隨著新一年的到來，科技界有一個話題似乎難以避開：人工智能。事實上，各家公司對于人工智能談論得如此之多，熱度只增不減。

在半導體領域，大部分對于AI的關注都集中在GPU或專用AI加速器芯片（如NPU和TPU）上。但事實證明，有相當多的組件可以直接影響甚至運行AI工作負載。FPGA就是其中之一。

對于那些了解FPGA靈活性和可編程性的人來說，這并不令人驚訝，但對許多其他人來說，這兩者之間的聯系可能并不明顯。問題的關鍵在于通過軟件讓一些經典的AI開發工具（如卷積神經網絡（CNN））針對FPGA支持的可定制電路設計進行優化。

FPGA還可以創建多個并行計算流水線（在概念上類似于GPU提供的功能），這對于作為眾多AI算法核心的矩陣乘法計算類型來說非常有用。此外，FPGA架構設計的靈活性可用于在芯片上分配存儲塊，從而優化數據傳輸——這是對AI軟件的另一個關鍵需求。

多年來，萊迪思半導體一直致力于開發能夠實現這些類型功能的軟件工具，并擁有一整套產品。從將現有或新構建的AI模型調整為在其低功耗設計上最高效運行的格式，到創建對這些模型最有效的電路和芯片設計，這些應用幾乎可以勝任任何工作。這種完整的閉環系統將極大幫助企業將人工智能功能集成到其設備和其他硬件中。

在AI模型方面，萊迪思的sensAI解決方案可以使用在TensorFlow、Caffe和Keras等行業標準AI框架中訓練過的模型，并利用模型量化、剪枝和稀疏性利用等技術，使其在FPGA資源上運行。然后，萊迪思神經網絡編譯器可以分析模型，并根據電路和片上網絡的類型提出建議，以最有效地運行。在軟件方面，萊迪思的Propel和Radiant芯片設計軟件可用于創建合適的電路組合，以盡可能高能效的方式加速這些模型的運行。

在創建這些芯片設計時，公司不必從頭開始，而是可以利用萊迪思專門構建的關鍵IP模塊，例如其CNN加速器系列。這些預構建的電路集為各種應用提供了核心基礎，包括人員和物體檢測、物體分類、關鍵詞識別等。此外，由于FPGA的可編程特性，可以編輯和添加這些IP模塊，以滿足特定應用應用的要求。

這種預構建IP模塊組合的一個容易被忽視但非常重要的意義在于，它能幫助更多開發者創建自定義FPGA。這一點至關重要，因為許多人承認FPGA雖然具有強大、靈活的特性，但編程困難。開發FPGA設計核心的專用RTL代碼一直是少數人才能完成的專業任務，因此需要為芯片設計人員提供適合的工具，從而以搭建樂高積木的方式將預構建的組件連接在一起，讓開發變得更加簡單。

同樣，萊迪思還賦予許多軟件開發人員已經熟悉的傳統AI框架（如 TensorFlow）的能力，幫助更廣泛的人群創建在FPGA上運行的AI模型。

事實上，正是歸功于這種簡化，FPGA在AI應用中的應用潛力才能如此多樣化。隨著各行各業的公司爭先恐后地研究如何最好地將人工智能應用于從汽車、醫療、消費電子、工業等領域，將有更廣泛的潛在客戶群將尋求半導體解決方案來實現這些功能。雖然在過去，其中一部分人可能已經知道或考慮將FPGA作為一種潛在的選擇，但萊迪思半導體提供的產品可以使FPGA成為更多群體信賴的強大選擇。

毫無疑問，2024年會看到人們大量將人工智能特性和功能集成到更廣泛的應用中。令人興奮的是，FPGA最終可能會成為這一浪潮的強大推動力。

審核編輯：劉清