ทำไมต้องใช้ FPGA สำหรับ ตัวควบคุมกำแพงวิดีโอ?
FPGA ย่อมาจาก gate array ที่ตั้งโปรแกรมได้ มันเป็นเรื่องที่ถูกปากดังนั้นเรามาเริ่มจากคำจำกัดความพื้นฐานกันดีกว่า โดยพื้นฐานแล้ว FPGA เป็นวงจรฮาร์ดแวร์ที่ผู้ใช้สามารถตั้งโปรแกรมเพื่อดำเนินการเชิงตรรกะอย่างน้อยหนึ่งรายการ เมื่อก้าวไปอีกขั้น FPGA คือวงจรรวมหรือ IC ซึ่งเป็นชุดของวงจรบนชิปซึ่งเป็นส่วนของ "อาร์เรย์" วงจรหรืออาร์เรย์เหล่านั้นคือกลุ่มของลอจิกเกตที่ตั้งโปรแกรมได้หน่วยความจำหรือองค์ประกอบอื่น ๆ
คุณอาจใช้ FPGA เมื่อคุณต้องการเพิ่มประสิทธิภาพชิปสำหรับปริมาณงานเฉพาะ หรือเมื่อคุณมีแนวโน้มที่จะต้องทำการเปลี่ยนแปลงที่ระดับชิปในภายหลัง การใช้งาน FPGA ครอบคลุมหลากหลายด้าน ตั้งแต่อุปกรณ์สำหรับวิดีโอและภาพ ไปจนถึงวงจรสำหรับคอมพิวเตอร์ รถยนต์ แอปพลิเคชันด้านการบินและอวกาศ นอกเหนือจากอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สำหรับการประมวลผลเฉพาะทาง และอื่นๆ อีกมากมาย FPGA มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการสร้างต้นแบบวงจรรวมเฉพาะแอปพลิเคชัน (ASIC) หรือโปรเซสเซอร์ สามารถตั้งโปรแกรม FPGA ใหม่ได้จนกว่าการออกแบบ ASIC หรือโปรเซสเซอร์จะถือเป็นที่สิ้นสุดและปราศจากข้อบกพร่อง และการผลิต ASIC ขั้นสุดท้ายจริงจะเริ่มต้นขึ้น Intel เองใช้ FPGA เพื่อสร้างต้นแบบชิปใหม่
พรมแดนใหม่สำหรับ FPGA: ปัญญาประดิษฐ์
ปัจจุบัน FPGA ได้รับความนิยมในอีกสาขาหนึ่งนั่นคือ deep neural networks (DNNs) ที่ใช้สำหรับปัญญาประดิษฐ์ (AI) การรันแบบจำลองการอนุมาน DNN ใช้พลังการประมวลผลที่สำคัญ หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) มักใช้เพื่อเร่งการประมวลผลการอนุมาน แต่ในบางกรณี FPGA ประสิทธิภาพสูงอาจมีประสิทธิภาพดีกว่า GPU ในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
Microsoft ได้นำความสามารถรอบด้านของ Intel FPGA มาใช้เพื่อเร่งความเร็ว AI Project Brainwave ของ Microsoft ช่วยให้ลูกค้าสามารถเข้าถึง Intel Stratix FPGA ผ่านบริการคลาวด์ของ Microsoft Azure เซิร์ฟเวอร์คลาวด์ที่ติดตั้ง FPGA เหล่านี้ได้รับการกำหนดค่าโดยเฉพาะสำหรับการรันโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก บริการของ Microsoft ช่วยให้นักพัฒนาสามารถควบคุมพลังของชิป FPGA ได้โดยไม่ต้องซื้อและกำหนดค่าฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์เฉพาะ แต่นักพัฒนาสามารถทำงานกับเครื่องมือโอเพนซอร์สทั่วไปเช่น Microsoft Cognitive Toolkit หรือ TensorFlow AI development framework
เมื่อเผชิญกับความท้าทายด้านความต้องการที่รุนแรงและรวดเร็วของตลาด 5G และ IoT สำหรับนักพัฒนาระบบฝังตัว FPGA ได้กลายเป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับการพัฒนาระบบด้วยกรอบการออกแบบความยืดหยุ่นของ FPGA สำหรับการดำเนินการกับข้อมูลที่ซับซ้อนจำนวนมากเช่นภาพ สัญญาณสัญญาณเสียง ฯลฯ จะช่วยให้มีความยืดหยุ่นสูงและประสิทธิภาพที่ดีที่สุดเมื่อแพลตฟอร์มฝังตัวมากขึ้นเรื่อย ๆ เริ่มให้ความสามารถในการประมวลผลแบบเอดจ์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับแอปพลิเคชัน AI และ IoT FPGA จึงให้ประสิทธิภาพที่สูงขึ้นโดยใช้พลังงานต่ำลงและความยืดหยุ่นในการออกแบบ นักพัฒนาเทียบกับ ASIC
ตลาด FPGA คาดว่าจะสูงถึง 5.9 พันล้านดอลลาร์ในอีก 7.6 ปีข้างหน้าโดยมีอัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปีที่ XNUMX% จากการศึกษาด้วย Intel และ AMD และโรงงานขนาดใหญ่อื่น ๆ ยังคงส่งเสริมเทคโนโลยี FPGA iSEMC มุ่งมั่นที่จะสร้างสรรค์นวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง และจัดหาผลิตภัณฑ์ที่ชาญฉลาดกว่าให้ FPGA ที่มีความจุสูงและมีประสิทธิภาพสูงโดยมีความล่าช้าต่ำและมีความน่าเชื่อถือสูงในคุณภาพอุตสาหกรรมและคุณสมบัติที่สมบูรณ์ที่สุดในอุตสาหกรรมซึ่งเป็นข้อได้เปรียบที่ใหญ่ที่สุดของ iSEMC ในด้านตัวควบคุมผนังวิดีโอสำหรับ เวลานาน.
