深度解析FPGA在AI加速领域的应用及优化策略——以F35为例
一、引言
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，AI加速领域成为了当前科技研究的热点。
在AI加速领域，现场可编程门阵列（FPGA）作为一种高度灵活、可重复编程的硬件设备，其重要性日益凸显。
本文以FPGA在AI加速领域的应用及优化策略为研究对象，结合F35战斗机的实例，深入探讨FPGA在AI领域的实际应用及优化策略。
二、FPGA在AI加速领域的应用
1. FPGA的基本原理与特点
FPGA是一种数字集成电路，它允许用户通过编程来改变内部逻辑功能。
FPGA具有高性能、低功耗、高集成度等优点，使其成为AI加速领域的理想选择。
FPGA还具有高度的灵活性和可配置性，使得其能够适应不同的应用场景和需求。
2. FPGA在AI加速领域的应用场景
（1）边缘计算：随着物联网和边缘计算的发展，越来越多的设备需要实时处理和分析数据。
FPGA可以在设备端实现高性能的AI算法加速，提高设备的智能化水平。
（2）云计算：在云计算领域，FPGA可以协助数据中心处理海量的数据。
通过FPGA加速，可以显著提高数据处理速度和效率。
（3）自动驾驶：自动驾驶汽车需要实时感知周围环境并做出决策。
FPGA可以在车辆上实现实时的图像处理和语音识别等功能，提高自动驾驶的安全性。
三、FPGA在AI加速领域的优化策略
针对FPGA在AI加速领域的实际应用场景和需求，提出以下优化策略：
1. 算法优化：针对FPGA的特点和性能优势，对AI算法进行优化，提高算法的执行效率和性能。
例如，采用定点数运算、减少内存访问等技巧来优化算法。
2. 硬件结构优化：针对FPGA的硬件结构特点，对硬件进行优化设计，以提高FPGA的性能和能效比。
例如，优化FPGA的寄存器分配、优化逻辑资源的使用等。
3. 软件协同优化：结合软件算法和硬件设计，实现软硬件协同优化。
通过优化编译器和编程环境，提高FPGA的编程效率和性能。
还可以利用人工智能算法自动优化FPGA的配置和性能。
四、以F35为例解析FPGA在AI加速领域的应用及优化策略
F35战斗机作为当前最先进的战斗机之一，其在雷达、通信、导航等领域广泛应用了AI技术。
在F35中，FPGA发挥着重要的作用。
例如，F35的雷达系统采用了FPGA加速技术，实现了高速的数据处理和图像识别功能。
F35还采用了基于FPGA的通信系统，实现了高速的数据传输和通信功能。
为了实现这些功能，F35采用了先进的算法优化和硬件结构优化策略，提高了FPGA的性能和能效比。
同时，F35还结合了软件协同优化策略，实现了软硬件的协同工作，提高了战斗机的智能化水平。
通过F35的实践表明，FPGA在AI加速领域具有重要的应用价值和发展前景。
五、结论与展望
本文深度解析了FPGA在AI加速领域的应用及优化策略。
通过探讨FPGA的基本原理和特点、应用场景以及优化策略等方面内容，并结合F35战斗机的实例进行深入剖析。
随着AI技术的不断发展和应用场景的不断拓展，FPGA在AI加速领域的应用前景将更加广阔。
未来研究方向包括进一步提高FPGA的性能和能效比、优化算法和硬件结构等方面内容。
iPhone 7内这颗神秘的FPGA芯片是啥用途
透露苹果AI动向？iPhone7体内这颗FPGA芯片不容忽视。
苹果iPhone7、iPhone7 Plus发布已久，但对于这款手机的研究还没有停止，近日，研究公司Tirias Research首席分析师克莱维尔谈到了在iPhone7内置的一块一直被外界忽视的FPGA芯片，克莱维尔认为这颗芯片透露了苹果未来在AI以及AR、VR等领域的动向。
FPGA也就是现场可编程门阵列，它是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路而出现的，特点是逻辑可定制、功耗低、在矩阵计算，激活函数等运算方面能力远超CPU，在大数据处理和人工智能等方面有非常大的用武之地。
不过，在手机中内置FPGA芯片是非常罕见的。
在此之前，三星Galaxy S5曾内置了一颗FPGA芯片，不过三星最终没有解释它的用途，到Galaxy S6时，又被取消了。
克莱维尔表示，iPhone7中出现FPGA芯片，可能意味着苹果正准备用它来运行机器学习算法，联想到苹果日前对医疗健康领域的重视，未来我们可能看到苹果会将人工智能技术更好地贴近用户的生活，比如用于健康监测，提供健康解决方案等。
此外这颗芯片还有可能成为未来iPhone上AR或VR功能的图形处理增强包。
克莱维尔称，苹果在iPhone7上植入FPGA芯片，可以看出苹果的AI战略可能和谷歌不同，苹果更加注重设备本身…透露苹果AI动向？iPhone7体内这颗FPGA芯片不容忽视。
苹果iPhone7、iPhone7 Plus发布已久，但对于这款手机的研究还没有停止，近日，研究公司Tirias Research首席分析师克莱维尔谈到了在iPhone7内置的一块一直被外界忽视的FPGA芯片，克莱维尔认为这颗芯片透露了苹果未来在AI以及AR、VR等领域的动向。
FPGA也就是现场可编程门阵列，它是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路而出现的，特点是逻辑可定制、功耗低、在矩阵计算，激活函数等运算方面能力远超CPU，在大数据处理和人工智能等方面有非常大的用武之地。
不过，在手机中内置FPGA芯片是非常罕见的。
在此之前，三星Galaxy S5曾内置了一颗FPGA芯片，不过三星最终没有解释它的用途，到Galaxy S6时，又被取消了。
克莱维尔表示，iPhone7中出现FPGA芯片，可能意味着苹果正准备用它来运行机器学习算法，联想到苹果日前对医疗健康领域的重视，未来我们可能看到苹果会将人工智能技术更好地贴近用户的生活，比如用于健康监测，提供健康解决方案等。
此外这颗芯片还有可能成为未来iPhone上AR或VR功能的图形处理增强包。
克莱维尔称，苹果在iPhone7上植入FPGA芯片，可以看出苹果的AI战略可能和谷歌不同，苹果更加注重设备本身，未来，我们可能会看到苹果更加专注于人工智能的芯片出现在iPhone中。
高频交易是什么？有哪些高频交易可以观摩？
一套完善的高频交易体系无疑需要注重两点：一个是电脑外的加速；另一个是电脑内的加速。
电脑外加速通常通过烧钱就可以达到。
例如用co-location，低延迟交换机，更好的服务器配置，更快速的线路等。
而电脑内的加速就不是靠钱就能轻易达到的了，技术上的合理应用才显得至关重要。
电脑内的加速主要涉及方面包括行情处理加速，交易处理加速和事前风控的加速。
随着大数据时代的来临，单靠传统软件上的优化加速很难满足高频策略对延迟的要求。
这就需要打破传统技术模式，采用最的FPGA硬件技术来替代传统的软件架构模式将延迟做到更低。
因为FPGA在处理高并发事件以及数据解析处理方面有着其特有的优势。
特别是在行情处理和事前风控业务处理方面，能够更快的，更稳定的进行处理。
而且FPGA板块上的逻辑可重新编译烧录，一些执行算法可通过参数形式进行修改生效.
如何使用FPGA加速机器学习算法
如何使用FPGA加速机器学习算法 当前，AI因为其CNN(卷积神经网络)算法出色的表现在图像识别领域占有举足轻重的地位。
基本的CNN算法需要大量的计算和数据重用，非常适合使用FPGA来实现。
上个月，Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程师) 在2016年OpenPower峰会上发表了约20分钟时长的演讲并讨论了包括清华大学在内的中国各大学研究CNN的一些成果。
在这项研究中出现了一些和CNN算法实现能耗相关的几个有趣的结论：①限定使用片上Memory;②使用更小的乘法器;③进行定点匹配：相对于32位定点或浮点计算，将定点计算结果精度降为16位。
如果使用动态量化，8位计算同样能够产生很好的结果。
在演讲中Wittig还提到了CNN相关的两款产品：CAPI-compatible Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡和Auviz Systems提供的AuvizDNN(深度神经网络)开发库。
ADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡用于X86和IBM Power8/9数据中心和云服务，加速卡基于Xilinx Kintex UltraScale KU115 FPGA，支持Xilinx SDAcess基于OpenCL、C/C++的开发和基于Vivado HLx的HDL、HLS设计流程。
图1 Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡片上带32GB DDR4-2400内存(其中16GB含ECC)，双通道SFP+支持双通道10G以太网接入。
提供包括高性能PCIe/DMA在内的板级支持包(BSP) 、OpenPOWER架构的CAPI、FPGA参考设计、即插即用的O/S驱动和成熟的API等设计资源。
AuvizDNN开发库深度学习技术使用大量的已知数据来找出一组权重和偏置值来匹配预期结果。
处理被称之为训练，训练的结果是大量的模型，这一事实促使工程师们寻求使用GPU之类的专用硬件来进行训练和分类计算。
随着未来数据量的巨幅增长，机器学习将会搬到云端完成。
这样就急需一种既可以加速算法，又不会大规模增加功耗的处理平台，在这种情况下，FPGA开始登场。
随着一些列的先进开发环境投入使用，软件开发工程师将他们的设计在Xilinx FPGA上实现变得更加容易。
Auviz Systems开发的AuvizDNN库为用户提供优化的函数接口，用户可以针对不同的应用创建自定义的CNN。
这些函数可以方便的通过Xilinx SDAcess这样的集成开发环境调用。
在创建对象和数据池后，就会调用函数创建每一个卷积层、然后是致密层，最后是 softmax层
