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探索FPGA加速語言模型如何通過更快的推理、更低的延遲和更好的語言理解來重塑生成式人工智能
得益于大數據的興起和計算能力的快速提升，機器學習技術近年來經歷了革命性的發(fā)展。諸如圖像分類、語音識別和自然語言處理等機器學習任務，都是對具有一定大小、維度和有序排列的歐幾里得數據進行處理。
自從幾十年前首次推出FPGA以來，每種新架構都繼續(xù)在采用按位（bit-wise）的布線結構。雖然這種方法一直是成功的，但是隨著高速通信標準的興起，總是要求不斷增加片上總線位寬，以支持這些新的數據速率。這種限制的一個后果是，設計人員經常花費大量的開發(fā)時間來嘗試實現時序收斂，犧牲性能來為他們的設計布局布線。
隨著機器學習（Machine Learning）領域越來越多地使用現場可編程門陣列（FPGA）來進行推理（inference）加速，而傳統(tǒng)FPGA只支持定點運算的瓶頸越發(fā)凸顯。 Achronix為了解決這一大困境，創(chuàng)新地設計了機器學習處理器（MLP）單元，不僅支持浮點的乘加運算，還可以支持對多種定浮點數格式進行拆分
VU19P采用16nm工藝，基于Arm架構，擁有350億顆晶體管，還擁有史以來單顆芯片最高邏輯密度、最大I O數量(900萬個系統(tǒng)邏輯單元、2072個用戶I O接口)，用于當前最先進的AI芯片、5G芯片、汽車芯片的仿真與原型設計，2020年秋天上市。
新型 Virtex UltraScale+ 器件將用以支持創(chuàng)建未來最復雜的技術。
NGCodec技術推動了最新云視頻編碼標準的發(fā)展，包括 H.265 HEVC、VP9 和即將問世的 AV1。目前 70% 的互聯網流量被視頻流占據，而且且還在以每年 50% 的速度增長，據云視頻處理市場預測，到 2023 年，云視頻SAM (可服務市場規(guī)模)將達到 16 億美元。由此可以看到為什么賽靈思將云視頻處理視為驅動公司發(fā)展的一個關鍵動力。
物聯網少量多樣，是一個非常碎片化的市場。在各種不同的應用場景，一個方案并不能解決所有問題，所以需要很多彈性。
經驗證的、可向低成本ASIC轉換的途徑，用以滿足大批量需求。
現代數據中心變幻莫測的需求和復雜的算法，功能固定的 GPU 和 ASIC 器件已經無法跟上發(fā)展步伐，甚至遵循摩爾定律發(fā)展的半導體設計周期也無法趕上算法發(fā)展的速度。
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