AI ( 人工智能)現(xiàn)在完全處于圖像識(shí)別市場(chǎng)的主導(dǎo)地位，因?yàn)榫矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 的表現(xiàn)不僅遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越同類競(jìng)爭(zhēng)機(jī)器實(shí)現(xiàn)方案，甚至讓人類的圖像識(shí)別能力也相形見(jiàn)絀。基本的 CNN 算法需要大量的計(jì)算和數(shù)據(jù)重復(fù)使用，這正是 FPGA 實(shí)現(xiàn)方案的優(yōu)勢(shì)。

賽靈思 CTO 辦公室的杰出工程師Ralph Wittig在 2016 年 OpenPOWER 峰會(huì)上做了 20 分鐘的演講，討論了 CNN 的當(dāng)前技術(shù)最新發(fā)展水平以及包括清華大學(xué)等在內(nèi)各個(gè)大學(xué)的一些研究結(jié)果。

這為我們帶來(lái)了幾個(gè)與 CNN 算法實(shí)現(xiàn)方案功耗相關(guān)且備受關(guān)注的結(jié)論：

繼續(xù)使用片上存儲(chǔ)器；

使用較小的乘法器；

繼續(xù)使用定點(diǎn)算法 — 16 位定點(diǎn)解析可最大限度減少與 32 位定浮點(diǎn)計(jì)算有關(guān)的精確度退化問(wèn)題，而且如果逐層使用動(dòng)態(tài)量化，8 位計(jì)算也能產(chǎn)生良好的結(jié)果。

詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)觀看 Ralph Wittig在 OpenPOWER 峰會(huì)上的演講視頻：

在本視頻中，Wittig 還說(shuō)明了兩款 CNN 相關(guān)產(chǎn)品的使用情況。 這兩款產(chǎn)品此前在Xcell Daily中有報(bào)道：

與 CAPI 兼容的 Alpha Data ADM-PCIE-8K5 PCIe 加速板。（請(qǐng)參見(jiàn)：Alpha Data 面向 x86 和 IBM Power8/9 數(shù)據(jù)中心及云服務(wù)器的 ADM-PCIE-8K5 PCIe 加速板使用 Kintex UltraScale FPGA。）

Auviz Systems 的 AuvizDNN（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）庫(kù)。（請(qǐng)參見(jiàn)：深入了解 AuvizSystems 的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能加速、云端的機(jī)器學(xué)習(xí)：FPGA 上的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及 Auviz 圖像處理及計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)與賽靈思 SDAccel 相配合，可為 FPGA 實(shí)現(xiàn)堪比 GPU 的性能。）

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面向數(shù)據(jù)中心與云服務(wù)器的 PCIe 加速卡來(lái)了！

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