FPGA在边缘AI中的应用

AI 正在向边缘迁移

从聊天机器人、内容生成到高级数据分析，AI 已无处不在。过去，大多数 AI 处理都在云端完成。然而，随着模型功能日益强大以及对实时洞察的需求持续增长，AI 正在向边缘转移。智能摄像头和传感器中的卷积神经网络 (CNN) 已印证这一趋势。 但面对大语言模型 (LLM) 等新一代 AI 技术，时延、功耗和成本受到严格限制的嵌入式环境能否运行如此复杂的工作负载？简而言之：可以，但这需要新型硬件的支持。

为何边缘 AI 需要新方法

在边缘部署 AI 并非只是将云端模型移植到小型设备，而是需要重新审视系统架构，以满足以下关键需求：

更低时延（如机器人、自主系统、智能制造和医疗影像）；

严苛的功耗和散热限制（如电池供电设备和无风扇外壳）；

安全性和数据主权（如本地处理敏感数据）；

更长的产品生命周期和现场更新（如工业及汽车领域的部署，以及更高效的新模型和算法开发）。

尽管传统 GPU 架构专为满足数据中心的计算密集型需求而设计，但在功耗受限型和时延敏感型嵌入式环境中，其表现往往不尽如人意。 凭借可定制的硬件管线和高效的并行处理能力，FPGA 能够在不产生额外开销的情况下，提供边缘系统所需的出色性能表现。FPGA 固有的高适应性更能让开发人员针对特定工作负载进行优化，在边缘实现能效更高的实时 AI，从而使其成为更具战略意义的选择。这正是现场可编程门阵列 (FPGA) 的用武之地。

FPGA 和 AI：强强联合

凭借其可重新编程逻辑架构、嵌入式 AI 张量模块以及多样化的内存架构选择，Altera 的 Agilex FPGA 和 SoC 产品组合为边缘 AI 提供了更具竞争力的解决方案：

定制化硬件加速，无需设计 ASIC；

低时延推理，可满足时间关键型应用需求；

适应性更强的 AI 管线，可随模型和标准变化而动态调整；

能效表现更出色，尤其适合中低端 AI 部署场景。

然而，仅有可编程性还不够。要真正加速边缘 AI，工具链还须简化从模型到硬件的全流程。

从框架到 FPGA：实现部署路径的自动化

Altera 的一项关键创新在于弥合 AI 开发框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）与 FPGA 硬件部署之间的鸿沟。 借助 Altera 的FPGA AI 套件和QuartusPrime 设计软件，结合开源的 OpenVINO 工具套件，开发人员现在能够：

直接导入主流框架的预训练 AI 模型；

自动优化并量化模型以适应边缘硬件；

生成 RTL 并集成到更广泛的嵌入式系统中；

利用 IP、参考设计和开发套件加速产品上市。

这种端到端流程让工程师能够专注于创新，而非重新构建基础设施。

真实世界中的影响力：从高性能到低功耗

FPGA 正在各行各业推动新一代 AI 解决方案落地：

工业自动化：缺陷检测、预测性维护和自适应控制；

汽车领域：高级驾驶辅助和传感器融合；

医疗领域：便携式诊断和 AI 辅助成像；

智慧城市和视觉系统：具备端侧分析能力的智能摄像头。

视频编码和流媒体公司Vitec 采用 Altera FPGA 将 AI 功能直接嵌入硬件，在不增加功耗和系统复杂性的前提下，加快了上市速度并实现了全新功能。

展望未来

随着 AI 的持续发展，相关支持硬件也必须随之演进。Altera 相信，未来的嵌入式智能将更具灵活性、可扩展性和可编程性。FPGA 为实现这一愿景奠定了坚实基础。 无论是构建低功耗传感器中枢，还是高性能工业边缘系统，Altera 都能提供更出色的硬件、工具、IP 和生态系统，在多样化边缘场景中助力 AI 落地。