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英特爾FPGA中國(guó)技術(shù)日:在AI帶動(dòng)下,F(xiàn)PGA市場(chǎng)將迎來爆發(fā)式增長(zhǎng)

英特爾FPGA中國(guó)技術(shù)日:在AI帶動(dòng)下,F(xiàn)PGA市場(chǎng)將迎來爆發(fā)式增長(zhǎng)

11月14日,英特迎爆英特爾FPGA中國(guó)技術(shù)日在北京舉辦。中增長(zhǎng)隨著人工智能的國(guó)技快速發(fā)展,F(xiàn)PGA作為一種靈活度高、術(shù)日A市可配置性強(qiáng)的發(fā)式芯片,逐漸成為人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的英特迎爆明星。被譽(yù)為“萬能芯片”的中增長(zhǎng)FPGA,因其適用于各種人工智能應(yīng)用場(chǎng)景,國(guó)技正逐漸受到業(yè)界的術(shù)日A市熱烈追捧。

會(huì)上,發(fā)式英特爾可編程方案事業(yè)部副總裁兼網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)部總經(jīng)理Mike Fitton表示,英特迎爆在人工智能等新興市場(chǎng)的中增長(zhǎng)帶動(dòng)下,F(xiàn)PGA市場(chǎng)將迎來爆發(fā)式增長(zhǎng),國(guó)技市場(chǎng)規(guī)模將從2022年的術(shù)日A市90億美元增長(zhǎng)到2028年的130億美元,復(fù)合年增長(zhǎng)率達(dá)到7%。發(fā)式

英特爾可編程方案事業(yè)部FPGA芯片產(chǎn)品營(yíng)銷高級(jí)總監(jiān)Lux Joshi表示,當(dāng)今更智能、更互聯(lián)的市場(chǎng)需求,對(duì)FPGA技術(shù)提出了三點(diǎn)需求。首先,F(xiàn)PGA技術(shù)須具備應(yīng)對(duì)各項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)不斷變化的更高工作負(fù)載的能力,包括加快創(chuàng)新步伐、快速集成新功能,以及支持任何制程節(jié)點(diǎn)、代工服務(wù)或IP的能力。其次,在數(shù)據(jù)激增的背景下,F(xiàn)PGA需要具備更多級(jí)別的存儲(chǔ)方案和帶寬。對(duì)FPGA的要求包括擁有更高的內(nèi)存帶寬、集成內(nèi)存的新選項(xiàng)以及支持全新的內(nèi)存接口。最后,隨著FPGA設(shè)計(jì)和工作負(fù)載加速的復(fù)雜性日益增加,未來需要更簡(jiǎn)便的FPGA開發(fā)、AI和工作負(fù)載加速工作流,并建立開放式的加速生態(tài)系統(tǒng)。

在英特爾 FPGA 中國(guó)技術(shù)日的現(xiàn)場(chǎng),各種融合FPGA技術(shù)的AI應(yīng)用紛紛亮相,向觀眾展示了FPGA在AI領(lǐng)域的無限可能。

在一款靜脈成像儀的展臺(tái)前,記者看到,通過儀器的照射,能夠清晰地看到皮下血管的分布。展臺(tái)工作人員告訴《中國(guó)電子報(bào)》記者,該技術(shù)利用近紅外光進(jìn)行照射,通過FPGA采集傳感器接收的圖像,并利用FPGA的高速并行特性,采用大窗口多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)皮下血紅蛋白吸收后的光強(qiáng)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。隨后,再經(jīng)過一系列圖像增強(qiáng)算法處理,通過DLP模組將圖像投射到手臂上,實(shí)現(xiàn)靜脈可視化增強(qiáng)的效果。

搭載FPGA技術(shù)的靜脈成像儀

隨后,記者在工業(yè)缺陷檢測(cè)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)的展臺(tái)中看到,在一個(gè)微型檢測(cè)儀中放入測(cè)試產(chǎn)品后,該測(cè)試儀能自動(dòng)分析出檢測(cè)產(chǎn)品的缺陷并發(fā)出口令,機(jī)械臂會(huì)將其放置在預(yù)定的位置。重慶海云捷迅科技有限公司客戶成功部總監(jiān)柴廣龍介紹,工業(yè)缺陷檢測(cè)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)以高端鋁材表面缺陷檢測(cè)需求為背景,深度融合FPGA、邊緣計(jì)算、人工智能與深度學(xué)習(xí)等關(guān)鍵技術(shù),可以為高校的FPGA、人工智能等專業(yè)教學(xué)提供實(shí)訓(xùn)產(chǎn)品。工業(yè)缺陷檢測(cè)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)能夠?qū)⒐I(yè)相機(jī)、光源、微型傳輸機(jī)、機(jī)械臂等模塊集成一體,并采用FPGA進(jìn)行模型推理,利用深度學(xué)習(xí)算法和鋁片表面缺陷數(shù)據(jù)集來實(shí)現(xiàn)缺陷識(shí)別。該平臺(tái)可檢測(cè)出鋁片表面的劃痕、針孔、褶皺、臟污等缺陷類型,并支持用戶通過二次開發(fā)增加其他缺陷種類。

搭載FPGA技術(shù)的工業(yè)缺陷檢測(cè)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)

責(zé)任編輯:沈叢

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