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  • 在人工智能领域中,FPGA因其低延时、高能效和高灵活性的特点而备受关注,成为实现AI加速器的主流硬件平台之一。人工智能相关高校专业及培养体系登新时代“热搜”。新的机遇衍生出新的问题,例如人才缺乏...
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    现代化智能社会的发展离不开科技的创新,人工智能技术为科技的发展和创新提供了支撑,从而也成为最具发展潜力的领域。人工智能的迅猛发展,为教育、医疗、通讯、出行、工业等诸多领域提供了大量新的发展机遇。

    在人工智能领域中,FPGA因其低延时、高能效和高灵活性的特点而备受关注,成为实现AI加速器的主流硬件平台之一。人工智能相关高校专业及培养体系登上新时代“热搜”。

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    新的机遇衍生出新的问题,例如人才缺乏、人才培育体系不完整、硬软件资源不能与AI人才培养构架匹配等等。其中人工智能人才培育体系完整性差在这些问题之中尤为突出。

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    各方为人工智能人才培养提供了相应的解决方法,但在体系完整性上始终棋差一招。

    英特尔FPGA中国创新中心拥有英特尔提供的资源、技术等支持和本身拥有的专业研发团队。在推出此解决方案前,英特尔FPGA中国创新中心人才培养就已经趋于成熟,各类型资源储备丰富。

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    基于诸如此类的优势因素和社会形势的推动,英特尔FPGA中国创新中心推出了一套完整性、专业性极强的解决方案——育智芯|英特尔人工智能实验室解决方案。用通俗易懂的话来说,育智芯就是一艘各种“高科技武器”都能运用自如的现代国产“现役航母”。

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    AI人才培养“航母”

    ——育智芯|英特尔人工智能实验室解决方案

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    育智芯|英特尔人工智能实验室解决方案AILab人工智能实验平台AIStack人工智能一体机智能终端平台三部分组成

    该解决方案是集教学平台、人工智能、课程资源、实训项目和课外资源为一体的人工智能教学实验解决方案。该方案基于虚拟化、容器、硬件超融合、异构计算、边缘计算等多技术打造。主要面向高校的人工智能专业的教学、实验和新技术培训进行配套服务,致力于培养未来人工智能创新人才。

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    AI人才培养中的“航母甲板”

    ——AILab人工智能实验平台

    AILab人工智能实验平台是为高校师生提供关于人工智能方向硬件到课程教学与实验平台的整套解决方案。

    实验平台通过典型的算法展示,结合人工智能的应用场景和案例,对学生进行人工智能方向的综合性训练。达到专业实验教学由点及面、从理论到应用层层递进且涵盖原理验证、综合应用、自主设计及创新的多层次实验体系。一整套完善的教学实验环境,包括了人工智能和FPGA课程、以及与之匹配的实验内容管理。

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    AI人才培养中的“航母舰岛”

    ——AIStack人工智能一体机

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    AIStack人工智能一体机是一套集成AI云平台一体化交付设备。

    该设备硬件系统采用CPU+GPU+FPGA+ASIC异构芯片,可支持人工智能、大数据,物联网等诸多场景,可按需求提供CPU/GPU/FPGA/ASIC异构资源,快速构建端到端的AI开发环境。采用超融合一体化技术设计,将计算、存储、网络做优化配比,能够统一整机柜交付并提供配套服务。

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    AI人才培养中的“航母武器库”

    ——智能终端

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    英特尔FPGA中国创新中心积累了大量智能领域合作伙伴,并联合众多合作伙伴,建立了完善的人工智能教育体系,为各大高校提供各种类型的人工智能实践培训演练范本,让学生能够通过实战项目场景、实际动手演练,切实掌握AI的实战应用。

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    总概:AI人才培养“航母”具体优势

    育智芯|英特尔人工智能实验室解决方案无论是在性能上还是在完整性上都大幅度地优于同类型其他解决方案,是高校教学实验的最佳选择。育智芯|英特尔人工智能实验室总结一下有以下几方面明显优势

    人工智能一体机整体交付,高校使用更加得心应手。

    CPU+GPU+FPGA+ASIC异构计算,AI端到端开发支持。老师和学生可实操范围更大。

    “软件+硬件+课程+实验”,构建完整的AI教学体系。一个完整的教学体系更有利于高校教学的开展以及学生系统性的学习,相关专业课程所需资源在育智芯中皆储备完善。

    集成AI云计算管理平台,多资源交付,简化管理。师生可利用资源多元化,教学方案实施到学生课前课后可延伸拓展资源相比同类型其他解决方案呈几何倍数增加。

    参考实验课程简单易学,动手实验加深理解。与实操课程配套的参考资源让学生对专业知识理解能够更加深刻透彻,实际动手能力和对专业知识更深层次的理解让学生在就业、深造等发展方向中优势更加明显。

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    总而言之,育智芯|英特尔人工智能实验室解决方案综合性能远胜于同类型其他解决方案,是人工智能领域堪比辽宁号的“现役航母”,是未来AI人才培养的捷径,是学生开启AI世界大门金钥匙,更是高校师生进行AI人才培养的不二选择

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  • 本文将阐释深度学习和FPGA各自的结构特点以及为什么用FPGA加速深度学习是有效的,并且将介绍一种递归神经网络(RNN)在FPGA平台实现方案。 揭开深度学习的面纱 深度学习是机器学习的一个领域,都属于人工智能...
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  • 9月12日,阿里云宣布将推出新一代FPGA计算实例F2,该产品基于Xilinx(赛灵思)硬件可编程芯片打造,可上实现FPGA加速业务的快速研发、安全分发、一键部署和弹性伸缩,为人工智能产业提供加速服务,特定场景下...

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    9月12日,阿里云宣布将推出新一代FPGA计算实例F2,该产品基于Xilinx(赛灵思)硬件可编程芯片打造,可在云上实现FPGA加速业务的快速研发、安全分发、一键部署和弹性伸缩,为人工智能产业提供加速服务,在特定场景下的处理效率比CPU高30倍。


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    随着基于英特尔和赛灵思芯片的FPGA计算实例相继面世,阿里云实现了对主流FPGA方案的全覆盖,从产品到服务再到生态,每个环节都提供了对人工智能强有力的支持。

    阿里云高级技术专家龙欣表示,阿里云希望提供一个弹性、完善的FPGA开发环境,用户可以用最低的成本、最大的灵活度在云端享受到便捷硬件加速服务。

    相比GPU,FPGA更适合非标数据位宽的深度学习、金融分析、基因匹配、物联网数据库等领域。阿里云的FPGA计算实例针对非标准位宽场景做了大幅优化,以物联网时序数据库为例,F2的处理效率可比CPU高30倍,为企业大幅降低了硬件加速的时间和成本。

    官网显示,F2采用了Xilinx KU115器件,提供了145万的逻辑门电路,集成了5000多个数字信号处理器,单实例的单精度浮点计算性能可达1.5Tops,能实现对4K图片进行每秒500帧以上从JPEG到Webp的转换,而时延只有CPU的1/3不到。

    同时,阿里云推出了FPGA镜像市场,厂商和用户在市场上分发、部署定制化加速算法,阿里云的安全能力为镜像保驾护航。目前,已有数十家厂商正在进驻。

    目前,阿里云开放了视频识别、语音识别、图像识别等人工智能服务及ET工业大脑、医疗大脑场景解决方案,随着F2等异构计算加速平台的推出,将进一步完善人工智能产业生态,满足更多客户的人工智能产业核心业务需求。


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  • 9月12日,阿里云宣布将推出新一代FPGA计算实例F2,该产品基于Xilinx(赛灵思)硬件可编程芯片打造,可上实现FPGA加速业务的快速研发、安全分发、一键部署和弹性伸缩,为人工智能产业提供加速服务,特定场景下的...

    9月12日,阿里云宣布将推出新一代FPGA计算实例F2,该产品基于Xilinx(赛灵思)硬件可编程芯片打造,可在云上实现FPGA加速业务的快速研发、安全分发、一键部署和弹性伸缩,为人工智能产业提供加速服务,在特定场景下的处理效率比CPU高30倍。

    阿里云异构计算产品亮相

    随着基于英特尔和赛灵思芯片的FPGA计算实例相继面世,阿里云实现了对主流FPGA方案的全覆盖,从产品到服务再到生态,每个环节都提供了对人工智能强有力的支持。

    阿里云高级技术专家龙欣表示,阿里云希望提供一个弹性、完善的FPGA开发环境,用户可以用最低的成本、最大的灵活度在云端享受到便捷硬件加速服务。

    相比GPU,FPGA更适合非标数据位宽的深度学习、金融分析、基因匹配、物联网数据库等领域。阿里云的FPGA计算实例针对非标准位宽场景做了大幅优化,以物联网时序数据库为例,F2的处理效率可比CPU高30倍,为企业大幅降低了硬件加速的时间和成本。

    官网显示, F2采用了Xilinx KU115器件,提供了145万的逻辑门电路,集成了5000多个数字信号处理器,单实例的单精度浮点计算性能可达1.5Tops,能实现对4K图片进行每秒500帧以上从JPEG到Webp的转换,而时延只有CPU的1/3不到。

    同时,阿里云推出了FPGA镜像市场,厂商和用户在市场上分发、部署定制化加速算法,阿里云的安全能力为镜像保驾护航。目前,已有数十家厂商正在进驻。

    目前,阿里云开放了视频识别、语音识别、图像识别等人工智能服务及ET工业大脑、医疗大脑场景解决方案,随着F2等异构计算加速平台的推出,将进一步完善人工智能产业生态,满足更多客户的人工智能产业核心业务需求。 


    本文作者:佚名

    来源:51CTO

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  • 边缘人工智能和边缘AI从大的角度看早就一定程度商业化了,比如高通、华为的NPU等等。但是这里讲的不是SOC级别,SOC功耗大、成本高。很多物联网设备里根本用不这么高的算力且功耗要求很高。 之前有些朋友做...

    边缘计算不是什么新的话题,很多终端设备都具备一定的算力,边缘人工智能和边缘AI从大的角度看早就一定程度在商业化了,比如高通、华为的NPU等等。但是这里讲的不是SOC级别,SOC功耗大、成本高。在很多物联网设备里根本用不上这么高的算力且功耗要求很高。

    之前有些朋友做项目是通过MCU+DSP,DSP+FPGA等组合实现算力提升的,因为现在的MCU大部分都是不符合算力要求的跑不了AI推理等需要高算力的应用。现在一大波业内厂商看到了AIOT的机会都在拼命布局,这里姑且不管小米公司的AIOT产品宣传。芯片上游ARM推出可以跑神经网络的IP核,中游的IC厂商也在跟进开发环境等,下游的我们自然也不能闲着。

    AIOT实现方式有多种,但是就成本上看ARM的AI IP核应该是最合适的,因为在源头就考虑和算力和功耗的问题。现在就是中下游一起努力,2020年是关键的一年,这一年如果有很好的AIOT创业项目,在成本、功耗、性能上都有突出表现则就能抓住这波AIOT浪潮。

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  • 近日,阿里云宣布将推出新一代FPGA计算实例F2,该产品基于Xilinx(赛灵思)硬件可编程芯片打造,可上实现FPGA加速业务的快速研发、安全分发、一键部署和弹性伸缩,为人工智能产业提供加速服务,特定场景下的...
  • FPGA在深度学习的未来

    万次阅读 多人点赞 2016-03-07 22:18:07
    近十年来,人工智能又到了一个快速发展的阶段。深度学习在其发展中起到了...本文将阐释深度学习和FPGA各自的结构特点以及为什么用FPGA加速深度学习是有效的,并且将介绍一种递归神经网络(RNN)在FPGA平台实现方案。
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空空如也

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在fpga上实现人工智能