根據(jù)市場調研機構Semico Research提供的數(shù)據(jù)顯示，未來五年內，使用人工智能的網絡邊緣設備數(shù)量將以110％的復合年增長率呈爆發(fā)式增長。無疑給設備廠商和芯片廠商的機會巨大，也成為眾多廠商的關注點，一場卡位大戰(zhàn)已經打響，目前我們看到首先爆發(fā)的是手機的AI芯片，相信接下來還會擴散到更廣泛的終端設備市場。其中FPGA因為其產品特性，一直被認為在云端和網絡端的AI技術方面更有發(fā)揮空間，而近日，作為低功耗、小尺寸、低成本FPGA的代言人，萊迪思公司宣布進入網絡邊緣計算市場的AI領域。 “過去幾年里，我們在傳感器橋接部分發(fā)展很快，像很多的影像，聲音控制連接很多都會采用我們的FPGA，在這些傳感器的不同、不相融的接口上做一些轉換，萊迪思的FPGA產品已經在數(shù)百萬臺網絡邊緣設備中實現(xiàn)傳感器橋接，這是我們進入AI領域的一個優(yōu)勢。”萊迪思半導體亞太區(qū)資深事業(yè)發(fā)展經理陳英仁在接受與非網記者采訪時如是說。

　　萊迪思半導體亞太區(qū)資深事業(yè)發(fā)展經理陳英仁

　　而陳英仁也坦言，阻礙用戶采用萊迪思的FPGA產品用于AI技術實現(xiàn)的一個因素，也是萊迪思需要解決的是，如何用FPGA實現(xiàn)計算，這可能是很多萊迪思的現(xiàn)有客戶未曾想過或不具備的技術。萊迪思給出的答案是新近推出的SensAI產品。SensAI包括了萊迪思現(xiàn)有的UltraPlus FPGA產品系列和ECP5 FPGA產品系列，在此基礎上提供全新的BNN、CNN神經網絡加速器IP核，以及萊迪思自主開發(fā)的神經網絡編譯器，其中神經網絡加速器IP幫助客戶實現(xiàn)FPGA的計算，借助神經網絡編譯器，則讓用戶可將通過TensorFlow或Caffe等標準開發(fā)工具實現(xiàn)的訓練模型導入FPGA，將浮點模型轉換成定點模型，進而完成深度學習的推理和輸出部分。

　　可以看出，萊迪思希望通過SensAI提供一個完整的產品鏈。萊迪思提供開發(fā)平臺、IT、軟件工具和參考設計，同時與生態(tài)系統(tǒng)的一些合作伙伴一起為客戶提供定制化的設計服務。此外因為是導入針對已有FPGA產品進行了優(yōu)化設計的神經網絡加速器IP，可以讓已采用其UltraPlus FPGA和ECP5 FPGA產品的客戶不需要進行全新的系統(tǒng)設計，就能快速實現(xiàn)具備AI功能的新產品開發(fā)，體現(xiàn)出時間和系統(tǒng)成本效益。 陳英仁解釋，出于個人隱私保護和低延遲的考慮，AI深度學習的訓練和推理部分不需要都在云端實現(xiàn)。借助在傳感器橋接技術和市場滲透方面的先天優(yōu)勢，萊迪思的FPGA產品要做的就是在邊緣端實現(xiàn)推理部分，這部分也能最大程度的發(fā)揮萊迪思產品低功耗、小尺寸、低成本和低延遲的特性，而訓練部分則還是要靠CPU、GPU等來實現(xiàn)。 無疑，萊迪思找準了一個最適合它進入AI這個風口的切入點，從產品和技術上做好了準備，而我們也知道，技術固然好，最重要的還是要有需求和落地的場景。陳英仁表示，目前接觸的客戶中，來自物聯(lián)網領域的客戶在產品中導入AI技術的需求相對較強，而這其中消費電子類的終端產品因為產品迭代速度更快，應該會先行一步。萊迪思提供的5大類參考設計包括人臉檢測、關鍵字檢測、臉部追蹤、對象計數(shù)和速度標志牌檢測，這些技術確實也都有實際的市場需求和應用場景。 對萊迪思在AI領域可能遭遇的競爭，陳英仁表示，“全新神經網絡加速器IP針對萊迪思現(xiàn)有FPGA產品進行了優(yōu)化設計，同時萊迪思FPGA產品具有超低功耗、靈活的接口特性，不同產品系列在邏輯單元數(shù)和性能配置上的靈活度很高，讓萊迪思產品的性能功耗比達到最優(yōu)。通過SensAI，萊迪思幫助客戶解決了怎樣用FPGA實現(xiàn)計算的問題，相信在接下來的兩年里，我們在AI領域將有非常大的成長。”