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FPGA:深度學習的未來?


  來源: 儀器儀表商情網(wǎng) 時間:2016-03-17 作者:Stanford
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傳統(tǒng)來說,在評估硬件平臺的加速時,必須考慮到靈活性和性能之間的權衡。一方面,通用處理器(GPP)可提供高度的靈活性和易用性,但性能相對缺乏效率。這些平臺往往更易于獲取,可以低廉的價格生產(chǎn),并且適用于多種用途和重復使用。另一方面,專用集成電路(ASIC)可提供高性能,但代價是不夠靈活且生產(chǎn)難度更大。這些電路專用于某特定的應用程序,并且生產(chǎn)起來價格昂貴且耗時。

FPGA是這兩個極端之間的折中。FPGA屬于一類更通用的可編程邏輯設備(PLD),并且簡單來說,是一種可重新配置的集成電路。因此,FPGA既能提供集成電路的性能優(yōu)勢,又具備GPP可重新配置的靈活性。FPGA能夠簡單地通過使用觸發(fā)器(FF)來實現(xiàn)順序邏輯,并通過使用查找表(LUT)來實現(xiàn)組合邏輯?,F(xiàn)代的FPGA還含有硬化組件以實現(xiàn)一些常用功能,例如全處理器內(nèi)核、通信內(nèi)核、運算內(nèi)核和塊內(nèi)存(BRAM)。另外,目前的FPGA趨勢趨向于系統(tǒng)芯片(SoC)設計方法,即ARM協(xié)處理器和FPGA通常位于同一芯片中。目前的FPGA市場由Xilinx主導,占據(jù)超過85%的市場份額。此外,FPGA正迅速取代ASIC和應用專用標準產(chǎn)品(ASSP)來實現(xiàn)固定功能邏輯。 FPGA市場規(guī)模預計在2016年將達到100億美元。

關鍵詞:儀器儀表 測試測量 人工智能    瀏覽量:633

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