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基于FPGA的低功耗边缘计算芯片实现难点
AI芯片合辑第三季 2018/12/10 20:00:00
课程讲师
王添平 高云半导体 工程副总裁

华东师范大学硕士,从事FPGA、高速Serdes研发及技术管理工作20多年。加入高云前,曾在美国Lattice、Silicon Image公司主导中国区研发工作。担任上海lattice研发总监期间,亲手建立了国内第一支FPGA硬件研发团队;在Siliconimage担任中国区总经理及资深研发总监期间,领导团队成功开发十余款带Serdes的高速ASIC芯片并投放市场。2015年加入高云半导体担任工程副总裁,负责公司产品研发。

王添平
高云半导体 工程副总裁

华东师范大学硕士,从事FPGA、高速Serdes研发及技术管理工作20多年。加入高云前,曾在美国Lattice、Silicon Image公司主导中国区研发工作。担任上海lattice研发总监期间,亲手建立了国内第一支FPGA硬件研发团队;在Siliconimage担任中国区总经理及资深研发总监期间,领导团队成功开发十余款带Serdes的高速ASIC芯片并投放市场。2015年加入高云半导体担任工程副总裁,负责公司产品研发。

课程提纲
  • 边缘计算概述
  • FPGA在边缘计算的机会
  • 影响FPGA功耗的因素
  • 边缘计算的FPGA低功耗设计
  • 低功耗难点在哪
  • 高云布局
课程简介

随着人工智能应用场景的不断丰富,越来越多的AI运算开始在边缘计算领域执行。由于场景的丰富,边缘计算设备多种多样,接口类型越来越丰富,需求多样化,同时还要满足小体积和低功耗的要求,因此对处理器的灵活性提出了很高的要求。边缘计算的特点及对处理器的要求,会让人自然联想到FPGA将会是最好的选择。

FPGA,即现场可编程门阵列,具有灵活可编程、并行计算、接口多样化、开发周期短等特点,并且低密度的FPGA完全可以满足边缘计算需要支持简单或者中等复杂度的深度学习算法的算力需求,因此FPGA在边缘计算领域的应用也越来越多。边缘计算设备对功耗也有着严格的要求,FPGA的功耗跟芯片工艺的选择、器件架构、软件算法及电路优化等诸多因素密切相关,所以对FPGA厂家的综合技术实力要求更高。那么如何基于FPGA打造一款低功耗的边缘计算芯片呢?

12月10日晚8点,AI芯片合辑第三季第1讲将开讲,由高云半导体工程副总裁王添平主讲,主题为《基于FPGA的低功耗边缘计算芯片实现难点》。

高云半导体成立于2014年,以国产FPGA研发与产业化为核心,旨在推出具有自主知识产权的民族品牌FPGA芯片,提供集设计软件、IP核、参照设计、开发板、定制服务等一体化完整FPGA芯片解决方案。目前高云半导体产品有小蜜蜂和晨曦2个家族、4个系列、 11个型号、50+种封装的芯片,广泛应用于通信网络、工业控制、工业视频、服务器、消费电子等领域。2018年,公司布局AI SoC FPGA的GW1NS和GW1NZ两款芯片,目前已进入小批量生产阶段。

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