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FPGA:深度学习的未来?


  来源: 仪器仪表商情网 时间:2016-03-17 作者:Stanford
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传统来说,在评估硬件平台的加速时,必须考虑到灵活性和性能之间的权衡。一方面,通用处理器(GPP)可提供高度的灵活性和易用性,但性能相对缺乏效率。这些平台往往更易于获取,可以低廉的价格生产,并且适用于多种用途和重复使用。另一方面,专用集成电路(ASIC)可提供高性能,但代价是不够灵活且生产难度更大。这些电路专用于某特定的应用程序,并且生产起来价格昂贵且耗时。

FPGA是这两个极端之间的折中。FPGA属于一类更通用的可编程逻辑设备(PLD),并且简单来说,是一种可重新配置的集成电路。因此,FPGA既能提供集成电路的性能优势,又具备GPP可重新配置的灵活性。FPGA能够简单地通过使用触发器(FF)来实现顺序逻辑,并通过使用查找表(LUT)来实现组合逻辑。现代的FPGA还含有硬化组件以实现一些常用功能,例如全处理器内核、通信内核、运算内核和块内存(BRAM)。另外,目前的FPGA趋势趋向于系统芯片(SoC)设计方法,即ARM协处理器和FPGA通常位于同一芯片中。目前的FPGA市场由Xilinx主导,占据超过85%的市场份额。此外,FPGA正迅速取代ASIC和应用专用标准产品(ASSP)来实现固定功能逻辑。 FPGA市场规模预计在2016年将达到100亿美元。

关键词:仪器仪表 测试测量 人工智能    浏览量:526

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