人工智能（AI）以往需要非常龐大的運(yùn)算量才能實(shí)現(xiàn)，因此必須在云端數(shù)據(jù)中心由服務(wù)器執(zhí)行。但隨著AI走向?qū)Ｓ没由祥_發(fā)工具跟環(huán)境漸趨成熟，以及半導(dǎo)體組件技術(shù)的效能不斷精進(jìn)，現(xiàn)在已有部分AI應(yīng)用可直接內(nèi)建在各類終端裝置上，或采取某種混合架構(gòu)。

人工智能以往需要非常龐大的運(yùn)算量才能實(shí)現(xiàn)，因此必須在云端數(shù)據(jù)中心由服務(wù)器執(zhí)行。但隨著人工智能走向?qū)Ｓ没由祥_發(fā)工具跟環(huán)境漸趨成熟，以及半導(dǎo)體組件技術(shù)的效能不斷精進(jìn)，現(xiàn)在已有部分人工智能應(yīng)用可直接內(nèi)建在各類終端裝置上，或采取某種混合架構(gòu)。

人工智能（AI）從云端服務(wù)器走向網(wǎng)絡(luò)邊緣，直接內(nèi)建到各類物聯(lián)網(wǎng)（IoT）裝置，已經(jīng)成為擋不住的發(fā)展趨勢(shì)。不過，由于這個(gè)趨勢(shì)才剛開始成形，因此絕大多數(shù)的人工智能應(yīng)用開發(fā)都得從零開始，即便是具備相當(dāng)規(guī)模跟資源的團(tuán)隊(duì)，都顯得有些吃力，規(guī)模較小的開發(fā)團(tuán)隊(duì)，則普遍面臨開發(fā)進(jìn)度緩慢的挑戰(zhàn)。

有鑒于此，現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（FPGA）供貨商賽靈思（Xilinx）宣布，將在其現(xiàn)有的嵌入式視覺解決方案基礎(chǔ)上，強(qiáng)化對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)（MachineLearning）等人工智能功能的支持，并推出reVISION軟件堆棧。

現(xiàn)成組件庫(kù)加快產(chǎn)品開發(fā)流程

賽靈思工業(yè)、科學(xué)、醫(yī)療（ISM）營(yíng)銷資深技術(shù)經(jīng)理羅霖（圖1）表示，人工智能已經(jīng)成為科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要趨勢(shì)，而且從核心（數(shù)據(jù)中心）往邊緣（各類聯(lián)網(wǎng)裝置）擴(kuò)散的態(tài)勢(shì)十分明顯。不過，由于缺乏對(duì)應(yīng)的函式庫(kù)（Library）等軟件堆棧輔助，應(yīng)用開發(fā)者經(jīng)常必須從頭到尾靠自己的力量進(jìn)行開發(fā)，因此項(xiàng)目開發(fā)的時(shí)程很長(zhǎng)，而且需要耗費(fèi)大量人力。

圖1賽靈思ISM營(yíng)銷資深技術(shù)經(jīng)理羅霖指出，人工智能

從云端朝網(wǎng)絡(luò)邊緣擴(kuò)散，將是未來科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一大趨勢(shì)。

事實(shí)上，在整個(gè)人工智能應(yīng)用開發(fā)的過程中，現(xiàn)有的軟硬件解決方案供貨商，大概只能協(xié)助開發(fā)者解決其所遇到的少部分問題，絕大多數(shù)的算法撰寫、訓(xùn)練工作，都得靠開發(fā)者自己想辦法解決。常有人工智能應(yīng)用開發(fā)者打趣地說，人工智能應(yīng)該改名叫「工人智能」，因?yàn)樗^的人工智能應(yīng)用，往往是他們這些開發(fā)者辛苦奮戰(zhàn)大半年，耗盡腦力才開發(fā)出來的心血結(jié)晶。

為了解決這個(gè)問題，進(jìn)而加速人工智能應(yīng)用的普及，賽靈思宣布推出reVISION軟件堆棧解決方案。全新reVISION堆棧可讓對(duì)硬件設(shè)計(jì)不熟悉的軟件及系統(tǒng)工程師，也能夠更容易、更快速地開發(fā)支持人工智能的嵌入式視覺應(yīng)用。這類應(yīng)用涵蓋高階消費(fèi)類產(chǎn)品、汽車、工業(yè)、醫(yī)療、以及航天與國(guó)防等領(lǐng)域，以及新一代的應(yīng)用包含協(xié)作機(jī)器人、具備感測(cè)與碰撞規(guī)避功能的無人機(jī)、擴(kuò)增實(shí)境、自動(dòng)駕駛車、自動(dòng)監(jiān)視與醫(yī)學(xué)診斷等領(lǐng)域。

在這些應(yīng)用上，除了差異化至關(guān)重要外，其系統(tǒng)亦必須具備極快的反應(yīng)能力，并快速部署最新的算法與傳感器，大約三分之二的視覺導(dǎo)向半導(dǎo)體應(yīng)用都屬于此類市場(chǎng)。

透過reVISION組件庫(kù)與開發(fā)環(huán)境，許多人工智能開發(fā)、寫程序的過程，將可簡(jiǎn)化成參數(shù)設(shè)定，讓開發(fā)者省下不少心力跟時(shí)間，專注在更能創(chuàng)造差異化的功能開發(fā)上。而賽靈思也會(huì)定期更新reVISION版本，以便支持最新的深度學(xué)習(xí)算法。

FPGA龍頭向英特爾／NVIDIA叫陣

reVISION為反應(yīng)最快速的視覺系統(tǒng)鋪建了最快的發(fā)展途徑，同時(shí)也是身為FPGA龍頭的賽靈思，向NVIDIA、英特爾（Intel）叫陣的宣言。在產(chǎn)品簡(jiǎn)報(bào)中，賽靈思直接點(diǎn)名NVIDIA、英特爾和其旗下的Altera，將自家產(chǎn)品與上述競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的產(chǎn)品做效能評(píng)比對(duì)照。與NVIDIA的JetsonTX1嵌入式GPU相比，以賽靈思FPGA方案為基礎(chǔ)的機(jī)器學(xué)習(xí)推論，其每秒每瓦影像效能提升了高達(dá)6倍、計(jì)算機(jī)視覺每秒每瓦每幀處理速度則提升了42倍，而延遲卻只有五分之一。若是與同為FPGA的Altera解決方案相比，則在每瓦效能（Performance／Watt）上領(lǐng)先2～4倍。

事實(shí)上，以FPGA來實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用，具有非常大的優(yōu)勢(shì)。人工智能領(lǐng)域的演進(jìn)非常快速，具備可重組以及支持所有形式鏈接等優(yōu)勢(shì)的FPGA，可以很輕松地進(jìn)行各種修改或升級(jí)，以便在最短時(shí)間內(nèi)支持新的人工智能算法。類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、算法、傳感器技術(shù)與接口標(biāo)準(zhǔn)都會(huì)持續(xù)加速演進(jìn)，可重組特性對(duì)于「支持未來需求」的智能視覺系統(tǒng)至關(guān)重要。

因此，在賽靈思正式宣布推出reVISION組件庫(kù)與相關(guān)套件之前，業(yè)界就不斷在猜測(cè)，賽靈思究竟何時(shí)會(huì)大動(dòng)作進(jìn)軍人工智能領(lǐng)域。畢竟，F(xiàn)PGA在這個(gè)領(lǐng)域具有相當(dāng)大的性能優(yōu)勢(shì)，只是開發(fā)門坎也較高，因?yàn)镕PGA傳統(tǒng)上是硬件工程師作芯片原型開發(fā)的工具，懂得如何使用FPGA的工程師，通常是IC設(shè)計(jì)工程師，而非一般的軟件工程師。

但reVISION與相關(guān)套件也解決了這個(gè)問題。即使是對(duì)硬件不熟悉的開發(fā)者，在reVISION平臺(tái)上也能利用C、C＋＋或OpenCL語(yǔ)言，搭配Caffe與OpenCV這類業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)框架與函式庫(kù)，在ZynqSoC或MPSoC等芯片平臺(tái)上開發(fā)各種嵌入式視覺應(yīng)用。

賽靈思reVISION堆棧集眾多研發(fā)資源在平臺(tái)、算法、以及應(yīng)用等領(lǐng)域的開發(fā)。其中包括支持最歡迎的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如AlexNet、GoogLeNet、SqueezeNet、SSD、以及FCN。除此之外，堆棧提供了函式庫(kù)元素，包含針對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）分層預(yù)先定義和作業(yè)優(yōu)化，用來建立客制化類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN／CNN）。

機(jī)器學(xué)習(xí)組件佐以眾多運(yùn)算加速OpenCV功能，用以執(zhí)行計(jì)算機(jī)視覺處理作業(yè)。在應(yīng)用層級(jí)開發(fā)方面，賽靈思支持業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)框架，包括專為機(jī)器學(xué)習(xí)的Caffe以及計(jì)算機(jī)視覺方面的OpenVX。此外reVISION堆棧還包含賽靈思自己與第三方的開發(fā)平臺(tái)，內(nèi)含眾多種類的傳感器。