AI 正在向邊緣遷移

從聊天機器人、內容生成到高級數據分析，AI 已無處不在。過去，大多數 AI 處理都在云端完成。然而，隨著模型功能日益強大以及對實時洞察的需求持續增長，AI 正在向邊緣轉移。智能攝像頭和傳感器中的卷積神經網絡 (CNN) 已印證這一趨勢。 但面對大語言模型 (LLM) 等新一代 AI 技術，時延、功耗和成本受到嚴格限制的嵌入式環境能否運行如此復雜的工作負載？簡而言之：可以，但這需要新型硬件的支持。

為何邊緣 AI 需要新方法

在邊緣部署 AI 并非只是將云端模型移植到小型設備，而是需要重新審視系統架構，以滿足以下關鍵需求：

更低時延（如機器人、自主系統、智能制造和醫療影像）；

嚴苛的功耗和散熱限制（如電池供電設備和無風扇外殼）；

安全性和數據主權（如本地處理敏感數據）；

更長的產品生命周期和現場更新（如工業及汽車領域的部署，以及更高效的新模型和算法開發）。

盡管傳統 GPU 架構專為滿足數據中心的計算密集型需求而設計，但在功耗受限型和時延敏感型嵌入式環境中，其表現往往不盡如人意。 憑借可定制的硬件管線和高效的并行處理能力，FPGA 能夠在不產生額外開銷的情況下，提供邊緣系統所需的出色性能表現。FPGA 固有的高適應性更能讓開發人員針對特定工作負載進行優化，在邊緣實現能效更高的實時 AI，從而使其成為更具戰略意義的選擇。這正是現場可編程門陣列 (FPGA) 的用武之地。

FPGA 和 AI：強強聯合

憑借其可重新編程邏輯架構、嵌入式 AI 張量模塊以及多樣化的內存架構選擇，Altera 的 Agilex FPGA 和 SoC 產品組合為邊緣 AI 提供了更具競爭力的解決方案：

定制化硬件加速，無需設計 ASIC；

低時延推理，可滿足時間關鍵型應用需求；

適應性更強的 AI 管線，可隨模型和標準變化而動態調整；

能效表現更出色，尤其適合中低端 AI 部署場景。

然而，僅有可編程性還不夠。要真正加速邊緣 AI，工具鏈還須簡化從模型到硬件的全流程。

從框架到 FPGA：實現部署路徑的自動化

Altera 的一項關鍵創新在于彌合 AI 開發框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）與 FPGA 硬件部署之間的鴻溝。 借助 Altera 的FPGA AI 套件和QuartusPrime 設計軟件，結合開源的 OpenVINO 工具套件，開發人員現在能夠：

直接導入主流框架的預訓練 AI 模型；

自動優化并量化模型以適應邊緣硬件；

生成 RTL 并集成到更廣泛的嵌入式系統中；

利用 IP、參考設計和開發套件加速產品上市。

這種端到端流程讓工程師能夠專注于創新，而非重新構建基礎設施。

真實世界中的影響力：從高性能到低功耗

FPGA 正在各行各業推動新一代 AI 解決方案落地：

工業自動化：缺陷檢測、預測性維護和自適應控制；

汽車領域：高級駕駛輔助和傳感器融合；

醫療領域：便攜式診斷和 AI 輔助成像；

智慧城市和視覺系統：具備端側分析能力的智能攝像頭。

視頻編碼和流媒體公司Vitec 采用 Altera FPGA 將 AI 功能直接嵌入硬件，在不增加功耗和系統復雜性的前提下，加快了上市速度并實現了全新功能。

展望未來

隨著 AI 的持續發展，相關支持硬件也必須隨之演進。Altera 相信，未來的嵌入式智能將更具靈活性、可擴展性和可編程性。FPGA 為實現這一愿景奠定了堅實基礎。 無論是構建低功耗傳感器中樞，還是高性能工業邊緣系統，Altera 都能提供更出色的硬件、工具、IP 和生態系統，在多樣化邊緣場景中助力 AI 落地。