- 不仅服务硬件工程师_2018年赛灵思如何布局AI

20180111-xilinx-32017年赛灵思发布的产品应用，包括无人机、监控、自动驾驶等

对于赛灵思来说，2018年人工智能将是关注的重点，目前FPGA的应用领域主要集中在服务器端如云计算、大数据分析等。2017年赛灵思的平台不仅被亚马逊的语音计算平台采用，同时国内的华为、腾讯、阿里巴巴也是通过赛灵思的FPGA来进行云计算和加速运算。

展望2018年，赛灵思希望在保持云端的市场外，进一步开拓人工智能在终端的应用。对于人工智能来说，2018年的一个重点是在终端的普及。除了SOC厂商重点关注的手机市场外，赛灵思比较看好工业、汽车等领域。“这一块赛灵思的切入点主要是机器视觉，大家可以看到今天的摄像头越来越智能化，并且是从云端的智能向本地的智能转移。”
 

CES 2018期间，赛灵思有哪些新品上市？ 

2018年CES期间，世界领先的汽车配套产品供应商德国大陆集团（Continental AG）布推出与赛灵思合作开发的基于赛灵思全可编程技术的驾驶员辅助和自动驾驶控制单元。为开发人员提供了针对相应处理引擎优化软件的能力，或利用赛灵思全可编程技术创建自己的硬件加速器的能力，使得他们能够随着项目的进展获得优化性能的最大自由， 且不牺牲延迟，功耗或在集成芯片之间移动软件算法的灵活性。大陆集团高级驾驶辅助系统业务部门负责人 Karl Haupt 表示：“我们之所以选中赛灵思全可编程技术平台，是因为它可以提供关键的灵活性和可扩展性功能， 可以满足全自动驾驶汽车不断变化的功能和标准需求。“ 对于大陆集团而言，驾驶辅助和自动驾驶控制单元是实现所需功能安全架构的核心要素，同时也是自动驾驶所需的综合环境模型和驾驶功能的主机。 

同时也是CES期间，安富利与Aaware宣布基于语音云服务开发完整的开发套件，采用的是赛灵思单核ZYNQ 7Z007S平台，该系统具有一个内置的尾字触发单元的过滤算法。这款主板在安富利网站的售价为$ 198.99。

盘点人工智能芯片架构，FPGA更能适应算法变化挑战 

此外，2017年赛灵思推出了Xilinx reVISION 堆栈，意味着将广泛的视觉导向机器学习应用领域得到实现。reVISION 正在汽车、医疗、工业、传统的高端消费市场航天航空与国防中实现一系列快速增长。此外，如协作机器人、自动驾驶汽车、自动监控、具有“感应和躲避”功能的无人机、增强现实和医疗诊断等新应用也迅速跟进。 

STEPHEN CHOW认为，虽然目前有很多的芯片架构都针对人工智能，但在人工智能发展初期的一些应用上，在还没找到最优的算法和性能的时候，绝对是FPGA更合适。“尤其是未来两年、三年这一块，当然不是说我们现有的产品拿出去就可以了，我们也在不断的专注这一块。”STEPHEN CHOW表示，赛灵思目前也在不断的做一些接口、通用协议的固化，再引入SOC，固化内存驱动，随着AI的发展和成熟，一些关键的模块也可以在FPGA产品里固化，可以推出相应的FPGA base。 

STEPHEN CHOW认为，其实不同的芯片架构都有一定的优势。现在的处理器产品可以很容易开发处理器平台，处理器也有它的瓶颈。所以现在GPU过去几年是非常成功的，但是也碰到一些功耗和挑战。但是GPU的优势也是很好的产品开发的工具和库。

但是在FPGA上，除了可编程的优势，随着算法的演进，将一些硬件架构做一些优化和改变，而不用等硬件变化。“再加上过去我们开发的时候，要从源代码去起步，这是我们这两年的改变，我们不断提到硬件平台还有库和高端的设计语言，也就是跟GPU一样的开发流程。”STEPHEN CHOW表示，针对一些TPU和ASIC，这些专门的AI芯片好处是更加的集中，但是也有个缺点，需要非常成熟的算法，它往往是固化了两年前的算法。随着AI的演进，尤其是算法的发展和变化是非常快的。