如今人工智能（AI）已成為技術(shù)領(lǐng)域最時髦的用語之一,，它在廣義上通常用來描述互連的“智能”技術(shù)。然而,，考慮到AI可以實現(xiàn)的各種不同的功能,，以及AI解決方案產(chǎn)出的成果,，AI的格局及其開發(fā)可以說都十分復(fù)雜,。事實上，AI技術(shù)的特定應(yīng)用不僅將它從眾多技術(shù)中區(qū)別開來,，還決定了它的開發(fā)方式,，開發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)和要求以及需要進行的測試。因此,，與其說AI是一種“包括萬象”的技術(shù),，不如說是一種定制化解決方案的網(wǎng)絡(luò)，用于解決復(fù)雜的技術(shù)挑戰(zhàn),。

最近萊迪思市場營銷副總裁Matt Dobrodziej和TECHnalysis Research總裁兼首席分析師Bob O'Donnell在一場圓桌會議上探討了為特定應(yīng)用開發(fā)AI解決方案的流程問題,。本篇博文將回顧此次會議中的主要內(nèi)容，并就特定應(yīng)用如何決定AI模型的開發(fā),、創(chuàng)建AI模型的挑戰(zhàn)以及如何利用市場上的一些領(lǐng)先技術(shù)等內(nèi)容提供一些思考,。

AI成為主流以及網(wǎng)絡(luò)邊緣計算的崛起

曾經(jīng)難以想象的技術(shù)如今正通過智能手機、PC,、汽車,、其它各種互連設(shè)備進入消費領(lǐng)域和從工廠車間到醫(yī)療保健設(shè)備的各類商業(yè)領(lǐng)域。并且由于人們對AI和機器學(xué)習(xí)（ML）抱有極大的熱情,，這些技術(shù)的創(chuàng)新步伐通常遠超其實現(xiàn)水平,。

設(shè)計師面臨的創(chuàng)造性的挑戰(zhàn)和機遇在于，如何應(yīng)用模式匹配或劃分等復(fù)雜概念,，將萊迪思當(dāng)前的設(shè)備變得更加智能,、用途更廣。過去,，運行AI推理應(yīng)用需要大型數(shù)據(jù)中心強大的計算能力和功能,。而現(xiàn)在,，同樣的應(yīng)用可以在本地運行，并且功耗要低得多,，精度也能達到曾經(jīng)只能在服務(wù)器上達到的水平,。

這種轉(zhuǎn)變的推動因素主要包括用戶安全性、隱私和延遲方面的要求以及高效運行AI模型的新硬件（其效率與基于服務(wù)器的云實現(xiàn)不相上下）的出現(xiàn),。人工智能和數(shù)據(jù)處理越來越多地由本地設(shè)備實現(xiàn),，這對系統(tǒng)開發(fā)影響巨大。

AI問題和解決方案框架

希望進入AI和ML領(lǐng)域的開發(fā)人員在了解特定AI應(yīng)用和設(shè)計目標(biāo)后,，必須識別并采合適的基礎(chǔ)技術(shù),。這個過程通常遵循三個步驟：

1.構(gòu)思——選定應(yīng)用和確定相關(guān)要求

構(gòu)建AI應(yīng)用需要了解應(yīng)用的要求，包括性能,。應(yīng)用需要多少處理能力,？可用的功率預(yù)算是多少？電池的尺寸是多少,，效率如何,？請記住退后一步以全局的眼光審視正在構(gòu)建的系統(tǒng)。哪些傳感器可用于獲取數(shù)據(jù)以使應(yīng)用智能化,？

2.設(shè)計——構(gòu)建模型或者采用預(yù)設(shè)模型然后進行訓(xùn)練

定義好參數(shù)后,，下一個任務(wù)是選用合適的模型。模型實質(zhì)上決定了設(shè)計人員想要的應(yīng)用類型以及支持所需功能需要的硬件,。根據(jù)當(dāng)前的問題,，可以選擇多種模型，包括開源社區(qū)中提供的各種模型,，例如音頻處理模型或者視覺模型,。

3.測試——確保設(shè)計如預(yù)期正常工作

從概念到實際的解決方案產(chǎn)品需要經(jīng)過大量的測試，確保它在不同的環(huán)境和特定的使用場景中按預(yù)期運行,。例如,，跟蹤用戶注意力的應(yīng)用需要在不同的使用場景和環(huán)境條件下為所有用戶正常工作。測試可以通過不同的方式完成,；模型驗證使用Tensor Board等標(biāo)準(zhǔn)工具將許多具有代表性的樣本引入模型,，以初步了解模型的工作情況。其他測試則是通過回歸測試完成,，最好是在目標(biāo)硬件上進行,。最后在系統(tǒng)用戶體驗（UX）測試中，可以在現(xiàn)實生活使用場景下測試極端案例,，發(fā)現(xiàn)模型的不足之處,。

FPGA為網(wǎng)絡(luò)邊緣AI創(chuàng)造獨特價值

現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）能為網(wǎng)絡(luò)邊緣AI帶來各種機遇。這類靈活的集成電路支持自定義的工作流程開發(fā)和最終系統(tǒng)設(shè)計,，有助于應(yīng)對AI開發(fā)中的諸多挑戰(zhàn),。

設(shè)計人員通常要在選用硬件方面做出艱難的決策,。這些選擇可能在流程后期讓他們囿于特定的設(shè)計中，限制了他們在基礎(chǔ)組件的功能之上開展額外的工作,。FPGA自身的靈活性使其成為網(wǎng)絡(luò)邊緣計算的理想選擇,，因為它們即使在部署到最終系統(tǒng)中后，只要需要對功能進行更改,，就能通過軟件更新快速適應(yīng),。

人工智能在不斷變化中，其發(fā)展和創(chuàng)新的速度往往超過系統(tǒng)設(shè)計,。在AI和ML領(lǐng)域,，適應(yīng)性強、可重新編程的硬件解決方案是跟上創(chuàng)新速度的關(guān)鍵,。由于FPGA本身可編程,，因此它們可以縮短產(chǎn)品上市時間，并且不限于固定功能,，可延長系統(tǒng)或應(yīng)用的生命周期,。同樣重要的是它們擁有并行處理能力，這對于高性能人工智能應(yīng)用非常關(guān)鍵,，可以在提供更高性能的同時降低功耗,。

萊迪思Nexus? FPGA平臺可在配置和運行時提供低功耗、高性能,、小尺寸和安全特性，這些優(yōu)勢可以幫助AI和ML解決方案脫穎而出,。萊迪思FPGA根據(jù)FPGA支持的應(yīng)用類型進行分類：

?通用型——滿足廣泛的應(yīng)用需求

?嵌入式視覺——視頻橋接和處理

?超低功耗——功耗和設(shè)計空間有限的應(yīng)用

?系統(tǒng)控制和安全——平臺管理和安全應(yīng)用

除了用于網(wǎng)絡(luò)邊緣AI解決方案的FPGA外,，萊迪思sensAI?解決方案集合可以為設(shè)計人員提供評估、開發(fā)和部署基于FPGA的AI和ML方案所需的一切資源,，從而在網(wǎng)絡(luò)邊緣加速靈活,、低功耗推理的集成。萊迪思集成解決方案可以幫助開發(fā)人員快速輕松地為各種應(yīng)用部署設(shè)備端AI功能,。

如果您想了解有關(guān)該主題的更多信息,，可以在此處查看之前提到的圓桌會議。此外,，請留意萊迪思關(guān)于最新半導(dǎo)體和技術(shù)趨勢的更多圓桌討論,。如果您對萊迪思解決方案有任何疑問，請立即聯(lián)系我們,！