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現(xiàn)在人工智能（AI）它已經(jīng)成為技術(shù)領(lǐng)域最時(shí)尚的術(shù)語(yǔ)之一，通常用來(lái)描述互連的智能ECS代理”技術(shù)。但是，考慮一下AI可以實(shí)現(xiàn)的各種功能，以及AI解決方案產(chǎn)出的結(jié)果，AI格局及其開(kāi)發(fā)可以說(shuō)是非常復(fù)雜的。事實(shí)上，AI該技術(shù)的具體應(yīng)用不僅區(qū)別于許多技術(shù)，還決定了其開(kāi)發(fā)方法、開(kāi)發(fā)標(biāo)準(zhǔn)和要求以及需要進(jìn)行的測(cè)試。所以，與其說(shuō)AI它是一種用于解決復(fù)雜技術(shù)挑戰(zhàn)的定制解決方案網(wǎng)絡(luò)，包括萬(wàn)象技術(shù)。

芯片采購(gòu)網(wǎng)專注于整合國(guó)內(nèi)外授權(quán)IC代理商現(xiàn)貨資源，芯片庫(kù)存實(shí)時(shí)查詢，行業(yè)價(jià)格合理，采購(gòu)方便IC芯片，國(guó)內(nèi)專業(yè)芯片采購(gòu)平臺(tái)。

最近，萊迪思市場(chǎng)營(yíng)銷副總裁Matt Dobrodziej和TECHnalysis Research總裁兼首席分析師Bob O'Donnell在圓桌會(huì)議上討論了特定應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)AI解決方案的流程問(wèn)題。本文將回顧會(huì)議的主要內(nèi)容，并決定如何決定具體的應(yīng)用程序AI開(kāi)發(fā)和創(chuàng)建模型AI模型的挑戰(zhàn)，以及如何利用市場(chǎng)上的一些領(lǐng)先技術(shù)。

AI成為網(wǎng)絡(luò)邊緣計(jì)算的主流和崛起

通過(guò)智能手機(jī)，曾經(jīng)難以想象的技術(shù)，PC、汽車等各種互聯(lián)設(shè)備進(jìn)入消費(fèi)領(lǐng)域，從工廠車間到醫(yī)療保健設(shè)備的各種商業(yè)領(lǐng)域。因?yàn)槿藗兪菍?duì)的AI和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）帶著極大的熱情，這些技術(shù)的創(chuàng)新步伐通常遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)實(shí)現(xiàn)水平。

設(shè)計(jì)師面臨的創(chuàng)造性挑戰(zhàn)和機(jī)遇在于如何匹配或劃分應(yīng)用模式，使萊迪思目前的設(shè)備更加智能和廣泛。在過(guò)去，操作AI推理應(yīng)用程序需要大型數(shù)據(jù)中心強(qiáng)大的計(jì)算能力和功能�，F(xiàn)在，同樣的應(yīng)用程序可以在本地運(yùn)行，功耗要低得多，精度只能在服務(wù)器上達(dá)到。

這種轉(zhuǎn)變的驅(qū)動(dòng)因素主要包括用戶安全、隱私和延遲要求以及高效運(yùn)行AI新模型硬件的出現(xiàn)（其效率與基于服務(wù)器的云實(shí)現(xiàn)相當(dāng)）。當(dāng)?shù)卦O(shè)備越來(lái)越多地實(shí)現(xiàn)人工智能和數(shù)據(jù)處理，這對(duì)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)有很大的影響。

AI問(wèn)題和解決方案框架

希望進(jìn)入AI和ML該領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)人員正在了解具體情況AI應(yīng)用和設(shè)計(jì)目標(biāo)后，必須識(shí)別并采用適當(dāng)?shù)幕�礎(chǔ)技術(shù)。這一過(guò)程通常遵循三個(gè)步驟：

1. 構(gòu)思-選擇應(yīng)用和確定相關(guān)要求

構(gòu)建AI應(yīng)用程序需要了解應(yīng)用程序的要求，包括性能。應(yīng)用程序需要多少處理能力？可用的功率預(yù)算是多少？電池的大小和效率是多少？請(qǐng)記住，從全局的角度檢查正在構(gòu)建的系統(tǒng)。哪些傳感器可以用來(lái)獲取數(shù)據(jù)以使應(yīng)用程序智能化？

2. 設(shè)計(jì)-構(gòu)建模型或使用預(yù)設(shè)模型進(jìn)行訓(xùn)練

定義參數(shù)后，下一個(gè)任務(wù)是選擇合適的模型。模型本質(zhì)上決定了設(shè)計(jì)師想要的應(yīng)用類型和支持所需功能所需的硬件。根據(jù)目前的問(wèn)題，可以選擇各種模型，包括開(kāi)源社區(qū)提供的各種模型，如音頻處理模型或視覺(jué)模型。

3. 測(cè)試-確保設(shè)計(jì)正常工作

從概念到實(shí)際解決方案的產(chǎn)品需要大量的測(cè)試，以確保其在不同的環(huán)境和特定的使用場(chǎng)景中運(yùn)行。例如，在不同的使用場(chǎng)景和環(huán)境條件下，跟蹤用戶注意力的應(yīng)用程序需要為所有用戶正常工作。測(cè)試可以通過(guò)不同的方式完成；使用模型驗(yàn)證Tensor Board為了初步了解模型的工作情況，將許多具有代表性的樣本引入到模型中。其過(guò)回歸測(cè)試完成其他測(cè)試，最好在目標(biāo)硬件上進(jìn)行。最后，系統(tǒng)用戶體驗(yàn)（UX）在現(xiàn)實(shí)生活中，極端案例可以在場(chǎng)景進(jìn)行測(cè)試，發(fā)現(xiàn)模型的不足。

FPGA為網(wǎng)絡(luò)邊緣AI創(chuàng)造獨(dú)特的價(jià)值

現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（FPGA）可以是網(wǎng)絡(luò)邊緣AI帶來(lái)各種各樣的機(jī)會(huì)。這種靈活的集成電路支持的工作流程開(kāi)發(fā)和最終系統(tǒng)設(shè)計(jì)，有助于應(yīng)對(duì)AI開(kāi)發(fā)中的許多挑戰(zhàn)。

設(shè)計(jì)師通常必須對(duì)硬件的選擇做出困難的決定。這些選擇可能會(huì)限制他們?cè)诨�本組件的功能上進(jìn)行額外的工作，而這些選擇可能會(huì)限制他們?cè)诤笃诘奶囟ㄔO(shè)計(jì)。FPGA它自身的靈活性使它成為網(wǎng)絡(luò)邊緣計(jì)算的理想選擇，因?yàn)樗鼈兛梢酝ㄟ^(guò)軟件更新快速適應(yīng)，即使它們部署到最終系統(tǒng)中。

隨著人工智能的不斷變化，其發(fā)展和創(chuàng)新往往超過(guò)系統(tǒng)設(shè)計(jì)。在AI和ML在該領(lǐng)域，適應(yīng)性強(qiáng)、可重新編程的硬件解決方案是跟上創(chuàng)新速度的關(guān)鍵。由于FPGA可編程，可縮短產(chǎn)品上市時(shí)間，不限于固定功能，延長(zhǎng)系統(tǒng)或應(yīng)用的生命周期。同樣重要的是，它們具有并行處理能力，這對(duì)高性能人工智能應(yīng)用至關(guān)重要，可以降低功耗，同時(shí)提供更高的性能。

萊迪思Nexus FPGA在配置和運(yùn)行過(guò)程中，平臺(tái)可以提供低功耗、高性能、小尺寸和安全特性AI和ML解決方案脫穎而出。FPGA根據(jù)FPGA對(duì)支持的應(yīng)用類型進(jìn)行分類：

? 通用型-滿足廣泛的應(yīng)用需求

? 嵌入式視覺(jué)-視頻橋接和處理

? 超低功耗-功耗和設(shè)計(jì)空間有限的應(yīng)用

? 系統(tǒng)控制與安全-平臺(tái)管理與安全應(yīng)用

除網(wǎng)絡(luò)邊緣外AI解決方案的FPGA外，萊迪思sensAI集合解決方案可以為設(shè)計(jì)師提供評(píng)估、開(kāi)發(fā)和部署FPGA的AI和ML解決方案所需的所有資源都可以加速網(wǎng)絡(luò)邊緣靈活、低功耗推理的集成。萊迪思集成解決方案可以幫助開(kāi)發(fā)人員快速、輕松地部署各種應(yīng)用程序設(shè)備AI功能。

如果您想了解更多關(guān)于這個(gè)主題的信息，請(qǐng)查看前面提到的圓桌會(huì)議。此外，請(qǐng)關(guān)注更多關(guān)于萊迪思最新半導(dǎo)體和技術(shù)趨勢(shì)的圓桌討論。