莱迪思博客

FPGAs: The Key to Agile and Secure Industry 4.0 Advancements

FPGA是实现敏捷、安全的工业4.0发展的关键

Posted 04/18/2024 by Lattice Semiconductor

到2028年,全球工业4.0市场规模预计将超过2790亿美元,复合年增长率为16.3%。虽然开发商和制造商对这种高速增长已经习以为常,但其影响才刚刚开始显现。通过结合云计算、物联网(IoT)和人工智能(AI)的能力,工业4.0将在未来几年继续提升制造业的数字化、自动化和互连计算水平,推动更多企业拥抱第四次工业革命。 随着工业4.0的加速发展,许多工业标准和流程将发生变化,因为许多工业系统需要先进的计算引擎和多种类型的现代连接标准,包括工业以太网、Wi-Fi和5G。此外,人们越来越关注更先进的软件工具和应用,如预测性维护、功能安全、机器人自动化等等。 反过来,制造商需要先进的技术来驱动互连、高效数据处理、系统和服务优化,同时保持弹性安全性。现场可编程门阵列(FPGA)凭借自身得可编程性、高性能、低功耗和安全特性,正迅速成为开发人员满足这些需求并跟上工业4.0革命步伐的首选工具。 工业标准一览 随着工业4.0的发展,一些标准(如OPC统一架构(OPC-UA)和时间敏感网络(TSN))正在合并,从而更好地聚合和缩放每天生成的海量新数据。作为一种机器间通信协议,OPC-UA提供了一个安全的、独...

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Bolstering AI PC Innovation with FPGA Edge Accelerators

FPGA网络边缘加速器激活人工智能PC创新

Posted 03/14/2024 by Hussein Osman, Segment Marketing Director

人工智能(AI)正在快速融入众多应用。73%的美国公司在其业务中或多或少使用人工智能,近四分之一(22%)的科技公司积极寻求在各种设备上集成人工智能。 随着AI不断渗透到现代技术中,网络边缘对实时处理、分析和响应的需求不断增长,定制设备端AI以满足特定用例和设备要求变得势在必行。例如,虽然生成式人工智能和大型语言模型(LLM)需要更高的计算和存储,但某些具备始终在线功能的设备则需要低功耗运行。我们每天使用的个人电脑(PC)就是一个很好的例子。随着行业趋势从云转向PC以保护隐私并减少对数据中心的依赖,对强大的设备端AI解决方案的需求也不断攀升,这些解决方案可以支持无缝、始终在线、安全的功能。 通过设备端AI实现始终在线的功能 PC等网络边缘设备需要AI解决方案来增强实时在线功能。这包括更强的情景感知能力、更高的能效、灵活和低延迟的传感器桥接、更低的复杂性和简化的集成。 强化情景感知 PC的始终在线功能意味着它们必须不断感知周围环境,特别是未经授权的物理访问和屏幕偷窥已经成为PC安全的两个首要问题。设备端AI工具可以让PC了解用户和周围环境,提供安全功能来提醒用户可能的入侵,并在用户离开...

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Paving a Path to an Industry 4.0 Future with Adaptive and Smart Manufacturing

敏捷和智能制造开创工业4.0的未来

Posted 03/13/2023 by Karl Wachswender

近来有关工业4.0的谈论十分热烈,这一术语用于描述制造业领域兴起的数字化、自动化和互连计算智能的趋势。随着工业4.0的发展,围绕云计算、物联网、安全互连以及AI等技术的价值和功能日益凸显,有望带来更加智能、稳定和高效的制造。 然而,随着工业4.0的兴起和这些领域的发展,对更高水平的技术和服务的需求也随之而来。具体而言,需要灵活和安全的工具促进互连,还需要更高级别的数据来优化系统、服务和整体的制造。 使用OPC UA和TSN满足工业标准 随着我们不断向工业4.0迈进,数据采集变得越来越重要。为了收集必要的数据,OPC统一架构(OPC UA)和时间敏感网络(TSN)越来越流行。 作为一种机器对机器的通信协议,OPC UA是一种独立于平台、面向服务的架构,它将OPC规范集成到框架中,可以简化互连,从而优化集成,自动化系统和软件应用,同时保障安全性。借助OPC UA,您可以轻松连接云端或网络边缘的远程设备,实现诊断、监控、报告和其他服务。 此外,结合TSN出色的实时功能,OPC UA成为不断发展的制造行业的关键解决方案。具体来说,在传感器和执行器层面将OPC UA与TSN叠加时,就能实现持续...

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Accelerating Innovation in Low Power AI Applications with Lattice FPGAs

使用莱迪思FPGA加速低功耗AI应用的创新

Posted 08/03/2022 by 莱迪思半导体市场营销总监Hussein Osman

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。...

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莱迪思sensAI解决方案集合带来下一代网络边缘AI体验

Posted 11/10/2021 by Hussein Osman

人工智能和机器学习革命持续席卷多个应用领域,尤其是网络边缘应用。安全摄像头、机器人、工业设备、客户端PC甚至玩具等网络边缘设备现在都可以支持AI/ML功能,为用户带来了新的功能和体验。行业分析公司ABI Research表示,网络边缘AI 芯片组市场“过去经历了强劲增长,预计到2024年将继续增长至710亿美元规模,而2019年至2024年的复合年增长率高达31%。如此强劲的增长是因为AI推理工作负载由云端向网络边缘迁移,尤其是在智能手机、智能家居、汽车、可穿戴设备和机器人行业。” 然而,让客户端计算设备具备“智能”给产品设计带来了新的挑战。AI/ML作为一项新兴技术,许多OEM没有足够的团队经验或时间来从头开始设计解决方案。另一方面,用于训练客户端计算设备的算法正快速发展,因此开发人员也在寻找可现场升级的AI/ML解决方案。但对于许多网络边缘AI/ML应用的开发人员来说,最关键的问题在于如何在使用电池供电的设备中提供足够的处理性能来实现AI/ML功能? 为了解决这些问题,应用开发人员和OEM需要使用灵活的硬件和软件解决方案,实现低功耗下...

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Certus-NX Blog

莱迪思Certus-NX:重新定义低功耗通用FPGA

Posted 06/24/2020 by Juju Joyce

Certus-NX FPGA的每平方毫米I/O密度高达同类竞品FPGA的两倍,重新定义低功耗通用FPGA。

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Architecting Low Power AI

终端AI的系统架构选择

Posted 11/14/2018 by Deepak Boppana

低功耗特性何时才能成为致胜的决定因素?当然是在设计网络边缘设备上实时在线的AI推理解决方案时。在此情况下,功耗必须低至毫瓦级别。试想一下:网络边缘AI可以解决现实生活中的各种问题,它将变得无处不在。

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