大家都知道圖像數據視頻融合拼接處理器的核心就是咱們常說的深度學習技術和FPGA。今天寶哥就和您聊一聊現下應用的這款主機是怎么應用到深度學習和FPGA技術搭建的。
深度學習的應用主要來自三個方面:巨大的標記數據樣本(圖像和語音)、先進的算法/模型/軟件(神經網絡算法CNN和RNN以及深度學習框架)和高性能計算(數據樣本多/模型訓練時間長/參數更新快速同步)，那么今天聊的這款圖像數據視頻融合拼接處理器正好也是在設計上應用到了這三個方面，從硬件到軟件的搭建可謂一個不少。
除了數據之外,算法和算力分別從軟件和硬件兩個維度撐起了人工智能平臺的巨大生態(tài)。
算法方面,目前CNN的深度學習框架主要包括:加州大學伯克利分校維護的Cafe、谷歌維護的Tensorflow、微軟研究院維護的CNTK、分布式機器學習社區(qū)維護的 MXNETL以及百度維護的 Paddlepaddle等。CNN分為模型訓練和應用推理兩個環(huán)節(jié):模型訓練是獲取推理模型,應用推理是根據訓練模型和輸入數據獲取計算結果,如圖片分類。那么說到圖片，圖像數據視頻融合拼接處理器就是在圖像圖片處理上有著其它類控制主機不可替代的優(yōu)點，不同環(huán)節(jié)采用不同的計算架構:模型訓練使用CPU+GPU計算架構,應用推理可以采用CPU+FPGA、計算架構等。主要因為CPU算法實現架構成熟,適合較復雜的訓練算法FPCA可靈活實現多任務處理且運行能效更好。
算力方面,當下實現深度學習的高性能計算硬件平臺主要包括CPU、ASIC、FPGA,GPU因為先發(fā)優(yōu)勢占據較大市場份額,FPGA正試圖在云端服務器發(fā)力，ASlC難度更高但更適用于深度學習算法。圖像數據視頻融合拼接處理器的場景預案 圖層疊加方面完全傳承這個物質，算力需要具備并行性、多線程、高內存帶寬等特性,而且由于數據的訓練時間長,需要低功耗的硬件架構。
FPGA適合的應用場景包括:計算密集型高、實時性要求高、任務可并行處理以及大量重復性計算。CPU可以實現的功能,都可以用FPGA靈活實現,且單顆功耗較GPU低。對復雜系統進行合理的軟硬件設計,由CPU和FPGA合作完成系統功能也是目前比較流行的方案。例如：東健宇研發(fā)生產的圖像數據視頻融合拼接處理器TEC9000系列就是FPGA的設計方案。FPGA的開發(fā)方式主要包括 Opencl和VHDL,前者的開發(fā)效率會好一些。FPCA要在人工智能計算中發(fā)揮更大作用,還需要提高計算能力(浮點運算能力和改進算法)和易用性(更加通用高性能的神經網絡開發(fā)架構)
以上是寶哥對圖像數據視頻融合拼接處理器深度學習的理解和小見解，如果有那么一點對你有幫助，也請大家共同討論溝通，歡迎大家一起交流。
