Xilinx, yeni nesil bilgi işlem mimarisini önerir: uyarlanabilir zeka
9 Kasım'daki "Küresel Dağıtım ve Tedarik Zinciri Liderliği Zirvesi" distribütörler, orijinal üreticiler ve terminal üreticileri için yıllık bir etkinliktir. Bu, elektronik endüstrisi yöneticileri, mühendisleri ve satın alma karar vericileri için büyük bir şölen.
QR kodunu tanımlayın ve Dağıtım ve Tedarik Zinciri Zirvesini hemen izleyin
"Uluslararası Elektronik Ticaret Bilgileri" WeChat resmi hesabına "Zirve" yi yanıtlayın, Dağıtım ve Tedarik Zinciri Zirvesi'nin canlı konuşma PPT'sini indirebilirsiniz.
Küresel CEO Zirvesi, gelecekteki teknoloji trendlerini ve pazar trendlerini tartışmak üzere yurtiçinde ve yurtdışında 16 elektronik endüstri liderini, yöneticiyi, tasarım seçkinlerini ve karar vericiyi bir araya getiren 8 Kasım'da düzenlendi.
QR kodunu tanımlayın ve CEO Zirvesini hemen izleyin
"EDN Elektronik Teknoloji Tasarımı" WeChat genel hesabına "Zirve" ye yanıt verin, CEO zirvesinin canlı konuşma PPT'sini indirebilirsiniz
APSPENCORE tarafından düzenlenen Küresel Çifte Zirve, 2018'de 11,8-11,9 arasında Çin'in Shenzhen kentindeki Greater China Exchange Square'de gerçekleşti. Zirvede, küresel yarı iletkenlerin ve FPGA'ların büyük bir tedarikçisi olan Xilinx'in CEO'su Victor Peng, yeni nesil bilgi işlem mimarisini önerdi: Uyarlanabilir Zeka.
Bilgisayarlar geçen yüzyılda ilk kez yükselmeye başladığında, gelişmeleri yavaştı.Belki bir bilgisayar, on binlerce yarı iletken ve IC kullanır ve bir bilgisayar devasa bir bilgisayar odasını işgal ederdi. Ama şimdi çok gelişti ve IC'nin gelişimi de çok hızlı.
Gelecekte üç ana eğilim olacak: büyük verinin patlaması, yapay zekanın doğuşu ve Moore sonrası hesaplama.
1. Büyük veri patlaması
Veri patlamasının algoritmaların eğilimini gördüğü söylenebilir.Örneğin, yeni hesaplama alanında ilk yön, büyük veri patlamasıdır.Birçoğu, video veya ilgili görüntüler olsun, iyi yapılandırılmış, kaotik ve düzensiz değildir. İçerik, bu karşı karşıya olduğumuz büyük veri çağı. Yapmamız gereken, verileri gerekli ve faydalı bilgilere dönüştürmektir Verileri yararlı bilgilere nasıl dönüştürürüz? Çalışmamızı desteklemek için çok verimli ve faydalı veriler elde edebilmek için daha fazla verime ve gerçek zamanlı hesaplamalara ihtiyacımız var.
İkincisi, yapay zekanın şafağı
Büyük verilerin patlaması, büyük bir trend görmemizi sağlıyor: yapay zeka yapay zekası. Artık yapay zekanın erken geliştirme aşamasındayız.Birçok gelişmiş yapay zekanın ortaya çıkışını, çeşitli sektörlerdeki durumları ve yapay zekanın türlerini göreceğiz.Tüm sektörlerin kapsandığı söylenebilir.Yapay zeka tüm sektörlerin manzarasını değiştirecek. İnsan hayatı üzerinde dünyayı sarsan bir etkisi vardır.
3. Moore sonrası hesaplamalar
Büyük verilerin ve yapay zekanın gelişimi, iyi bilgi işlem yeteneklerine sahip olmamızı ve bilgisayarlarımızda daha yüksek gereksinimler ortaya koymamızı gerektirir. Şu anda yapay zekanın ilk aşamasındayız ve gelecekteki gelişim daha fazla zorluk ve baskı ile karşılaşacak. Biz sadece bilgisayar uygulamasındayız, aynı zamanda eğitimde vb. Aynı zamanda gerçek zamanlı eğitim gibi ilk aşamadayız.
Öte yandan son 40 yılda çok iyi gelişti ve farklı sektörlerin gelişmesine de destek oluyor. Bunlar, önümüzdeki birkaç yıl içinde göreceğimiz üç ana eğilim, Moore Yasası sonrası dönemde ne tür bir hesaplama ve hızlandırıcılarla heterojen hesaplamamız. İlgili bileşenlerin boyutunun sürekli olarak azaldığı söylenebilir, ancak işlevleri sürekli gelişmektedir. Bu bileşenler de daha ucuz, daha hızlı ve daha hızlı hale gelecek İş fırsatlarımızın bu kısmının onlarca dolara ulaştığı söylenebilir. Bu gelişmenin bize sadece teknoloji açısından değil, ekonomi açısından da çok faydalı olduğunu görüyoruz. Örneğin, 2008'de, 2008'e dönüp baktığımızda, teknolojinin bu kadar hızlı geliştiğini ve bileşenlerimizin bu kadar ucuz ve verimli olacağını düşünmemiş olabilirdik. Çip dünyasının döngüsü artık inovasyon hızına ayak uydurmaktan çok uzak ve aynı zamanda yeni gelişmeleri yapay zekaya entegre etmemiz gerekiyor. Pazarın ihtiyaçlarını sürekli olarak karşılamamız, tasarım döngüsünü sürekli iyileştirmemiz ve bilgi işlem yeteneklerini geliştirmemiz gerekiyor.
Xilinx Çözümü: Uyarlanabilir Zeka
Güncel eğilimler ve sorunlarla karşı karşıya kalan Xilinxin cevabı nedir? Bu sürekli geliştirme gerektirir ve evrensel bir İnternet zekası çağı oluşturmak için, buna bağlı olarak çok iyi tasarım ve konsept yeniliği de gerçekleştirmeliyiz. Xilinx'in başlangıcında, odaklanmış müşterileri, hükümetler veya büyük kuruluşlar veya ekonomiler gibi nispeten büyük müşterilerdi. Belki bu hükümet veya bir ekonomi tek bir sistem kullanırdı. Bu, ana bilgisayarlar çağıdır. Ünitenin milyonlarca olduğu söylenebilir. Sınıf. Sürekli geliştirme ile, tüm platform ve PC platformu gelişmeye devam ediyor.PC çağına girerken, birimin yüz milyonlarca olduğu söylenebilir.Şu anda, üretim verimliliği büyük ölçüde iyileştirildi. Biz buna İnternet 2.0 çağı diyoruz. 1980'ler ve 1990'lardaki mobil çağda ve bu yüzyılın başında, PC dönemi temelde doymuştu. O zamanlar daha fazla esneklik ve daha yüksek verimlilik gerekiyordu. Mikroişlemciden SOC'ye veya mikroişlemciden SOC, daha yüksek verimlilik ve daha düşük enerji tüketimi elde etmeyi umuyoruz. Şu anda birçok cihaz birbirine bağlı ve bağlantının ölçeği daha büyük. Şu anda, konuşma tanıma, AI vb. Dahil olmak üzere daha fazla sorunla uğraşmak zorundayız. Yeni bilgi işlem çağı yeni geldi. Bu dönem evrensel zeka çağı olacak.
Bu çağda, tasarım nispeten basit bir tasarımdan çok, çok karmaşık bir tasarıma evrildi.Bir tasarımda binlerce ayrı bileşen vardır ve bu tür akıllı cihazlar şehirlerin, elektrik şebekelerinin vb. Tasarımında kullanılır. Bu çok büyük değişiklikler getirecek. Çünkü altyapı ve yapı değişecek. Önceki mikroişlemciler ve SOC'lerle doğrudan başa çıkmanın bir yolu olmayabilir. Bu yeni çağda işlenecek çok fazla veri var.Mimari düzeyde yenilik yapmak tek bir yenilik değil, her yönüyle yenilik gerektiriyor. Bu nedenle Xilinx, özel alan mimarisi DSA adı verilen bir konsept ortaya koyar DSA, her alanda yeni bir mimarinin gerekli olduğu ve her alana yeni uygulamalar getirdiği anlamına gelir. Belirli senaryolarda kullanıldıkları için daha fazla ürün ve daha fazla cihaz devreye alındıkça, DSA büyük bir rol oynayacaktır.
2000'den 2015'e kadar, yayınlanan yapay zeka makalelerinin sayısı hızla arttı. Ek olarak, kablosuz güncellemeler motive edici faktörlerden biri olabilir.İnsanlar pek çok şeyi yüklemek için araçtaki kablosuz işlevleri doğrudan kullanabilir.Örneğin, araçtaki makalelere yazılım yamaları veya güncellemeler yükleyebilirsiniz. Bu, yeniliğimizin hızlandırılması gerektiği ve bu talebi desteklemek için dağıtımdan pazara kadar geçen sürenin daha kısa olması gerektiği anlamına gelir. Yaygın zeka çağında, daha esnek ve uyarlanabilir zeka ve daha iyi DSA'ya ihtiyaç duyulduğuna inanıyorum.Yeni işlevlerin inovasyonu ve geliştirilmesi hala gerekli.Bu kaçınılmaz. Altyapı dağıtımının çok hızlı olması gerekiyor Xilinx, bunun platformlar gerektirdiğini söyledi.Bu platformların uyarlanabilir olması gerekiyor.Yukarıda bahsedilen DSA'nın da mevcut durumu iyileştirmek için kademeli olarak iyileştirilmesi gerekiyor.
Bilgi işlemin ilk günlerinde, çoğu şey CPU tarafından yapılıyordu. Daha sonra, çeşitli görevleri yerine getirmek için heterojen bir mimariye ve daha fazla bileşene sahip olduk. Şu anda, yanıt süresi daha hızlı olacak ve yürütme süresi daha kısa olacak. Tüm uygulamayı daha verimli ve daha hızlı hale getirmek istiyoruz.Genel uygulamanın hızlanmasını desteklemek için daha esnek ve uyarlanabilir bir platforma ihtiyacımız var. Ve şimdi yapay zeka ağları geliştiriyoruz Yapay zeka ağları bu süreyi kısaltabilir ama yapay zeka her şey değildir. Yapay zekayı kullandığımızda, belirli bir sinir ağını kullanmıyoruz, dahil olan birçok sinir ağı olabilir. Geçmişte birçok şeyi yapmak için CPU kullandık, ancak CPU'nun rolü gelecekte daha da küçülecek. AI ağı aracılığıyla daha güçlü işlevler elde etmeyi umuyoruz. Zaman gecikmesi ve diğer parametreler açısından daha fazla olasılık elde etmemize ve daha yüksek performans elde etmemize yardımcı olabilecek birçok programlanabilir yazılım sistemi vardır.
ASIC kullanılarak neden başarılamıyor? Aslında gerçekleştirilebilir, ancak ASIC tarafından desteklenen uygulama sayısı sınırlıdır. Birçok farklı uygulamayı bazı platformlara uygulayabiliriz ve hem yazılım hem de donanım olarak derlenebilirler. FCPA hem yazılım hem de donanım olarak programlanabilir. Bir örneğe bakabiliriz Akıllı ve güvenli şehirler inşa etmek istiyoruz.Altyapı, iş ve hükümet işleri açısından hepimizin şehirleri daha akıllı hale getirmemiz gerekiyor. Şehirleri daha iyi hale getirmek için pek çok çaba sarf etmemiz gerekiyor. İnşaat. Görüntü tanıma gibi birçok teknolojiye ihtiyacımız var.GPU ile CPU arasında bir bağlantı varsa ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak çok iyi bir mimari elde edilebilir.Burada CPU ile GPU arasında, H264 kod çözme ve hareket analizi arasında bir bağlantı var. , PCE arayüzü üzerinden CNN ile bağlanın. CNN, evrişimli bir sinir ağıdır. Çözülen sinyal ve hareket analizi sinyali, PCIE aracılığıyla analiz için CNN'ye iletilir.Buradaki güç tüketimi 75W, gecikme 82 milisaniye ve çıktı 4 × 12 fps'dir. CPU FPGA çözümünü kullanırsak gecikme ve verim azaltılabilir. Ayrıca azaltın, güç tüketimini de azaltıyor, hareket analizini arkaya taşıyoruz.
Veri merkezi stratejisi
Xilinxin stratejisi çok net. CEO Victor Peng göreve başladığından beri net bir strateji belirledi: daha iyi bir veri merkezi inşa etmek. Veri merkezi bize çok güçlü veri desteği sağlayabilir.Veriler olmadan gelecekteki gelişimimiz çok zordur. Çok iyi bir veri depolama cihazına ihtiyacımız var, umuyoruz ki veri analizi yaparken analiz için kullandığımız bilgisayar verileri çok uzağa almaktansa veriye çok yakın olabilir çünkü bu verimliliği düşürür ve güç tüketimini artırır. . FGPA vb. Kullanıyoruz.
Uyarlanabilir bilgi işlemlere liderlik etmek çok önemlidir. Yeni bir bilgi işlem, her yerde bulunan bilgi işlem veya evrensel zeka çağındayız. Ek olarak, çekirdek pazarın gelişiminin nasıl hızlandırılacağını da ele alacaktır. Xilinx ayrıca yeni ürünler de piyasaya sürdü. Çok düşük gecikmeli ve maksimum performans çıkarımına sahip bir ürün var. GoogleNet saniyede 30.000 çıkarım hacmi elde edebilir.
RFSoC'nin 5G'nin gelişimine öncülük ettiği görülüyor Xilinx, bu başarılardan memnun olmadığını, daha yeni teknolojiler ve daha yeni ürünler geliştirmeye devam ettiğini söyledi.
ACAP, uyarlanabilir hesaplamada bir sonraki dönüm noktasıdır. Uyarlanabilir hesaplama açısından, ACAP çok önemlidir. ACAP, uyarlanabilir hesaplama için gelişmiş bir platformdur. Xilinx bir dizi Versal geliştirmiştir.Versal, birçok pazarda kullanılabilen ve birçok farklı uygulamaya sahip temel bir seridir.Versal ürünleri serisi, farklı uygulama senaryolarına yöneliktir. Gördüğünüz orta sınıf seriler, bağlantı için optimize edilmiştir ve farklı hızlanma ve iş yüklerinin nasıl olduğunu görebilirsiniz. Versal altında AI radyo frekansı, AI Core, AI edge, temel seriler ve amiral gemisi serileri gibi çok sayıda alt dizi vardır. Xilinx'in platformu geliştiriciler için daha iyidir. Çok çekirdekli SOC'ler ve AI motorları var.Bunların tümü nasıl daha iyi değerlendirilebilir? Tüm uygulamalar için daha fazla esnekliğe, programlanabilir yazılıma ve daha iyi bir platforma ihtiyacımız var.
Makine öğrenimi ve çıkarım açısından, gecikmenin nasıl azaltılacağını ve çıkarım performansının nasıl iyileştirileceğini de ele alır. Buradaki kırmızı kısımda gösterilen performans farkı, Pekin'de bir AI firmasını duymuş olabilirsiniz, temelde herhangi bir kayıp olmaksızın, çıkarım yaparken çok yüksek doğruluk oranlarına sahipler. Bu, gelecekteki 5G iletişimleri için çok önemli olabilir.Enerji tüketimi açısından, enerji tüketimi çok düşük veya enerji verimliliği çok yüksek. Bununla birlikte, 7 nanometrelik bir Versal daha iyi çıkarım performansı sağlayabilir. Aynı güç tüketimini kullanan Xilinx'in hızlandırıcı kartı 7 nanometrede daha yüksek performans elde edebilir.
Xilinx, Çin'e büyük önem veriyor ve bu pazarda bir miktar etki yaratmayı umuyor Geçtiğimiz ay, CEO'su Victor Peng, tüm endüstrinin gelişimini teşvik etmek için Xilinx Geliştirici Konferansı düzenlemek için iki kez Çin'e geldi. Xilinx iyi bir platform sağlayabilir, bu platform sınırsız yaratıcılık getirebilir ve geliştiricilerin yaratıcılıklarını sergilemelerine izin verebilir.
Umarım bu yeni bilgi işlem çağında daha fazla insan yenilik yapabilir ve yapay zekayı daha iyi geliştirebilir.Ayrıca, Xilinx tarafından sağlanan platformun herkes tarafından sevileceğini umuyorum, çünkü platformumuz gerçekten çok verimli ve mükemmel. Victor Peng dedi.
Mevcut dünya öncekinden çok farklı, her şeyin akıllı olduğu ve her şeyin birbirine bağlı olduğu bir dünya, daha esnek ve uyarlanabilir olmamız gerekiyor. Bu, vazgeçilmez olan destek sağlamak için çok iyi bir platform gerektirir. Bu Moore sonrası dönemde, Xilinx tarafından yeni nesil bilgi işlemin mimarisi olarak önerilen uyarlanabilir zeka, bize net bir yön sağlıyor.
