莱迪思博客

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...

想象一下可以区分入侵者和邻居家小狗的私人安全系统，可以扫描房间并在没有人的情况下自动关闭的智能电视以及可以在犯罪发生之前进行侦查分析和可疑行为识别的摄像头。网络边缘人工神经网络应用的潜力无限。