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基于Speedster7t FPGA的可定制,高扩展性,高带宽处理能力AI平台解析
2020/06/23 19:00:00
课程讲师
杨宇 Achronix 资深现场应用工程师

目前主要承担华东地区的客户技术支持,并主要负责MLP的参考设计与技术推广,曾在华为有十年大型FPGA开发经验,并任职高级工程师。

杨宇
Achronix 资深现场应用工程师

目前主要承担华东地区的客户技术支持,并主要负责MLP的参考设计与技术推广,曾在华为有十年大型FPGA开发经验,并任职高级工程师。

课程提纲
  • Speedster7t FPGA在AI领域的典型应用场景
  • 针对机器学习优化的Speedster7t 革新设计
  • 高能效比的BFP块浮点运算在AI领域的应用
  • Speedster 7t工具链解读
课程简介

Speedster7t FPGA是Achronix面向人工智能、机器学习和高带宽数据加速应用推出的创新性FPGA系列产品,采用台积电7nm FinFET工艺制造,包含二维片上网络(2D NoC)和高密度机器学习处理器(MLP)模块阵列,将FPGA的可编程性与ASIC的布线结构和计算引擎有机结合在一起,目前已经应用于数据中心和边缘计算等不同场景。

Speedster7t FPGA中的机器学习处理器(MLP)除了浮点乘加运算,还支持对多种定浮点数格式进行拆分和组合运算,突破了传统FPGA只支持定点运算的瓶颈,可以帮助人工智能、机器学习、数据密集型计算实现ASIC级的计算速度。

而二维片上网络(2D NoC)可以在FPGA逻辑阵列内的处理单元与各种片上高速接口、存储器接口之间,实现高速的数据传输,有效提升了数据密集型应用的数据吞吐量和计算效率。

那么,Speedster7t FPGA中机器学习处理器(MLP)的实现原理是什么?二维片上网络(2D NoC)如何为数据密集型应用提供高效数据传输?开发者如何利用Speedster7t FPGA实现不同的AI计算加速呢?

6月23日晚7点,由智东西公开课组织的AI & FPGA加速公开课Achronix专场将开讲,主题为《基于Speedster7t FPGA的可定制,高扩展性,高带宽处理能力AI平台解析》,由Achronix资深现场应用工程师杨宇主讲。

杨宇老师将从Speedster7t FPGA在数据中心和边缘计算等AI领域的典型应用场景、机器学习处理器(MLP)和二维片上网络(2D NoC)特性、高能效比的BFP块浮点运算实现、AI应用开发实践等不同维度,为我们深度剖析Speedster7t FPGA。

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