，但它需要极强的处理能力、能耗、网络带宽要求更高，并导致延迟增加。通过将处理任务分担到本地设备，网络边缘AI减轻了集中式服务器的负担并降低了运营成本。通...

在当今数据驱动的世界中，人工智能（AI）、机器学习（ML）和数字孪生技术正在深刻改变行业、流程和企业运营环境。每天产生的超过3.28亿TB数据已成为新“石油”——为下一代数字系统提供所需的能源。 然而，这些技术的有效性和可靠性很大程度上取决于数据的质量和可信度。建立可信数据不仅是先决条件，更是成功的AI、ML和数字孪生模型的基石。数据爆炸式增长为开发人员带来了各类安全挑战。随着越来越多的数据在设备、传感器和系统之间流转，发生泄露和攻击的可能性也越来越大。此外，随着海量数据推动人工智能、机器学习和数字孪生的发展，“技术奇点”事件的风险也在增加，即机器智能变得优于人类，从而导致不可预见的结果。 这些影响引发了对数据的更多担忧，特别是如何以可信任和负责任的方式提取和优化数据。由于数据经济只会继续增长，关键问题在于：我们今天如何“信任”数据？ 定义可信数据及AI、ML和数字孪生模型方面的挑战 可信数据是利益相关者可以放心地用于制定决策、开发模型和推动创新的数据。虽然“信任”是...

每年PC厂商都会推出一系列新的笔记本电脑，它们通常都配备了最新的技术和功能，旨在提供出色的用户体验。从以往的经验来看，这些创新主要集中在外观尺寸，屏幕增强和用户界面等方面。而AI（人工智能）和ML（机器学习）的日益普及开辟了一个充满可能性的新世界，PC厂商和生态系统巨头都在寻求将这些先进的新功能添加到其产品功能集中。 在本篇博文中，我们将讨论PC中AI/ML功能的增长趋势，为什么FPGA非常适合实现这些新的体验，并举例说明采用莱迪思技术的PC解决方案。 使用AI/ML功能优化PC用户体验 对于世界各地的许多人来说，他们一天中的大部分时间都是在电脑屏幕前度过的。正因为如此，系统设计人员希望能够创造一些提高日常效率的方法。AI/ML功能（如存在检测和注意力跟踪）不仅仅能让您获得满意的用户体验。它们还能实实在在地节省电池电量，甚至提供数字健康功能，如防止眼睛疲劳和敦促用户采用合理的坐姿。事实上，莱迪思解决方案可实现注意力跟踪功能，延长了高达28%的电池使用时间。 除了提高效率，AI/ML功能（例如旁观者检测）还有助于防止黑客窥视，保护用户隐私。随着系统设计中用于处理音频和视频呼叫数据的资源越...

ABI公司的研究表明，截至2024年，具备设备端AI推理能力的设备比例预计将达到60%。印证了过去几年里AI的快速创新，这就要求在从云端向网络边缘转变的过程中，工程师需要开发更加灵活的设计模型。这一趋势的驱动力包括对超低延迟、安全性能的需求以及带宽限制和隐私保护等。 莱迪思FPGA和软件解决方案能够帮助设计人员使用现有的芯片加速实现面向未来的模型。本文将探索莱迪思FPGA和软件解决方案在计算机视觉和网络边缘AI设计中的一些应用示例。 为何FPGA是网络边缘计算和AI应用的最佳选择 FPGA本身具有灵活性和适应性，是网络边缘计算和AI应用的理想之选。 FPGA是一种并行计算引擎，能够以较低的时钟频率运行，因此功耗较低。此外整个架构还拥有灵活的资源，包括DSP、存储器、分散且互连的可编程逻辑单元，与那些AI专用的新型ASIC有诸多相似之处。然而，与ASIC和其他处理器不同的是，FPGA的灵活性能够持续优化系统内现有的用例，并且还能引入全新的用例，而无需使用新的硬件。 当我们将FPGA与ASIC的设计周期进行比较时，可以看到系统设计人员可以使用FPGA进行多次迭代，快速引入新应用并推向市场。...

根据市场研究公司Transparency Market Research的报告，截至2026年，全球智能玩具市场规模预计将增长到近700亿美元。智能玩具形态多样，如电子宠物、机器人、智能火车套件等。听到玩具一词，你可能立刻想到儿童玩具，但有些玩具是专门针对成年人开发的。当前的高级玩具市场包含的产品用途广泛，包括提供陪伴、提高认知能力以及促进交流等。 智能玩具为人们提供了一种技术增强环境，便于交互完成各种任务，不断顺应用户的行为模式。这些玩具的传感器通常嵌入了图像识别芯片，利用人工智能来识别各种图像。为了提供优质全面的用户服务，这些AI解决方案需要低功耗、易于使用、实时反应。其中低功耗这一要求尤为重要，因为大多数玩具都使用电池供电。 日本多美玩具公司（TOMY COMPANY, LTD.）于2021年推出了首款基于AI的智能玩具Ami-Chan。多美选择了莱迪思为其提供完整的AI解决方案，该方案包含了我们的FPGA和sensAITM解决方案集合，加速和简化了AI开发和设计流程。 图片来源：TOMY 多美公司设计Ami-Chan的初衷是让它作为老年人的交流伙伴。该玩偶的设计词汇量约为16...

莱迪思CertusPro-NX FPGA在数据处理性能、系统带宽、存储密度和支持器件小尺寸方面远超过同类FPGA。

现代企业老生常谈的一个话题就是，随着行业不断成熟，它们会更加专业化。客户需求通常也会趋向复杂，这就需要对产品进行优化满足这些特定的需要。

嵌入式视觉开发人员对于在他们的设计中增添AI/ML技术越来越感兴趣，从而赋予目标计数或存在检测等应用所需要的智能。然而，在嵌入式视觉应用中支持AI/ML充满挑战，尤其是嵌入式视觉系统的复杂性与日俱增。

作为低功耗可编程器件的领先供应商，莱迪思为低功耗小尺寸FPGA在性能和功耗方面的表现设立了标准。我们之所以能够赢得并保持这一地位，是因为我们的公司文化一直以来注重为客户提供技术支持和咨询。例如，在开发莱迪思Nexus技术平台之初，我们会见了客户的100多个设计团队...