究竟爲何說AI晶片是FPGA的附庸?

據此,用戶可以綜合出正確的門電路級設計網表,並可以進行後續的結構設計,具有很大的靈活性,藉助於EDA綜合工具可以很容易地與其他外部邏輯電路合成一體,根據各種不同半導體工藝,設計成具有不同性能的器件。

其主要缺點是缺乏對時序、面積和功耗的預見性。而且IP軟核以源代碼的形式提供的,IP知識產權不易保護。

IP硬核(Hard IP Core)是基於半導體工藝的物理設計,已有固定的拓撲佈局和具體工藝,並已經過工藝驗證,具有可保證的性能。其提供給用戶的形式是電路物理結構掩模版圖和全套工藝文件。由於無需提供寄存器轉移級文件,因而更易於實現IP保護。其缺點是靈活性和可移植性差。

IP固核(Firm IP Core)的設計程度則是介於軟核和硬核之間,除了完成軟核所的設計外,還完成了門級電路綜合和時序仿真等設計環節。一般以門級電路網表的形式提供給用戶。

深鑑只是做了最上層的基於PC的應用算法,要想讓算法在嵌入式系統中流暢運行,還需要大量的工作,而這正是Xilinx做的。這就好像圖像識別算法,基於PC的幾百家都不止,但要一直到車內的ARM系統上,表現會大大折扣,完全不具備實時性,也就無法應用。

究竟为何说AI芯片是FPGA的附庸?

上圖是一個典型的行人識別算法HOG+SVM所需要時間的對比,硬核只需要79.3毫秒,軟核需要3983毫秒,所以純軟核的設計要麼用極簡單的算法,要麼用英偉達貴到飛起的芯片,即便如此,也不能和硬核比。

所以單純的算法公司,特別是複雜視覺處理算法公司如果不能將算法用芯片來承載,那就不可能成功。當然,融資還是能成功的,畢竟還有很多投資者不是真正懂技術。

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