CTIMES- 利用熟悉工具在 FPGA上部署边缘 AI

边缘 AI融合多功能工作负载，致使传统架构面临低延迟与确定性的挑战。当FPGA结合专用张量区块与熟悉工具链，可协助开发者突破软硬体壁垒，实现高效能、长寿命的智慧边缘部署。

网路边缘的人工智慧（边缘 AI）几??不仅限於推论功能。实际部署通常会涉及高速输入／输出（I/O）、讯号调节以及即时控制??路，且这些全都会同时运作。这些多功能工作负载要求严密的协调以及不同等级的确定性，因此设计人员不容易以主流 AI 硬体满足需求。

有两个因素会让问题更加复杂。首先，AI模型正以极快的速度演进，因此设计人员必须采用可支援快速演算法更新的平台。此外，许多边缘系统会在现场运作长达十年甚至更久，因此确保长期适应能力并不容易。其次，从模型的训练到系统的部署，这过程仍杂乱无章。资料科学家会使用PyTorch和TensorFlow，但嵌入式团队则使用完全不同的工具链，这在交接过程中会造成摩擦，导致生产时间变慢。
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