高精度的FPGA架构

智能计算 时间:2018-12-03来源:

无论是作为协处理器、独立的处理单元亦或是简单的桥接,只要客户寻求的价值定位是创新、快速上市、低延迟、灵活的IO以及可编程性,FPGA就有其独特的优势。灵活IO可以在不同的应用场景支持不同类别的传感器甚至处理多个传感器交互和融合。AI目前还在初步阶段,我们预计神经网络引擎需要可编程性持续演进和优化。通用的MCU功耗和延迟一般会较高,加入固化的加速器虽然可以改善当下的性能,在未来几年内不能持续优化的缺陷会是个很大的限制。在新一版的CNN加速器IP, 我们针对了神经网络的需求来优化了DRAM存储器带宽使得ECP5的推理性能最多提升至2倍。

随着AI不断火热,IoT和智能传感器市场将持续增长。物联网世界的多样性也将是FPGA灵活架构大放异彩的机会。因此在超低功耗、低成本、小尺寸的iCE40 UltraPlus上,我们也推出了轻量化CNN来满足更灵活的性能、精度、功耗的平衡与取舍。尽管轻量化CNN比之前推出的二值神经网络(BNN)功耗稍高,但是其精度和性能也更优秀,CNN在业界的接受度也比BNN更为广泛。

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莱迪思半导体亚太区事业发展总监 陈英仁

关键词: AI 传感器

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