对于计算密集型应用程序像5 g细胞和机器学习/ CNN,款Xilinx的新数组向量处理器AI引擎VLIW SIMD高性能处理器,提供多达8 x硅计算密度在50%的功耗传统可编程序逻辑的解决方案。
这个白皮书探讨了体系结构、应用程序和使用Xilinx的新的人工智能引擎的好处对于计算密集型应用,比如5 g细胞和机器学习/ CNN款。
5 g之间需要5到10倍计算密度与前代相比;人工智能引擎已经优化了DSP,满足吞吐量和计算需求提供无线连接所需的高带宽和加快速度。
机器学习在许多产品的出现,是款/ CNN网络,极大地增加了计算密度的要求。人工智能引擎,为线性代数进行了优化,提供了计算密度来满足这些要求,同时也降低了能耗高达50%相比,在可编程逻辑正在执行类似的功能。
人工智能引擎使用C / c++编程范式为许多程序员所熟悉。人工智能引擎集成Xilinx的适应性和标量引擎提供一个高度灵活和整体解决方案能力。
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