Warum FPGA für verwenden Videowand-Controller?
FPGA steht für Field Programmable Gate Array. Das ist ein ziemlicher Schluck, also fangen wir mit einer grundlegenden Definition an. Im Wesentlichen ist ein FPGA eine Hardwareschaltung, die ein Benutzer programmieren kann, um eine oder mehrere logische Operationen auszuführen. FPGAs sind integrierte Schaltkreise oder ICs, die Sätze von Schaltkreisen auf einem Chip sind - das ist der „Array“ -Teil. Diese Schaltungen oder Arrays sind Gruppen von programmierbaren Logikgattern, Speicher oder anderen Elementen.
Sie können einen FPGA verwenden, wenn Sie einen Chip für eine bestimmte Arbeitslast optimieren müssen oder wenn Sie wahrscheinlich später Änderungen auf Chipebene vornehmen müssen. Die Einsatzmöglichkeiten von FPGAs decken ein breites Spektrum an Bereichen ab – von Geräten für Video und Bildgebung über Schaltkreise für Computer-, Automobil- und Luft- und Raumfahrtanwendungen bis hin zu Elektronik für spezielle Verarbeitung und mehr. FPGAs eignen sich besonders für die Prototypenerstellung anwendungsspezifischer integrierter Schaltkreise (ASICs) oder Prozessoren. Ein FPGA kann neu programmiert werden, bis das ASIC- oder Prozessordesign endgültig und fehlerfrei ist und die eigentliche Herstellung des endgültigen ASIC beginnt. Intel selbst nutzt FPGAs, um Prototypen für neue Chips zu erstellen.
Die neue Grenze für FPGAs: Künstliche Intelligenz
Heute gewinnen FPGAs in einem anderen Bereich an Bedeutung: Deep Neural Networks (DNNs), die für künstliche Intelligenz (KI) verwendet werden. Das Ausführen von DNN-Inferenzmodellen erfordert erhebliche Rechenleistung. Grafikprozessoren (GPUs) werden häufig verwendet, um die Inferenzverarbeitung zu beschleunigen. In einigen Fällen können Hochleistungs-FPGAs GPUs bei der Analyse großer Datenmengen für maschinelles Lernen sogar übertreffen.
Microsoft nutzt die Vielseitigkeit von Intel FPGA bereits zur Beschleunigung der KI. Mit Microsoft Project Brainwave können Kunden über Microsoft Azure-Clouddienste auf Intel Stratix-FPGAs zugreifen. Die mit diesen FPGAs ausgestatteten Cloud-Server wurden speziell für die Ausführung von Deep-Learning-Modellen konfiguriert. Mit dem Microsoft-Dienst können Entwickler die Leistung von FPGA-Chips nutzen, ohne spezielle Hardware und Software kaufen und konfigurieren zu müssen. Stattdessen können Entwickler mit gängigen Open-Source-Tools wie dem Microsoft Cognitive Toolkit oder dem TensorFlow AI-Entwicklungsframework arbeiten.
Angesichts der großen und schnellen Nachfrage des 5G- und IoT-Marktes für Entwickler eingebetteter Systeme ist FPGA zu einer beliebten Wahl für die Systementwicklung geworden. Durch das Design-Framework der FPGA-Elastizität für eine große Anzahl komplizierter Datenoperationen, wie z. B. Image Signal, Tonsignal usw. tragen zu einer hohen Elastizität und optimalen Leistung bei. Da immer mehr eingebettete Plattformen leistungsstarke Edge-Computing-Funktionen für AI- und IoT-Anwendungen bereitstellen, bieten FPGAs eine höhere Leistung bei geringerem Stromverbrauch und größerer Designflexibilität für Entwickler im Vergleich zu ASICs.
Laut der Studie wird der FPGA-Markt in den nächsten fünf Jahren voraussichtlich 5.9 Milliarden US-Dollar erreichen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 7.6%. Mit Intel und AMD und anderen großen Fabriken, die die FPGA-Technologie weiterhin fördern, ist iSEMC ständig der Innovation verpflichtet und bietet intelligentere Produkte. Es bietet FPGA mit hoher Kapazität und hohem Wirkungsgrad bei geringer Verzögerung sowie die hohe Zuverlässigkeit der Industriequalität und die vollständigsten Spezifikationen in der Branche. Dies ist der größte Vorteil von iSEMC auf dem Gebiet der Videowandsteuerung für a lange Zeit.
