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　　2024 年:第二代 Versal AI Edge 系列——集成可编程逻辑、CPU、DSP 和 AI 引擎,首次在单芯片上实现端到端 AI 加速,并为需要异构、低时延和高能效计算的新一代应用提供支持。

　　2024 年:Spartan UltraScale+ FPGA 系列——补充了我们广泛的成本优化型 FPGA 和自适应 SoC 产品组合,为 I/O 密集型边缘应用提供经济高效的性能。Vivado 和 Vitis 软件的推出对推动市场扩张具有重要意义。Vivado 软件通过高层次综合、机器学习优化和无缝 IP 核集成等高级功能,支持开发人员简化工作流程、缩短开发周期并实现更高的性能。

　　Vitis 开发环境带来了预优化的工具和抽象层,以助力加速 AI 推理。最新版本( 2024.2 )包含多项新功能,例如,面向嵌入式 C/C++ 设计的独立工具,以及简化搭载 AI 引擎的 AMD Versal 自适应 SoC 的使用的增强功能。我们持续投入于这些工具领域,令用户工作更加高效,同时能够利用新的和日益演进的数据类型与 AI 模型。

FPGA  技术的演变

　　边缘AI

　　如今,大部分 AI 工作负载都在数据中心 GPU 上运行。然而,越来越多的 AI 处理发生在边缘。FPGA 技术居于各行各业 AI 融合应用快速增长的前沿。FPGA 和自适应 SoC 能实时提供针对传感器数据的低时延处理,从而加速边缘端 AI 推理。随着近来小型生成式 AI 模型的推出,我们可以看到“ChatGPT 时刻”即将来到边缘端,这些新的 AI 模型可以在边缘设备上运行,无论是在 AI PC 、在您的车辆中、在工厂机器人、在太空还是任何嵌入式应用中。

　　以下仅列举了 AMD 自适应计算技术目前如何支持边缘 AI 工作负载的几个示例:

　　美国国家航空航天局( NASA ) – AMD Virtex FPGA 助力 NASA 火星探测器实现 AI 功能,用于图像检测、匹配和校正,并在数据返回地球前过滤掉无用数据。

　　斯巴鲁 – 已选择 AMD 第二代 Versal AI Edge 系列自适应 SoC,将 AI 功能引入其下一代 ADAS“EyeSight”驾驶辅助安全系统。

　　SICK – AMD Kintex™ UltraScale+™ FPGA 和 FINN 机器学习框架帮助 SICK 提供快速且准确的包裹检查,从而增强工厂自动化。

　　Radmantis – AMD Kria™ 自适应 SOM 器件正助力实时 AI 推理,以促进可持续鱼类养殖。

　　JR 九州 – 日本最大的子弹头列车运营商之一,正采用 AMD Kria SOM 为其基于 AI 的轨道检查系统进行实时图像处理。

　　Clarius – 正使用 AMD Zynq UltraScale 自适应 SoC 助力其手持式超声设备中的感兴趣区域 AI 识别。展望未来

　　我们看到,基于 FPGA 的自适应计算正持续推动边缘 AI 应用的突破,这些应用涵盖自动驾驶、机器人和工业自动化、6G 网络、气候变化、药物研发、科学研究以及太空探索等领域。值此 FPGA 诞生 40 周年之际,我们为发明这项技术感到无比自豪,并回顾其发展历程及其在此后 40 年的巨大影响。致力于开发尖端和市场领先产品的开发人员持续运用 FPGA 技术推动创新芯片设计、支持硬件辅助验证并加快产品上市时间。AMD 致力于在未来数十年引领这项卓越技术的演进。