面向Altera FPGA与SoC的边缘AI开发工具套件
数据生成的源头，正以前所未有的速度向网络边缘迁移。根据Gartner的预测，到2025年，将有高达75%的企业数据在传统数据中心之外产生。这一趋势背后，是企业对实时决策和快速响应的迫切需求。当计算能力，特别是承载着人工智能与机器学习算法的设备，被部署到数据产生的地方时，我们不仅能处理海量信息，更能催生出更复杂、更智能的应用场景，从而挖掘出更深层的业务洞察。
那么，要在企业范围内成功部署AI，究竟需要满足哪些关键条件？答案在于构建一个协同、高效的基础设施体系。这个体系必须涵盖边缘设备、边缘基础设施和云端三个核心要素，并确保它们都具备承载AI工作负载的强大能力。具体而言，有四个要求不容忽视：
高性能：AI训练与推理是计算密集型任务，其部署位置必须提供强大的算力支撑。
低时延：将AI工作负载（哪怕是部分）迁移至边缘，能显著缩短数据往返的延迟，让决策近乎实时。
高容量：AI以数据为食，底层基础设施的计算、存储和内存资源必须足够充裕，避免成为性能瓶颈。
可靠的安全性：AI处理的数据往往高度敏感，因此，运行这些工作负载的硬件与软件，都必须构筑起更坚固的安全防线。
为什么FPGA是AI实施的理想选择？
要理解FPGA在AI领域的独特优势，不妨先看看我们的大脑。人脑拥有近千亿个神经元，但真正决定其智能水平的，是连接这些神经元的百万亿级神经突触。这种密集、灵活的互联网络，正是强大认知能力的物理基础。
FPGA（现场可编程门阵列）内部的互连结构，就类似于人脑的神经连接。其内部大量的可编程逻辑单元能够以类似的方式动态重组和连接，这正是Altera FPGA能够高效运行神经网络等AI工作负载的底层原因。
在逻辑与线路层面，FPGA具备比特级的动态可编程性。这好比一个灵活的大脑，可以随时调整“注意力”，专注于执行当前特定的任务。此外，FPGA的外部I/O接口一直以其卓越的灵活性著称，能够轻松连接雷达、音频、振动、视觉等各式各样的传感器。这些特性使得信号能够实时流入、流出FPGA，实现堪比高级智能的实时处理能力。
事实上，Altera早前的产品系列，如Cyclone 10 GX、Arria 10 GX和Stratix 10 GX FPGA，凭借其I/O灵活性、低功耗和低延迟，已经在AI推理应用中展现出优势。
如今，这一优势在三个全新的Altera FPGA和片上系统产品家族中得到了进一步增强，AI推理性能获得了显著提升。它们分别是Stratix 10 NX FPGA，以及Agilex FPGA家族的新成员：Agilex 5 FPGA D系列和E系列。这些产品包含了专门为张量数学运算优化的专用DSP模块，为加速AI计算奠定了坚实基础。
AI和DSP计算密度的数量级提升*限Agilex 5 FPGA D系列和Agilex 5 FPGA E系列提供。
面向Altera FPGA和SoC的边缘就绪型AI工具套件
分布式AI/机器学习边缘解决方案通常非常复杂，开发门槛很高。为此，Altera提供了一系列开发工具和软件，致力于推动开放标准，支持容器化和云原生开发，旨在帮助开发者简化工作流程，加速分布式边缘解决方案的部署。对于使用Altera FPGA和SoC进行AI/机器学习应用开发的工程师，可以借助以下工具链。
通过上述工具，您可以通过以下四种主要方式，将Altera FPGA与AI/机器学习集成到您的系统中：
1. 采用基于FPGA的AI/机器学习翻跟斗，实现CPU任务卸载
2. 采用Altera FPGA实施AI翻跟斗和额外逻辑，实现多功能CPU任务卸载
3. 提取/内联处理 + AI
4. 利用Altera SoC FPGA实施集成式AI处理
Altera SoC FPGA利用其集成的CPU（ARM或Nios处理器内核）充当AI/机器学习翻跟斗，直接提取并处理数据，执行AI/机器学习推理，然后通过以太网将处理后的数据和推理结果传输至云端。
边缘AI用例
许多位于数据中心之外的终端市场，都非常适合利用FPGA来实现其应用所需的逻辑以及AI计算功能，从而支持数据的本地化处理。这些市场包括：
医疗和生命科学：例如医疗监护仪、具备图像识别和物体检测功能的2D诊断设备等。
航空航天：包括无人飞行载具的目标检测、雷达侦测与分类等。
工业应用：用于在边缘增加基于AI的视觉检测和实时控制。
专业影音系统：例如可实现镜头自动平移/缩放和背景消除的视频会议摄像头。
广播视频：包括从SDR到HDR的转换、不同视频分辨率之间的智能转换等。
消费级应用：例如具备人眼检测功能、可实现立体成像的3D显示器等。
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