FPGAvs.CPU&GPU

Peralatan medis yang digunakan dalam program produk CPU atau GPU juga sering ditemukan tidak melihat mengapa FPGA memiliki hasil yang luar biasa, bahkan dengan alternatif CPU dan GPU"magic"? Faktanya, CPU dan GPU adalah arsitektur Von Neumann, FPGA dapat menembus batasan pada struktur dan karenanya memiliki efisiensi energi yang kuat.

Secara khusus, CPU dan GPU memerlukan penggunaan SIMD (Single Instruction stream Multiple Data stream) untuk melakukan memori, decoder, unit aritmatika, seperti logika pemrosesan lompatan cabang, FPGA telah ditentukan pada saat memprogram fungsionalitas setiap logika unit tidak perlu instruksi; Selanjutnya, CPU dan GPU digunakan dalam memori bersama, dan oleh karena itu memerlukan arbitrase akses, antara cache pribadi sehingga unit eksekusi untuk menjaga koherensi cache antara anggota, juga dalam proses pemrograman komunikasi FPGA secara tegas persyaratan, tidak perlu untuk komunikasi memori bersama.

Berkat ini, FPGA memiliki kemampuan penggandaan floating-point yang kuat, dan perbandingan latensi yang lebih rendah dari floating point GPU yang sama. Ini karena, FPGA juga memiliki paralelisme pipa dan paralelisme data, paralelisme data dan GPU saja.

Kekuatan dari operator, transisi ke perangkat FPGA Xilinx SoC akan mempercepat dan adaptif. Xilinx dicapai dengan mempercepat mesin skalar, termasuk ARM, prosesor real-time dan prosesor aplikasi, mesin inti adaptif perangkat logika programmable FPGA, juga dilengkapi dengan mesin intelijen, sekarang dilengkapi dengan DSP. Secara khusus, platform VersalACAP AI engine akan memiliki dukungan untuk lebih berakselerasi dan adaptif.

& quot;Dalam bidang medis, seperti aplikasi endoskopi seperti itu, pasien operasi memiliki persyaratan umum penundaan yang sangat rendah, atau bahkan membutuhkan waktu nyata untuk menyelesaikannya. Menangkap gambar dari kamera, melalui pemrosesan pipa, dan kemudian ke layar mungkin tidak 20 waktu yang sulit .CPU FPGA dan GPU mencapai latency yang rendah, jadi ini adalah FPGA dibandingkan dengan CPU dan GPU keuntungan terbesar", Subh lanjut ke reporter, dari konsumsi daya, biaya, dan integrasi di Xilinx, SoC FPGA juga memiliki keunggulan yang lebih baik.

& quot;Banyak area, seperti visualisasi, GPU untuk digunakan selama bertahun-tahun, FPGA bukan tidak mungkin, tetapi kami akan fokus pada area kekuatan, yang melakukan pergerakan data di ruang tertutup, daripada memori Situasi unggah terputus-putus&kutipan; Subah mengaku.

Aplikasi FPGA dalam analisis medis dari berbagai level

Itu bisa di bidang medis, dengan mempertimbangkan latensi dan kinerja AI terkemuka di industri, memperpanjang siklus hidup, hanya kualitas tinggi Xilinx, keandalan tinggi, keamanan tinggi, real-time, kontrol deterministik dan antarmuka.

Selain menyediakan perangkat keras dan platform Xilinx FPGA dan SoC, juga secara khusus untuk mengurangi ambang pengembangan FPGA untuk memenuhi berbagai aplikasi pasar yang disesuaikan dengan kebutuhan platform perangkat lunak terpadu ViTIsAI. Saya telah berkali-kali sebelum memperkenalkan platform perangkat lunak ini, algoritma insinyur tanpa pengalaman desain perangkat keras, juga dapat langsung diterapkan implementasi algoritma.

Solusi medis Sailive' membantu Illumina untuk analisis genom untuk bayi baru lahir yang parah, mempercepat pasien ICU dan pasien parah untuk mempromosikan tablet komunikasi pelacakan intraokular berbasis Eyetech, dan Merry untuk bertarung melawan kejuaraan baru. FPGA menambahkan ketakutan di waktu yang tidak terduga.

Penulis percaya bahwa perangkat FPGA Saulith's dimulai dari akselerasi dan adaptasi kinerja tinggi, dan telah menjadi daya saing terbesar di pasar. Di satu sisi, FPGA, ARM, prosesor aplikasi, prosesor waktu nyata, DSP, mesin AI menggunakan sistem film (SOC) dan perangkat lunak untuk melakukan integrasi tinggi, yang meningkatkan skalabilitas aplikasi; di sisi lain, FPGA itu sendiri memiliki Keterlambatan rendah yang dapat dikatakan sebagai"pasangan alami" untuk bidang keterlambatan medis yang sangat tinggi.

Dari analisis pasar, dengan merebaknya epidemi, permintaan pasar pada peralatan medis terus meningkat, di mana analisis data besar dan persyaratan portabilitas sangat tinggi, ini hanya karakteristik FPGASOC. Di sisi lain, peningkatan peningkatan tingkat medis dan efek pasar Matthew, permintaan produk FPGA dengan hemat energi dan konsumsi daya rendah terus meningkat.

Dari analisis perangkat lunak, platform VITIS Xilinx berlaku untuk orang yang berbeda, termasuk insinyur perangkat keras yang menguasai bahasa HDL, menguasai insinyur perangkat lunak dengan bahasa pemrograman utama, dan juga cocok untuk insinyur algoritma Tensorflow, Caffe, Pytorch yang terampil. Dengan fleksibilitas ini, banyak startup kreatif memiliki kemungkinan untuk menunjukkan kepalan tangan Anda.

Melalui pengenalan Xilinx, dapat dikatakan bahwa baik peralatan besar maupun peralatan portabel, FPGA memiliki tempatnya sendiri.

Bagaimana mengembangkan Inovasi Medis Shanling di masa depan? SUBH mengatakan dalam produk medis, Saulisi akan terus meningkatkan integrasi dan mengurangi ukuran paket, dan di sisi lain, perhitungan heterogen meningkatkan efisiensi dan kinerja.

Solusi termal untuk setiap industri sangat penting karena daya secara bertahap lebih tinggi dan lebih tinggi, Sinda Thermal dapat menyediakan berbagai heatsink dan pendingin yang termasuk heatsink ekstrusi aluminium, heatsink kinerja tinggi, heatsink tembaga, heatsink sirip skived, dan heatsink pipa panas. silahkan hubungi kami jika Anda memiliki pertanyaan tentang solusi termal.

situs web:www.sindathermal.com

hubungi:castio_ou@sindathermal.com

Wechat: +8618813908426