0


如何在FPGA中实现人工智能芯片的加速?

作者:禅与计算机程序设计艺术

近年来随着人工智能的普及和快速发展,计算机视觉、图像识别、自然语言处理等领域的AI技术也开始应用到各个行业的应用领域中。相对于传统的CPU-GPU架构来说,FPGA架构有很大的优点,其具有低功耗,集成度高等特点,在某些场景下可以实现较好的加速效果。在云计算、边缘计算、低延迟计算等新型计算平台的支持下,FPGA越来越成为人工智能芯片加速的主流方案。因此,本文将介绍如何在FPGA上实现一种加速器,使得AI运算效率得到提升。

2.基本概念术语说明

FPGA(Field Programmable Gate Array)

FPGA是可编程门阵列(英语:Field Programmable Gate Array,缩写:FPGA),是指一系列用有规律结构组成的硅片,利用逻辑门电路的组合逻辑资源实现可编程功能的集成电路。FPGA可用于数字信号处理、信息编码、图像处理、网络传输、机器学习、加密等领域。它的最初目的是作为多媒体应用的接口设备,因而也被称为视频矩阵显示卡(VGA Card)。

Verilog HDL

Verilog是一门硬件描述语言,它提供了模块化建模和综合工具,可用来定义电子电路的行为和状态。它属于SystemVerilog标准,并支持数字系统设计方法的精确描述。它非常适合FPGA开发,因为Verilog对FPGA上的异构连接要求进行了高度优化。

Xilinx Vivado工具

Xilinx Vivado工具是Intel公司推出的基于FPGA的集成开发环境


本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/131821136
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有, 如有侵权,请联系我们删除。

“如何在FPGA中实现人工智能芯片的加速?”的评论:

还没有评论