
使用網路示例比較 FPGA RTL 與 HLS C/C++
白皮書 使用網路示例比較 FPGA RTL 與 HLS C/C++ 概述 大多數 FPGA 程式師認為,高級工具總是發出更大的比特流,因為
幾年來,AI/ML 模型和推理發生了很大變化。擅長處理訓練演算法的硬體可能會在即時批量大小為 1 的推理的延遲和利用率方面落後。深度學習模型變得越來越複雜,需要新的方法來跟上即時應用程式的步伐。
好消息是,隨著機器學習的成熟,加速技術變得更加 智慧和 高效。這些既是在矽級別,例如使用專用ASIC器件,也是在設計方法中,例如使用8位整數進行連接。
BittWare是一個三十多年來一直被信賴的品牌,將最好的加速技術推向市場,它已經組裝了一個基於FPGA和ASIC的生態系統AI解決方案,這些解決方案針對推理進行了優化。
無論是將基於 CPU 或 GPU 的系統擴展到最新的資料中心級張量處理器,還是使用以邊緣為中心的解決方案獲得最後一瓦的性能,我們都能滿足您的需求,以降低風險並更快地進入市場。
BittWare AI/ML客戶在哪裡部署?
對於一些合作夥伴,我們還提供用於評估其技術的開發平臺
我們的合作夥伴計劃生態系統包括一系列 AI/ML 推理選項,從基於 ASIC 的下一代卡到用於在 FPGA 上進行開發的 IP。
我們來看看神經網路在FPGA設備上的推理,說明它們的優勢和劣勢。
使用 OpenCL 對 Stratix 10 進行程式設計以進行機器學習。涵蓋的主題:OpenCL、機器學習、Stratix 10。
在 FPGA 中使用可變精度來構建更好的機器學習推理網路。涵蓋的主題:機器學習、應用程式定製、Arria 10。
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