距離 2023 AI 元年剛剛過去 2 年，AI 發(fā)展速度之快、應(yīng)用范圍之廣已超乎想象。可以預(yù)見，人工智能將逐步滲透進各行各業(yè)，從方方面面影響人們的生活。對廠商或企業(yè)來說，如何更具性價比地打造 AI+ 設(shè)備將成為提升生產(chǎn)力和效益的關(guān)鍵。

這正是 ALINX 設(shè)計 高端 FPGA + GPU 方案 的價值所在。

試想一些典型的 AI 應(yīng)用場景，比如工業(yè)質(zhì)檢，既要毫秒級的機械臂控制，又需運行精密的視覺算法；又如智慧醫(yī)院，既要保護患者隱私在本地處理 CT 影像，又要保證 AI 診斷的準確性。單一芯片方案在這里捉襟見肘：GPU 擅長處理深度學(xué)習(xí)卻難以實現(xiàn)精準的實時控制，F(xiàn)PGA 能保證納秒級響應(yīng)卻在 AI 模型部署上效率低下。

若使用特定 ASIC，也要承擔 AI 推理算法迭代速度過快的風(fēng)險。一旦流片完成，將無法調(diào)整其計算邏輯。

企業(yè)在選擇 AI 推理硬件時，除了關(guān)注性能和功耗，還需要考慮整體擁有成本（TCO），包括開發(fā)成本、部署成本和維護成本。然而，傳統(tǒng)硬件架構(gòu)在這方面存在明顯痛點：

• ASIC 設(shè)計成本極高，開發(fā)周期長（通常需 12-24 個月），適用于大規(guī)模量產(chǎn)的消費級 AI 芯片，但對于中小型企業(yè)或特定行業(yè)應(yīng)用，ROI 并不劃算。

• GPU 受限于固定的指令集和數(shù)據(jù)流架構(gòu)，在邊緣計算環(huán)境下通常無法發(fā)揮最高效能，導(dǎo)致計算資源利用率偏低，進一步增加了單位算力的成本。

當前 AI 推理市場急需一種能夠兼顧高性能、低功耗、靈活性和經(jīng)濟性的計算架構(gòu)，以解決現(xiàn)有 ASIC 和 GPU 的局限性，滿足實際應(yīng)用需求。

ALINX 分別汲取 AMD 和英偉達之長，設(shè)計了基于 AMD Virtex Ultrascale+ FPGA（XCVU13P）和 NVIDIA Jetson Orin NX GPU 的超高端開發(fā)平臺 AXVU13F。

平臺的設(shè)計不僅提供了強大的計算能力和靈活性，還通過豐富的外設(shè)擴展接口，使得開發(fā)者能夠根據(jù)不同應(yīng)用需求進行高度定制化，進一步提高系統(tǒng)的整體性能。

高端 FPGA 和 GPU 的結(jié)合為開發(fā)者提供了一個極具靈活性的開發(fā)平臺，能夠應(yīng)對不同類型的 AI 推理任務(wù)。以智能汽車與自動駕駛為例，F(xiàn)PGA 處理傳感器數(shù)據(jù)的預(yù)處理和初步分析，GPU 負責(zé)深度學(xué)習(xí)推理，執(zhí)行復(fù)雜的路徑規(guī)劃和目標檢測，確保自動駕駛系統(tǒng)在實時性和安全性上的表現(xiàn)。

這種“FPGA 處理傳感器洪流+GPU 專注模型推理”的協(xié)同模式，也同樣適用于其他需要低延遲、高效的圖像識別和決策處理的場景，如工業(yè)檢測、視頻監(jiān)控等。

ALINX 提供完整的用戶開發(fā)手冊和工具鏈與全備的技術(shù)支持，幫助您縮短從原型到量產(chǎn)的周期。