EP2SGX90EF1152C3ES国宇航芯代理 欢迎致电

高级 FPGA 组合了嵌入式存储器和数字信号处理 (DSP) 资源，对于一般矩阵乘法 (GEMM) 运算能够实现很高的性能。其嵌入式存储器靠近计算引擎，从而缓解了 CPU 存储器瓶颈，而这种瓶颈通常会限制通用处理器上机器学习算法的性能。反之，相比于典型 DSP 器件（图 1），FPGA 上的嵌入式 DSP 计算引擎提供了更多的并行乘法器资源。FPGA 厂商在交付专门用于机器学习的 FPGA 开发平台时充分利用了这些特性。

HUMAX**执行官Tae-Hun Kim表示：“HUMAX很高兴能够与 Qorvo合作，将其GP712芯片组集成到我们的产品中。作为解决方案的供应商，这将大大改善我们为运营商和终端客户提供的创新解决方案和服务。HUMAX会继续在不断扩大的智能家居市场中争创，而我们与Qorvo的联合也强调了我们在这一领域的承诺。”

Intel 近推出的支持 FPGA 的 OPENVINO™ 扩展了该平台将推理模型部署到不同类型设备（包括 GPU、CPU 和 FPGA）的能力。在该平台上，开发人员可使用 Intel 的深度学习推理引擎工作流程，其中整合了 Intel 深度学习部署工具包和在 Intel OPENVINO 工具包中提供的 Intel 计算机视觉软件开发套件 (SDK)。开发人员使用 SDK 的应用编程接口 (API) 构建模型，并且可利用 Intel 的运行模型优化器针对不同硬件平台进行优化。