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FPGA在邊緣AI中的應(yīng)用

英特爾FPGA ? 來源:英特爾FPGA ? 2025-06-24 09:31 ? 次閱讀
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AI 正在向邊緣遷移

從聊天機(jī)器人、內(nèi)容生成到高級數(shù)據(jù)分析,AI 已無處不在。過去,大多數(shù) AI 處理都在云端完成。然而,隨著模型功能日益強(qiáng)大以及對實(shí)時(shí)洞察的需求持續(xù)增長,AI 正在向邊緣轉(zhuǎn)移。智能攝像頭和傳感器中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 已印證這一趨勢。 但面對大語言模型 (LLM) 等新一代 AI 技術(shù),時(shí)延、功耗和成本受到嚴(yán)格限制的嵌入式環(huán)境能否運(yùn)行如此復(fù)雜的工作負(fù)載?簡而言之:可以,但這需要新型硬件的支持。

為何邊緣 AI 需要新方法

在邊緣部署 AI 并非只是將云端模型移植到小型設(shè)備,而是需要重新審視系統(tǒng)架構(gòu),以滿足以下關(guān)鍵需求:

更低時(shí)延(如機(jī)器人、自主系統(tǒng)、智能制造和醫(yī)療影像);

嚴(yán)苛的功耗和散熱限制(如電池供電設(shè)備和無風(fēng)扇外殼);

安全性和數(shù)據(jù)主權(quán)(如本地處理敏感數(shù)據(jù));

更長的產(chǎn)品生命周期和現(xiàn)場更新(如工業(yè)及汽車領(lǐng)域的部署,以及更高效的新模型和算法開發(fā))。

盡管傳統(tǒng) GPU 架構(gòu)專為滿足數(shù)據(jù)中心的計(jì)算密集型需求而設(shè)計(jì),但在功耗受限型和時(shí)延敏感型嵌入式環(huán)境中,其表現(xiàn)往往不盡如人意。 憑借可定制的硬件管線和高效的并行處理能力,FPGA 能夠在不產(chǎn)生額外開銷的情況下,提供邊緣系統(tǒng)所需的出色性能表現(xiàn)。FPGA 固有的高適應(yīng)性更能讓開發(fā)人員針對特定工作負(fù)載進(jìn)行優(yōu)化,在邊緣實(shí)現(xiàn)能效更高的實(shí)時(shí) AI,從而使其成為更具戰(zhàn)略意義的選擇。這正是現(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA) 的用武之地。

FPGA 和 AI:強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合

憑借其可重新編程邏輯架構(gòu)、嵌入式 AI 張量模塊以及多樣化的內(nèi)存架構(gòu)選擇,Altera 的 Agilex FPGA 和 SoC 產(chǎn)品組合為邊緣 AI 提供了更具競爭力的解決方案:

定制化硬件加速,無需設(shè)計(jì) ASIC;

低時(shí)延推理,可滿足時(shí)間關(guān)鍵型應(yīng)用需求;

適應(yīng)性更強(qiáng)的 AI 管線,可隨模型和標(biāo)準(zhǔn)變化而動(dòng)態(tài)調(diào)整;

能效表現(xiàn)更出色,尤其適合中低端 AI 部署場景。

然而,僅有可編程性還不夠。要真正加速邊緣 AI,工具鏈還須簡化從模型到硬件的全流程。

從框架到 FPGA:實(shí)現(xiàn)部署路徑的自動(dòng)化

Altera 的一項(xiàng)關(guān)鍵創(chuàng)新在于彌合 AI 開發(fā)框架(如 TensorFlow 或 PyTorch)與 FPGA 硬件部署之間的鴻溝。 借助 Altera 的FPGA AI 套件和QuartusPrime 設(shè)計(jì)軟件,結(jié)合開源的 OpenVINO 工具套件,開發(fā)人員現(xiàn)在能夠:

直接導(dǎo)入主流框架的預(yù)訓(xùn)練 AI 模型;

自動(dòng)優(yōu)化并量化模型以適應(yīng)邊緣硬件;

生成 RTL 并集成到更廣泛的嵌入式系統(tǒng)中;

利用 IP、參考設(shè)計(jì)和開發(fā)套件加速產(chǎn)品上市。

這種端到端流程讓工程師能夠?qū)W⒂趧?chuàng)新,而非重新構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施。

真實(shí)世界中的影響力:從高性能到低功耗

FPGA 正在各行各業(yè)推動(dòng)新一代 AI 解決方案落地:

工業(yè)自動(dòng)化:缺陷檢測、預(yù)測性維護(hù)和自適應(yīng)控制;

汽車領(lǐng)域:高級駕駛輔助和傳感器融合;

醫(yī)療領(lǐng)域:便攜式診斷和 AI 輔助成像;

智慧城市和視覺系統(tǒng):具備端側(cè)分析能力的智能攝像頭。

視頻編碼和流媒體公司Vitec 采用 Altera FPGA 將 AI 功能直接嵌入硬件,在不增加功耗和系統(tǒng)復(fù)雜性的前提下,加快了上市速度并實(shí)現(xiàn)了全新功能。

展望未來

隨著 AI 的持續(xù)發(fā)展,相關(guān)支持硬件也必須隨之演進(jìn)。Altera 相信,未來的嵌入式智能將更具靈活性、可擴(kuò)展性和可編程性。FPGA 為實(shí)現(xiàn)這一愿景奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。 無論是構(gòu)建低功耗傳感器中樞,還是高性能工業(yè)邊緣系統(tǒng),Altera 都能提供更出色的硬件、工具、IP 和生態(tài)系統(tǒng),在多樣化邊緣場景中助力 AI 落地。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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原文標(biāo)題:從邊緣 AI 到嵌入式智能:FPGA 的應(yīng)用密碼

文章出處:【微信號:英特爾FPGA,微信公眾號:英特爾FPGA】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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