也许你正在为边缘计算设计一个嵌入式推理引擎。或者您正在汽车视觉处理方面迈出下一步。又或许你有可以在数据中心挑战英伟达和谷歌的洞察力。在广泛的性能需求、环境和应用中，人工智能加速器架构不仅在设计方面，而且在验证和实施方面都提出了独特的挑战。从一种架构转移到FPGA——这几乎是这个领域的一个强制性步骤——然后转移到生产ASIC是一个不平凡的旅程。但是如果你提前计划，这不一定是一次冒险。 如果您选择——大多数团队都会选择——用FPGAs进行概念验证或验证平台，那么从一开始，您就会被同时拉向三个方向，

也许你正在为边缘计算设计一个嵌入式推理引擎。或者您正在汽车视觉处理方面迈出下一步。又或许你有可以在数据中心挑战英伟达和谷歌的洞察力。在广泛的性能需求、环境和应用中，人工智能加速器架构不仅在设计方面，而且在验证和实施方面都提出了独特的挑战。从一种架构转移到FPGA——这几乎是这个领域的一个强制性步骤——然后转移到生产ASIC是一个不平凡的旅程。但是如果你提前计划，这不一定是一次冒险。 如果您选择——大多数团队都会选择——用FPGAs进行概念验证或验证平台，那么从一开始，您就会被同时拉向三个方向，