FPGA ha sido desde su nacimiento tienen enormes ventajas en el campo de cálculos complejos de alta velocidad, por medio de la programación Verilog herramientas de diseño asistido por ordenador, los diseñadores pueden construir fácilmente el chip FPGA en una estructura general de una arquitectura de gran escala computación paralela este de propósito general arquitectura de la CPU de alta velocidad no puede ser comparado sea el procesamiento de datos extremadamente complejo. Sin embargo, FPGA como una arquitectura de hardware reconfigurable, en el pasado por un largo tiempo se utilizan como alternativas a pequeñas cantidades del ASIC.
En el proceso de cálculo del análisis de reconocimiento de patrón de imagen de valor práctico, la comprensión del habla, y similares, por lo general dentro de unos pocos milisegundos para todos los píxeles de una imagen punto por punto el cálculo de convolución, análisis, comparando el resultado calculado, conclusiones fiables . investigadores algoritmo generalmente se tratan con una corriente de datos de software de ordenador estática, los resultados teóricos obtenidos, pero la aplicación práctica de una velocidad de respuesta tan lento que no puede satisfacer las necesidades de la ingeniería práctica. Los últimos veinte años, la teoría de algoritmos de reconocimiento de patrones de análisis de imagen, la comprensión del habla, etc. ha ido madurando, atraído el interés de la industria, un gran número de fondos para la investigación de cómo el diseño de la arquitectura de computadores paralelos pueden ser datos complejos de procesamiento de velocidad y la investigación y desarrollo de sistema práctico AI. Así que las dos últimas décadas, el chip FPGA y método de diseño / verificación Verilog ha habido un rápido desarrollo.
En el procesamiento de imágenes, tales como el reconocimiento de rostros, reconocimiento de huellas dactilares, reconocimiento de voz del robot rendimiento AI también es muy llamativo. En este tipo de sistema en muchos cálculos extremadamente complejos del robot de cálculo, sobre todo por la arquitectura FPGA para lograr. Además lata FPGA, diversos tipos de interfaz de la computadora o de la interfaz paralelo, tales como PCIe otra conectarse fácilmente con una variedad de la memoria, que el robot puede estar integrado con la red informática y el conocimiento general, la configuración muy grande, AI conocimiento sensible del sistema.
Raíz que sé, muchos investigadores de la IA acostumbrados a utilizar el algoritmo de software, la mayoría de ellos gente no entender el habla de una imagen estática o un sonido estático (voz grabada) o traducción con el trabajo. Durante todo el proceso, aunque la velocidad de cálculo del procesamiento de datos es más lenta, pero todavía los resultados de análisis fiables. Sin embargo, en la aplicación práctica de ellos, la velocidad de procesamiento tan lento que no es claramente mucho valor práctico, ya que en muchos casos, la respuesta no puede utilizarse para aplicaciones prácticas. Con la transición al trabajo el diseño de un sistema práctico, recomiendo los ingenieros de sistemas de software deben aprender a utilizar FPGA, y acelerar cómo hacer cálculos complejos con FPGA. De hecho, para los ingenieros de software, la informática y graduado de ingeniería, siempre que las bases de los circuitos digitales, aprender el lenguaje Verilog HDL no es difícil de aprender a programar nivel Verilog RTL para construir una arquitectura informática paralela síntesis iterativa no es difícil, sólo se se tarda un mes o dos para empezar.
Y para los muchos años de trabajo en el ingeniero de hardware del sistema embebido o sólo algunas sencilla interfaz FPGA experiencia de diseño ingeniero, aunque no a tiempo completo experto en programación de software estudio de algoritmos de procesamiento, pero tienen que tomar un momento para entender el algoritmo, los ingenieros algoritmo para ayuda la configuración de circuito de un cambios más racionales, calculado tan amplio canal se convierte en el cuello de botella. En la era de la IA, especialmente AI entró en la aplicación de una nueva era, un verdadero ingeniero de hardware no sólo debe estar familiarizado con el lenguaje Verilog, aprender cómo escribir un sintetizable en Verilog estructura paralela, cálculos completos algoritmo de requisitos dentro del intervalo de tiempo especificado cantidad, y aprender cómo diseñar el hardware, por lo que el hardware y el software con algoritmos, el algoritmo requiere una variedad de tareas de forma más eficiente de computación. El cálculo del algoritmo original completamente implementado en el software, el hardware y el software se convierten en proceso con la realización de la transformación de toda la estructura para calcular la estructura de un procesamiento de alta velocidad puede ser configurado específicamente para un área particular de productos de inteligencia artificial, por lo el hardware tiene un mercado más amplio, lo cual es muy interesante!
Con todo, los diseñadores de hoy en día los sistemas empotrados en términos de AI, debe ser a la vez suave y duro con el fin de convertirse en un buen ingeniero. En otras palabras, el hardware para la gente de software a la dirección de giro, aprender el conocimiento de hardware, ingenieros de hardware, ingenieros de software deben acercarse a la comprensión del proceso de ejecución del algoritmo, el diseño de la nueva arquitectura de computación y la ruta de datos para los algoritmos de IA. Esto se debe a que el software está programado IA no es simplemente escribir un programa para obtener un resultado de cálculo, el cálculo también se debe tener en cuenta la velocidad no es lo suficientemente rápido suficiente. Así que, esencialmente la forma de diseñar una estructura racional de la computación paralela núcleo de aceleración de hardware para lograr la plena realización del problema en los requisitos del algoritmo en tiempo real.
FPGA sí misma como un dispositivo lógico programable, su característica más prominente que la parte de la lógica programable. Cuenta con una CPU tradicional con la aplicación de la orden de la diferencia esencial, en comparación con el ASIC y tener una mejor flexibilidad, antes de la aparición de la industria AI, ha sido el medio de pre-verificación de diseño ASIC.
Sin embargo, el desarrollo de dispositivos FPGA de hoy en día ha cruzado las características programables ahora dispositivos FPGA común tienden a tener mayor que el chip de ancho de banda de I / O y ancho de banda de memoria, tal como hasta interfaces de 40Gbps SerDes, como la memoria-ultra alta velocidad y HBM2 interfaces que tales FPGA tiene una muy amplia gama de aplicaciones en el campo de las comunicaciones.
Ahora, debido a que una gran cantidad de productos de AI sobre la interoperabilidad de ancho de banda de memoria y tiene una demanda muy alta, en el caso de menor cantidad de cálculo, escenarios de aplicación FPGA pueden tener un gran avance, por lo que muchos de bajo volumen, iteración rápida del producto los cuales se han convertido en la mejor manera de desarrollar FPGA, ASIC o GPU más bien, etc., para que los desarrolladores FPGA, siempre y cuando estamos familiarizados con la tecnología de AI, familiarizado con los requisitos de aplicación de IA, todavía puede navegar en la industria de la IA, y crear constantemente nueva leyenda.
