FPGA를 사용하는 이유 비디오 월 컨트롤러?

FPGA는 필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이를 나타냅니다. 꽤 입이 많으니 기본 정의부터 시작하겠습니다. 기본적으로 FPGA는 사용자가 하나 이상의 논리 연산을 수행하도록 프로그래밍 할 수있는 하드웨어 회로입니다. 한 단계 더 나아가, FPGA는 집적 회로 또는 IC로, 칩의 회로 세트 인 "어레이"부품입니다. 이러한 회로 또는 어레이는 프로그래밍 가능한 논리 게이트, 메모리 또는 기타 요소의 그룹입니다.

특정 작업 부하에 맞게 칩을 최적화해야 하거나 나중에 칩 수준에서 변경해야 할 가능성이 있는 경우 FPGA를 사용할 수 있습니다. FPGA의 용도는 비디오 및 이미징 장비부터 컴퓨터, 자동차, 항공우주 애플리케이션 회로, 특수 처리용 전자 장치 등에 이르기까지 광범위한 영역을 포괄합니다. FPGA는 ASIC(주문형 집적 회로) 또는 프로세서의 프로토타입을 제작하는 데 특히 유용합니다. ASIC 또는 프로세서 설계가 최종적이고 버그가 없으며 최종 ASIC의 실제 제조가 시작될 때까지 FPGA를 다시 프로그래밍할 수 있습니다. Intel 자체에서는 FPGA를 사용하여 새로운 칩의 프로토타입을 제작합니다.

FPGA의 새로운 개척 : 인공 지능

오늘날 FPGA는 인공 지능 (AI)에 사용되는 심층 신경망 (DNN)이라는 또 다른 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. DNN 추론 모델을 실행하려면 상당한 처리 능력이 필요합니다. 그래픽 처리 장치 (GPU)는 종종 추론 처리를 가속화하는 데 사용되지만 경우에 따라 고성능 FPGA가 실제로 기계 학습을 위해 대량의 데이터를 분석 할 때 GPU를 능가 할 수 있습니다.

Microsoft는 이미 AI 가속화를 위해 Intel FPGA 다 기능성을 사용하고 있습니다. Microsoft의 Project Brainwave는 고객에게 Microsoft Azure 클라우드 서비스를 통해 Intel Stratix FPGA에 대한 액세스를 제공합니다. 이러한 FPGA가 장착 된 클라우드 서버는 딥 러닝 모델을 실행하기 위해 특별히 구성되었습니다. Microsoft 서비스를 통해 개발자는 특수 하드웨어 및 소프트웨어를 구매 및 구성하지 않고도 FPGA 칩의 성능을 활용할 수 있습니다. 대신 개발자는 Microsoft Cognitive Toolkit 또는 TensorFlow AI 개발 프레임 워크와 같은 일반적인 오픈 소스 도구로 작업 할 수 있습니다.

임베디드 시스템 개발자를위한 5G 및 IoT 시장의 치열하고 빠른 수요 도전에 직면하여 FPGA는 시스템 개발을위한 인기있는 선택이되었습니다 .FPGA 탄력성의 설계 프레임 워크를 통해 이미지와 같은 복잡한 데이터 작업을 다수 처리 할 수 ​​있습니다. 신호, 사운드 신호 등은 높은 탄력성과 최적의 성능을 추구하는 데 도움이 될 것입니다. 점점 더 많은 임베디드 플랫폼이 AI 및 IoT 애플리케이션에 강력한 에지 컴퓨팅 기능을 제공하기 시작함에 따라 FPGA는 더 낮은 전력 소비와 더 큰 설계 유연성으로 더 높은 성능을 제공합니다. 개발자는 ASIC와 비교했습니다.

연구에 따르면 FPGA 시장은 향후 5.9 년 동안 7.6 억 달러에이를 것으로 예상되며 연평균 XNUMX %의 성장률을 보일 것으로 예상되며 Intel과 AMD 및 기타 대형 공장이 FPGA 기술을 지속적으로 홍보함에 따라 iSEMC는 지속적으로 혁신에 전념하고 있습니다. 보다 스마트 한 제품을 제공함으로써 FPGA를 낮은 지연으로 고용량, 고효율로 제공하며, 산업용 품질의 높은 신뢰성과 업계에서 가장 완벽한 사양을 제공합니다. 이는 비디오 월 컨트롤러 분야에서 iSEMC의 가장 큰 장점입니다. 장기.