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赛灵思AI引擎及其应用的详细资料说明

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资料介绍

标签:5G(7761)机器学习(2181)AI(5520)赛灵思(1158)

  对于 5G 蜂窝和机器学习 DNN/CNN这 样的计算密集型应用,赛灵思的新型向量处理器 AI 引擎由一系列 VLIW SIMD高性能处理器构成,可提供高达 8 倍的芯片计算密度,功耗却比传统可编程逻辑解决方案低 50%。

  本白皮书?#25945;?#20102;将赛灵思新 AI 引擎用于计算密集型应用(如 5G 蜂窝和机器学习 DNN/CNN)的架构、应用和优势。

  与前几代相比,5G 的计算密度要高 5 到 10倍;AI 引擎已针对 DSP 进行了优化,可满足吞吐量?#22270;?#31639;要求,从而提供无线连接所需的高带宽?#22270;?#36895;速度。

  许多产品中机器学习的采用(通常采用 DNN/CNN 网络的形式)大大增加?#24605;?#31639;密度要求。AI 引擎针对线?#28304;?#25968;进行了优化,可提供满足这些要求的计算密度,同时与可编程逻辑中执行的类似功能相比,功耗也降低了50%。

  AI 引擎使用了许多程序员所熟悉的 C/C++ 范例进行编程。AI 引擎与赛灵思的自适应与标量引擎集成,可提供高度灵活且功能强大的整体解决方案。

  赛灵思产品在计算密集型应用方面坐拥数十年的实施历史,该领域的开拓始于 90 年代初的高性能计算 (HPC) 和数字信号处理 (DSP)。FPGA的赛灵思 XC4000 系列 FPGA 已成为支持商用和航空?#25945;?#19982;国防无线通信系统数字前端 (DFE) 解决方案的关键技术。这些早期实践者使用 LUT ?#22270;?#27861;器 实现计算元素(例如乘法器),以构建 DSP 功能数、FIR 滤波器FFT

  2001 年为 Virtex-II 系列 FPGA 开发的第一个“DSP 片”。遵照摩尔定律,赛灵思将 LUT 数量从XC4000 FPGA 中的 400 个增加到现有器件中的 370 多万个 LUT 和超过 12,200 个 DSP 片,将可用资源增加了 9,500 多倍。随着计算资源的?#27426;显?#21152;,赛灵思产品始终能够提供所需的计算密度和逻辑资源,紧跟新兴信号处理市场的步伐。

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