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賽靈思AI引擎及其應用的詳細資料說明

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上傳日期: 2019-02-22

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標簽:5G(7761)機器學習(2181)AI(5520)賽靈思(1158)

  對于 5G 蜂窩和機器學習 DNN/CNN這 樣的計算密集型應用,賽靈思的新型向量處理器 AI 引擎由一系列 VLIW SIMD高性能處理器構成,可提供高達 8 倍的芯片計算密度,功耗卻比傳統可編程邏輯解決方案低 50%。

  本白皮書探討了將賽靈思新 AI 引擎用于計算密集型應用(如 5G 蜂窩和機器學習 DNN/CNN)的架構、應用和優勢。

  與前幾代相比,5G 的計算密度要高 5 到 10倍;AI 引擎已針對 DSP 進行了優化,可滿足吞吐量和計算要求,從而提供無線連接所需的高帶寬和加速速度。

  許多產品中機器學習的采用(通常采用 DNN/CNN 網絡的形式)大大增加了計算密度要求。AI 引擎針對線性代數進行了優化,可提供滿足這些要求的計算密度,同時與可編程邏輯中執行的類似功能相比,功耗也降低了50%。

  AI 引擎使用了許多程序員所熟悉的 C/C++ 范例進行編程。AI 引擎與賽靈思的自適應與標量引擎集成,可提供高度靈活且功能強大的整體解決方案。

  賽靈思產品在計算密集型應用方面坐擁數十年的實施歷史,該領域的開拓始于 90 年代初的高性能計算 (HPC) 和數字信號處理 (DSP)。FPGA的賽靈思 XC4000 系列 FPGA 已成為支持商用和航空航天與國防無線通信系統數字前端 (DFE) 解決方案的關鍵技術。這些早期實踐者使用 LUT 和加法器 實現計算元素(例如乘法器),以構建 DSP 功能數、FIR 濾波器FFT

  2001 年為 Virtex-II 系列 FPGA 開發的第一個“DSP 片”。遵照摩爾定律,賽靈思將 LUT 數量從XC4000 FPGA 中的 400 個增加到現有器件中的 370 多萬個 LUT 和超過 12,200 個 DSP 片,將可用資源增加了 9,500 多倍。隨著計算資源的不斷增加,賽靈思產品始終能夠提供所需的計算密度和邏輯資源,緊跟新興信號處理市場的步伐。

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