在汽車傳感器和數(shù)字座艙中,尺寸更小的芯片器件正越來(lái)越盛行。根據(jù)咨詢機(jī)構(gòu) Yole Intelligence 的數(shù)據(jù),高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)( ADAS )攝像頭市場(chǎng)規(guī)模在 2023 年估計(jì)為 20 億美元,預(yù)計(jì)到 2029 年將達(dá)到 27 億美元。
對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理,最佳性能不僅取決于原始計(jì)算能力,還取決于高存儲(chǔ)器帶寬。 因此,全新 AMD Alveo? V80 計(jì)算加速卡專為具有大型數(shù)據(jù)集的內(nèi)存受限型應(yīng)用而設(shè)計(jì),這些應(yīng)用需要 FPGA 硬件靈活應(yīng)變能力以實(shí)現(xiàn)工作負(fù)載優(yōu)化。Alveo V80 加速卡現(xiàn)已量產(chǎn)出貨,其能提供較之上一代加速卡至高 2 倍的帶寬與計(jì)算密度1,并為使用 AMD Vivado? 設(shè)計(jì)套件的 FPGA 設(shè)計(jì)人員提供簡(jiǎn)化的開(kāi)發(fā)流程。
阻礙 AI 算法概念驗(yàn)證 (PoC) 成為真正硬件部署的主要差距仍然存在。這些不足之處在很大程度上是由于“小數(shù)據(jù)”、數(shù)據(jù)輸入“不完美”以及更 “先進(jìn)模型”的不斷演進(jìn)所造成的。對(duì)于軟件開(kāi)發(fā)者和 AI 科學(xué)家們來(lái)說(shuō),應(yīng)對(duì)之道便是自適應(yīng)硬件。
Kiran Vishal Thanjavur Bhaaskar,賽靈思工業(yè)、視覺(jué)、醫(yī)療科學(xué)高級(jí)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和 AI 解決方案架構(gòu)師
賽靈思與全球發(fā)展速度最快的硬件學(xué)習(xí)、編程與構(gòu)建開(kāi)發(fā)者社區(qū)Hackster.io攜手推出的首屆賽靈思自適應(yīng)計(jì)算挑戰(zhàn)賽( Xilinx Adaptive Computing Challenge )現(xiàn)已拉開(kāi)序幕。
設(shè)在頂尖高校的世界級(jí)研究集群,將推動(dòng)自適應(yīng)計(jì)算加速的全方位前沿研究
如果將1G到4G比做一條不斷進(jìn)化的直線,那么5G就是由 “直線”迅速擴(kuò)張而形成的“面”。作為新一輪科技和產(chǎn)業(yè)變革的重要支撐技術(shù),5G更被認(rèn)為是“開(kāi)啟真正萬(wàn)物互聯(lián)的鑰匙”。因此在5G對(duì)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等各個(gè)方