眾所周知，隨著企業轉向比集中式云數據中心更低的延遲、更安全和私密的處理，網絡邊緣計算持續快速增長。市場上正部署數十億的網絡邊緣計算設備，而且隨著時間的推移，它們會變得越來越先進。機器學習和深度神經網絡的發展為這一趨勢鋪平了道路，使其能夠以比以往更快的速度處理更多的數據。然而，網絡邊緣處理要求能夠持續運行密集的硬件計算任務，因此系統處理器的性能需要維持在較高水平，保持數據流平穩運行。

　　雖然SoC可以連續處理任務，但它的代價是高功耗以及操作系統和其他軟件層高昂的運營成本。為了滿足硬件密集型任務的需求，系統架構正向異構計算轉變，即讓系統中緊鄰傳感器的器件分擔主處理器的負載。除了物聯網和PC之外，這種類型的架構在汽車、機器人和工業系統中已經十分常見。FPGA充當并行計算引擎，能夠優化硬件模塊以加速任務處理。

　　隨著Avant平臺的推出，萊迪思為市場注入了新的可能性。萊迪思Avant旨在將行業領先的低功耗、小尺寸和高性能優勢引入中端FPGA。Avant提供同類產品中領先的低功耗、先進的互連和優化的計算能力，滿足通信、計算、工業和汽車市場更廣泛的客戶應用需求。

　　2022年12月5日，萊迪思推出了首款基于這一新平臺的萊迪思Avant-E FPGA器件，旨在解決客戶在網絡邊緣面臨的一些關鍵挑戰。該器件擁有低功耗、小尺寸和高性能以及針對數據處理和AI等網絡邊緣應用需求量身定制的優化功能集。

　　Avant-E專為網絡邊緣處理而生

　　Avant-E FPGA可用作網絡邊緣設備的AI引擎，可以在現場重新編程，幫助系統架構師更好地跟上AI創新的步伐，這些優勢是其他處理方案（如ASIC）難以實現的。Avant-E FPGA架構中的分布式資源與現代AI ASIC的架構類似，因此能夠以較低的工作頻率并行處理數據。與同類競品器件相比，Avant-E FPGA的功耗降低2.5倍之多。

　　Avant-E FPGA還擁有嵌入式存儲器和18 x 18位DSP引擎，每個可配置為4個8 x 8位DSP，提高整體處理速度。

　　優化計算機視覺流水線

　　視覺處理是一種需要密集計算并在網絡邊緣設備上進行加速的一種應用示例。在計算機視覺流水線中智能的實現需要經過三個階段：感知、思考和行動。Avant-E FPGA 支持這三個關鍵功能硬件優化的端到端實現。

　　感知：從一個或多個傳感器中采集數據，進行調整或“清洗”，然后用于智能處理

　　在預處理模塊中，Avant-E FPGA擁有靈活的接口，可輕松集成不同類型的傳感器，從而允許更多數據更快地進入流水線。數據或圖像可以根據需要在接口中進行調整和改進，然后進入到流水線的后續操作。

　　思考：使用AI從數據中獲取智能

　　Avant-E的硬件可編程性和超低功耗能夠最小化密集計算的功耗

　　行動：根據處理后的數據做出行動

　　Avant-E FPGA支持硬件加速后處理，減少整個流水線的延遲。當需要在特定時間范圍內執行操作時，這一特性非常有利于實現任務關鍵型應用。

　　Avant-E FPGA旨在實現低延遲的網絡邊緣設備，非常適合有著明確時序要求的應用，包括工業環境中的機器視覺、機器人、機器人導航和安全攝像頭。例如，自動化工廠的傳送帶高速移動，機器視覺攝像頭在監控傳送帶上的產品時必須能夠快速感知、思考并處理它接收的數據，在發現有瑕疵的產品時，快速將其挑出，進行人工檢查。

　　以超低功耗和超小尺寸實現性能新高

　　萊迪思Avant-E FPGA鞏固了萊迪思在低功耗可編程器件領域的領先地位，幫助客戶在現有應用中實現更高水平的網路邊緣處理性能，并通過擴展市場上的計算機視覺應用類型來推動網絡邊緣的技術創新。

　　正如線上發布會所宣布的那樣，萊迪思未來將推出更多Avant系列產品，為我們的客戶提供更多渠道，充分利用Avant平臺釋放創新活力。關注我們的新聞，隨時了解萊迪思的最新消息，包括新器件上市時間。

　　編輯：黃飛

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