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使用 Efinix 的支持量子的 FPGA 實(shí)現(xiàn)低功耗、高性能的邊緣計(jì)算

2512953 2022-11-25 | pdf | 315.86KB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

經(jīng)典云計(jì)算存在延遲、數(shù)據(jù)安全、最終用戶(hù)隱私、可用帶寬和可靠連接等問(wèn)題。為了解決這些問(wèn)題，設(shè)計(jì)師和系統(tǒng)架構(gòu)師正在轉(zhuǎn)向邊緣計(jì)算。然而，邊緣計(jì)算也面臨著一系列挑戰(zhàn)，從成本、尺寸、性能和功耗，到可擴(kuò)展性、靈活性和可升級(jí)性問(wèn)題。當(dāng)設(shè)計(jì)人員希望在更靠近數(shù)據(jù)源的地方進(jìn)行更多圖像處理并實(shí)施更多人工智能 (AI) 和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 算法時(shí)，情況尤其如此。經(jīng)典云計(jì)算存在延遲、數(shù)據(jù)安全、最終用戶(hù)隱私、可用帶寬和可靠連接等問(wèn)題。為了解決這些問(wèn)題，設(shè)計(jì)師和系統(tǒng)架構(gòu)師正在轉(zhuǎn)向邊緣計(jì)算。然而，邊緣計(jì)算也面臨著一系列挑戰(zhàn)，從成本、尺寸、性能和功耗，到可擴(kuò)展性、靈活性和可升級(jí)性問(wèn)題。當(dāng)設(shè)計(jì)人員希望在更靠近數(shù)據(jù)源的地方進(jìn)行更多圖像處理并實(shí)施更多人工智能 (AI) 和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 算法時(shí)，情況尤其如此。因此，設(shè)計(jì)人員正在超越傳統(tǒng)的微控制器 (MCU) 或應(yīng)用處理器 (AP)，并考慮具有并行處理能力的現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列 (FPGA)。FPGA 設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的穩(wěn)步改進(jìn)意味著它們現(xiàn)在可以滿(mǎn)足許多或所有這些要求——無(wú)論是作為獨(dú)立設(shè)備，還是與 MCU 和 AP 結(jié)合使用。也就是說(shuō)，許多設(shè)計(jì)人員不熟悉 FPGA，并且擔(dān)心學(xué)習(xí)曲線(xiàn)。因此，設(shè)計(jì)人員正在超越傳統(tǒng)的微控制器 (MCU) 或應(yīng)用處理器 (AP)，并考慮具有并行處理能力的現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列 (FPGA)。FPGA 設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的穩(wěn)步改進(jìn)意味著它們現(xiàn)在可以滿(mǎn)足許多或所有這些要求——無(wú)論是作為獨(dú)立設(shè)備，還是與 MCU 和 AP 結(jié)合使用。也就是說(shuō)，許多設(shè)計(jì)人員不熟悉 FPGA，并且擔(dān)心學(xué)習(xí)曲線(xiàn)。本文簡(jiǎn)要討論了從云計(jì)算到邊緣計(jì)算的遷移，以及為什么傳統(tǒng)處理架構(gòu)在圖像處理以及 AI 和 ML 方面存在不足。然后快速了解 FPGA 以及它們?yōu)楹螌?duì)這些數(shù)據(jù)密集型邊緣應(yīng)用具有架構(gòu)優(yōu)勢(shì)。最后，它介紹了一種新的 FPGA 方法本文簡(jiǎn)要討論了從云計(jì)算到邊緣計(jì)算的遷移，以及為什么傳統(tǒng)處理架構(gòu)在圖像處理以及 AI 和 ML 方面存在不足。然后快速了解 FPGA 以及它們?yōu)楹螌?duì)這些數(shù)據(jù)密集型邊緣應(yīng)用具有架構(gòu)優(yōu)勢(shì)。最后，它介紹了一種新的 FPGA 方法——Efinix——Efinix的 Quantum 技術(shù)——以及如何應(yīng)用它。的 Quantum 技術(shù)——以及如何應(yīng)用它。為什么是邊緣計(jì)算？為什么是邊緣計(jì)算？在傳統(tǒng)的云計(jì)算中，數(shù)據(jù)是從無(wú)數(shù)遠(yuǎn)程位置收集的，并輸入到基于云的系統(tǒng)中進(jìn)行存儲(chǔ)和分析。然而，這種方法有很多缺點(diǎn)。其中包括傳輸大量原始數(shù)據(jù)的成本、在傳輸過(guò)程中維護(hù)數(shù)據(jù)的完整性和安全性、響應(yīng)延遲、最終用戶(hù)隱私問(wèn)題，以及通常不可靠的互聯(lián)網(wǎng)連接和可用帶寬的次優(yōu)使用。在傳統(tǒng)的云計(jì)算中，數(shù)據(jù)是從無(wú)數(shù)遠(yuǎn)程位置收集的，并輸入到基于云的系統(tǒng)中進(jìn)行存儲(chǔ)和分析。然而，這種方法有很多缺點(diǎn)。其中包括傳輸大量原始數(shù)據(jù)的成本、在傳輸過(guò)程中維護(hù)數(shù)據(jù)的完整性和安全性、響應(yīng)延遲、最終用戶(hù)隱私問(wèn)題，以及通常不可靠的互聯(lián)網(wǎng)連接和可用帶寬的次優(yōu)使用。顧名思義，邊緣計(jì)算意味著將處理（計(jì)算和分析）移動(dòng)到更靠近互聯(lián)網(wǎng)邊緣的位置，就在生成、分析、收集和應(yīng)用數(shù)據(jù)的地方。術(shù)語(yǔ)邊緣計(jì)算不是特定于應(yīng)用程序或設(shè)備的，設(shè)計(jì)人員可以根據(jù)需要選擇僅邊緣處理或云與邊緣之間的平衡。顧名思義，邊緣計(jì)算意味著將處理（計(jì)算和分析）移動(dòng)到更靠近互聯(lián)網(wǎng)邊緣的位置，就在生成、分析、收集和應(yīng)用數(shù)據(jù)的地方。術(shù)語(yǔ)邊緣計(jì)算不是特定于應(yīng)用程序或設(shè)備的，設(shè)計(jì)人員可以根據(jù)需要選擇僅邊緣處理或云與邊緣之間的平衡。邊緣應(yīng)用包括智能工廠、智能城市、智能家居和智能交通，僅舉幾例。此外，邊緣設(shè)備的范圍可以從大型高端邊緣服務(wù)器到位于互聯(lián)網(wǎng)最邊緣（數(shù)據(jù)生成點(diǎn)）的相對(duì)較小的傳感器和執(zhí)行器系統(tǒng)。邊緣應(yīng)用包括智能工廠、智能城市、智能家居和智能交通，僅舉幾例。此外，邊緣設(shè)備的范圍可以從大型高端邊緣服務(wù)器到位于互聯(lián)網(wǎng)最邊緣（數(shù)據(jù)生成點(diǎn)）的相對(duì)較小的傳感器和執(zhí)行器系統(tǒng)。FPGA的優(yōu)勢(shì)