FPGAvs.CPU e GPU

Anche le apparecchiature mediche utilizzate nel programma del prodotto CPU o GPU si trovano spesso non vedono perché FPGA ha risultati così notevoli, anche con CPU e GPU alternative "magiche"? Infatti, CPU e GPU sono l'architettura Von Neumann, FPGA può superare le restrizioni sulla struttura e quindi ha una forte efficienza energetica.

Nello specifico, CPU e GPU richiedono l'utilizzo di SIMD (Single Instruction stream Multiple Data stream) per eseguire la memoria, il decoder, l'unità aritmetica, come la logica di elaborazione del salto di diramazione, FPGA è stato determinato al momento della programmazione la funzionalità di ogni unità logica non c'è bisogno di istruzioni; Inoltre, CPU e GPU vengono utilizzate nella memoria condivisa, e quindi richiede l'arbitrato di accesso, tra la cache privata in modo che l'unità di esecuzione per mantenere la coerenza della cache tra i membri, anche nel processo di programmazione della comunicazione FPGA espressamente requisiti, non vi è alcuna necessità per le comunicazioni di memoria condivisa.

Grazie a questo, FPGA ha una forte capacità di moltiplicazione in virgola mobile e confronto della stessa GPU a virgola mobile a bassa latenza. Questo perché FPGA ha anche un parallelismo della pipeline e parallelismo dei dati, parallelismo dei dati e solo GPU.

La forza dell'operatore, la transizione ai dispositivi Xilinx FPGA SoC accelererà e si adatta. Xilinx ottenuto accelerando il motore scalare, tra cui ARM, processore in tempo reale e un processore applicativo, il motore principale è adattivo il dispositivo logico programmabile FPGA, è anche dotato di motore di intelligenza, ora dotato di DSP. In particolare, la piattaforma VersalACAP AI engine avrà il supporto per accelerare ulteriormente e adattarsi.

"In campo medico, come un endoscopio tali applicazioni, i pazienti chirurgici hanno un requisito comune è un ritardo molto basso, o addirittura hanno bisogno di tempo reale per completare. Cattura le immagini dalla fotocamera, attraverso l'elaborazione della pipeline, e quindi al display potrebbe non essere 20 tempo delicato . CPU FPGA e GPU raggiungono una latenza così bassa, quindi questo è l'FPGA rispetto a CPU e GPU più grande vantaggio ", Subh continua ai reporter, dal consumo energetico, al costo e all'integrazione su Xilinx il SoC FPGA ha anche un vantaggio migliore.

"Molte aree, come la visualizzazione, la GPU da utilizzare per molti anni, FPGA non è impossibile, ma ci concentreremo sulle aree di forza, che fanno il movimento dei dati in uno spazio chiuso, piuttosto che la memoria Carica situazione intermittente" ha ammesso Subh.

Applicazioni FPGA nell'analisi medica di diversi livelli

Può essere in campo medico, tenendo conto della latenza e delle prestazioni AI leader del settore, estendere il ciclo di vita, solo un Xilinx di alta qualità, alta affidabilità, alta sicurezza, tempo reale, controllo deterministico e interfaccia.

Oltre a fornire tali dispositivi e piattaforme hardware Xilinx FPGA e SoC, è anche specificamente per ridurre la soglia di sviluppo FPGA per soddisfare una vasta gamma di applicazioni di mercato su misura per le esigenze della piattaforma software unificata ViTIsAI. Ho molte volte prima di introdurre questa piattaforma software, ingegneri algoritmi senza esperienza di progettazione hardware, possono anche essere applicati direttamente l'implementazione di algoritmi.

Le soluzioni mediche di Sailive hanno aiutato Illumina per l'analisi del genoma per i neonati gravi, accelerando i pazienti in terapia intensiva e i pazienti gravi per promuovere la compressa di comunicazione di tracciamento intraoculare basata su Eyetech e Merry per combattere contro i nuovi campionati. FPGA aggiunge una paura in un unwittime.

L'autore ritiene che il dispositivo FPGA di Saulith parta dall'accelerazione e dall'adattamento ad alte prestazioni ed è diventato la più grande competitività sul mercato. Da un lato, FPGA, ARM, processore applicativo, processore in tempo reale, DSP, motore AI utilizzano il sistema di film (SOC) e il software per eseguire un'elevata integrazione, che migliora la scalabilità dell'applicazione; d'altra parte, l'FPGA stesso ha Il basso ritardo è che si può dire che sia "coppia naturale" per un campo medico molto alto di ritardo.

Dall'analisi di mercato, con lo scoppio dell'epidemia, la domanda del mercato delle apparecchiature mediche ha continuato ad aumentare, in cui l'analisi dei grandi dati e i requisiti di portabilità sono estremamente elevati, queste sono solo le caratteristiche di FPGASOC. D'altra parte, l'aumento del miglioramento dei livelli medici e l'effetto Matthew del mercato, la domanda di prodotti FPGA con efficienza energetica e basso consumo energetico continua ad aumentare.

Dall'analisi del software, la piattaforma VITIS di Xilinx si applica a persone diverse, inclusi ingegneri hardware che padroneggiano il linguaggio HDL, mastering ingegneri software con i principali linguaggi di programmazione, ed è adatta anche per ingegneri esperti di algoritmi Tensorflow, Caffe, Pytorch. Con questa flessibilità, molte startup creative hanno la possibilità di mostrare i pugni.

Attraverso l'introduzione di Xilinx, si può dire che sia grandi apparecchiature che apparecchiature portatili, FPGA ha il suo posto.

Come svilupparsi nel futuro di Shanling Medical Innovation? SUBH ha affermato che nel prodotto medico, Saulisi continuerà a migliorare l'integrazione e ridurre le dimensioni della confezione e, d'altra parte, i calcoli eterogenei aumentano l'efficienza e le prestazioni.

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