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編者按：FPGA 架構(gòu)的新方法帶來(lái)了更細(xì)粒度的控制和更大的靈活性，以滿足機(jī)器學(xué)習(xí) （ML） 和人工智能 （AI） 的需求。這個(gè)由兩部分組成的系列的第 1 部分介紹了 Efinix 的一個(gè)這樣的架構(gòu)，以及如何使用開(kāi)發(fā)板開(kāi)始使用它。第2部分討論開(kāi)發(fā)板與外部設(shè)備和外設(shè)（如相機(jī)）的接口。 FPGA 在許多應(yīng)用中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，從工業(yè)控制和安全到機(jī)器人、航空航天和汽車。由于可編程邏輯內(nèi)核的靈活性和廣泛的接口能力，F(xiàn)PGA 的一個(gè)不斷增長(zhǎng)的用例是在部署 ML 推理

通過(guò)將邊緣 AI 集成到任務(wù)和安全關(guān)鍵型 IIoT 應(yīng)用程序中，這些環(huán)境可以減少延遲并深入分析場(chǎng)景，同時(shí)最終提高其執(zhí)行的操作的可靠性和效率。Premio 的工業(yè)級(jí)無(wú)風(fēng)扇微型計(jì)算機(jī) RCO-1000-EHL 系列采用英特爾?第 11 代賽揚(yáng)? J 系列（Elkhart Lake）處理器，可為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供邊緣計(jì)算和高性能功能。

WTM2101在運(yùn)行這類高算力AI算法時(shí)，可將功耗降低到微安級(jí)別，讓僅有數(shù)十毫安電池的可穿戴設(shè)備同樣能夠擁有語(yǔ)音喚醒和識(shí)別能力。

物體分割是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的核心任務(wù)之一，旨在識(shí)別圖像中屬于特定對(duì)象的像素。通常實(shí)現(xiàn)圖像分割的方法有兩種，即交互式分割和自動(dòng)分割。交互式分割可以對(duì)任何類別的對(duì)象進(jìn)行分割，但需要人工引導(dǎo)，并通過(guò)反復(fù)精細(xì)化掩碼來(lái)完成。

Φ-OTDR系統(tǒng)中，通過(guò)解調(diào)背向瑞利散射信號(hào)的相位信息，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)振動(dòng)事件波形的定量還原。目前主要的相位解調(diào)方法，包括引入本振光的外差/零差相干檢測(cè)方法，以及不需要本振光的背向瑞利散射自相干檢測(cè)方法。

DSP是通用的加速器，可以對(duì)應(yīng)標(biāo)量（Scalar）、向量（Vector）和張量（Tensor）。而我們所說(shuō)的AI芯片一般只對(duì)應(yīng)張量。標(biāo)量運(yùn)算一般對(duì)應(yīng)的是CPU，通常是串行數(shù)據(jù)。

ChatGPT 是由 OpenAI 公司創(chuàng)造的自然語(yǔ)言處理工具，對(duì)那些想要提高技能的軟件開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)，它絕對(duì)是不容錯(cuò)過(guò)的重要利器。

同樣的，使用這些低資源語(yǔ)言的研究人員在ML和NLP社區(qū)中的代表性同樣不足。例如，雖然我們可以觀察到隸屬于非洲大學(xué)的作者數(shù)量在頂級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和NLP場(chǎng)所發(fā)表文章略有上升趨勢(shì)，但與每年來(lái)自其他地區(qū)的數(shù)千名作者在這些場(chǎng)所發(fā)表文章相比，這種增長(zhǎng)相形見(jiàn)絀。

驗(yàn)證和調(diào)試占用了大量時(shí)間，并可以說(shuō)是芯片開(kāi)發(fā)中最具挑戰(zhàn)性的環(huán)節(jié)。仿真器性能一直高居榜首，是驗(yàn)證過(guò)程中的關(guān)鍵組成部分。盡管如此，我們?nèi)韵ＭM(jìn)一步突破仿真器速度的限制，實(shí)現(xiàn)最大的驗(yàn)證吞吐量和效率。

STM32Cube.AI開(kāi)發(fā)者云是ST為開(kāi)發(fā)人員和數(shù)據(jù)專家提供一套業(yè)界首創(chuàng)的免費(fèi)在線開(kāi)發(fā)工具和服務(wù)，能夠針對(duì)所有STM32生成優(yōu)化AI。無(wú)需安裝軟件，無(wú)需主板。登錄即可創(chuàng)建、優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并對(duì)其進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試。