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現在人工智能（AI）它已經成為技術領域最時尚的術語之一，通常用來描述互連的智能ECS代理”技術。但是，考慮一下AI可以實現的各種功能，以及AI解決方案產出的結果，AI格局及其開發可以說是非常復雜的。事實上，AI該技術的具體應用不僅區別于許多技術，還決定了其開發方法、開發標準和要求以及需要進行的測試。所以，與其說AI它是一種用于解決復雜技術挑戰的定制解決方案網絡，包括萬象技術。

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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在圓桌會議上討論了特定應用程序的開發AI解決方案的流程問題。本文將回顧會議的主要內容，并決定如何決定具體的應用程序AI開發和創建模型AI模型的挑戰，以及如何利用市場上的一些領先技術。

AI成為網絡邊緣計算的主流和崛起

通過智能手機，曾經難以想象的技術，PC、汽車等各種互聯設備進入消費領域，從工廠車間到醫療保健設備的各種商業領域。因為人們是對的AI和機器學習（ML）帶著極大的熱情，這些技術的創新步伐通常遠遠超過實現水平。

設計師面臨的創造性挑戰和機遇在于如何匹配或劃分應用模式，使萊迪思目前的設備更加智能和廣泛。在過去，操作AI推理應用程序需要大型數據中心強大的計算能力和功能。現在，同樣的應用程序可以在本地運行，功耗要低得多，精度只能在服務器上達到。

這種轉變的驅動因素主要包括用戶安全、隱私和延遲要求以及高效運行AI新模型硬件的出現（其效率與基于服務器的云實現相當）。當地設備越來越多地實現人工智能和數據處理，這對系統開發有很大的影響。

AI問題和解決方案框架

希望進入AI和ML該領域的開發人員正在了解具體情況AI應用和設計目標后，必須識別并采用適當的基礎技術。這一過程通常遵循三個步驟：

1. 構思-選擇應用和確定相關要求

構建AI應用程序需要了解應用程序的要求，包括性能。應用程序需要多少處理能力？可用的功率預算是多少？電池的大小和效率是多少？請記住，從全局的角度檢查正在構建的系統。哪些傳感器可以用來獲取數據以使應用程序智能化？

2. 設計-構建模型或使用預設模型進行訓練

定義參數后，下一個任務是選擇合適的模型。模型本質上決定了設計師想要的應用類型和支持所需功能所需的硬件。根據目前的問題，可以選擇各種模型，包括開源社區提供的各種模型，如音頻處理模型或視覺模型。

3. 測試-確保設計正常工作

從概念到實際解決方案的產品需要大量的測試，以確保其在不同的環境和特定的使用場景中運行。例如，在不同的使用場景和環境條件下，跟蹤用戶注意力的應用程序需要為所有用戶正常工作。測試可以通過不同的方式完成；使用模型驗證Tensor Board為了初步了解模型的工作情況，將許多具有代表性的樣本引入到模型中。其過回歸測試完成其他測試，最好在目標硬件上進行。最后，系統用戶體驗（UX）在現實生活中，極端案例可以在場景進行測試，發現模型的不足。

FPGA為網絡邊緣AI創造獨特的價值

現場可編程門陣列（FPGA）可以是網絡邊緣AI帶來各種各樣的機會。這種靈活的集成電路支持的工作流程開發和最終系統設計，有助于應對AI開發中的許多挑戰。

設計師通常必須對硬件的選擇做出困難的決定。這些選擇可能會限制他們在基本組件的功能上進行額外的工作，而這些選擇可能會限制他們在后期的特定設計。FPGA它自身的靈活性使它成為網絡邊緣計算的理想選擇，因為它們可以通過軟件更新快速適應，即使它們部署到最終系統中。

隨著人工智能的不斷變化，其發展和創新往往超過系統設計。在AI和ML在該領域，適應性強、可重新編程的硬件解決方案是跟上創新速度的關鍵。由于FPGA可編程，可縮短產品上市時間，不限于固定功能，延長系統或應用的生命周期。同樣重要的是，它們具有并行處理能力，這對高性能人工智能應用至關重要，可以降低功耗，同時提供更高的性能。

萊迪思Nexus FPGA在配置和運行過程中，平臺可以提供低功耗、高性能、小尺寸和安全特性AI和ML解決方案脫穎而出。FPGA根據FPGA對支持的應用類型進行分類：

? 通用型-滿足廣泛的應用需求

? 嵌入式視覺-視頻橋接和處理

? 超低功耗-功耗和設計空間有限的應用

? 系統控制與安全-平臺管理與安全應用

除網絡邊緣外AI解決方案的FPGA外，萊迪思sensAI集合解決方案可以為設計師提供評估、開發和部署FPGA的AI和ML解決方案所需的所有資源都可以加速網絡邊緣靈活、低功耗推理的集成。萊迪思集成解決方案可以幫助開發人員快速、輕松地部署各種應用程序設備AI功能。

如果您想了解更多關于這個主題的信息，請查看前面提到的圓桌會議。此外，請關注更多關于萊迪思最新半導體和技術趨勢的圓桌討論。