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探索FPGA加速语言模型如何通过更快的推理、更低的延迟和更好的语言理解来重塑生成式人工智能
得益于大数据的兴起和计算能力的快速提升，机器学习技术近年来经历了革命性的发展。诸如图像分类、语音识别和自然语言处理等机器学习任务，都是对具有一定大小、维度和有序排列的欧几里得数据进行处理。
自从几十年前首次推出FPGA以来，每种新架构都继续在采用按位（bit-wise）的布线结构。虽然这种方法一直是成功的，但是随着高速通信标准的兴起，总是要求不断增加片上总线位宽，以支持这些新的数据速率。这种限制的一个后果是，设计人员经常花费大量的开发时间来尝试实现时序收敛，牺牲性能来为他们的设计布局布线。
随着机器学习（Machine Learning）领域越来越多地使用现场可编程门阵列（FPGA）来进行推理（inference）加速，而传统FPGA只支持定点运算的瓶颈越发凸显。 Achronix为了解决这一大困境，创新地设计了机器学习处理器（MLP）单元，不仅支持浮点的乘加运算，还可以支持对多种定浮点数格式进行拆分
VU19P采用16nm工艺，基于Arm架构，拥有350亿颗晶体管，还拥有史以来单颗芯片最高逻辑密度、最大I O数量(900万个系统逻辑单元、2072个用户I O接口)，用于当前最先进的AI芯片、5G芯片、汽车芯片的仿真与原型设计，2020年秋天上市。
新型 Virtex UltraScale+ 器件将用以支持创建未来最复杂的技术。
NGCodec技术推动了最新云视频编码标准的发展，包括 H.265 HEVC、VP9 和即将问世的 AV1。目前 70% 的互联网流量被视频流占据，而且且还在以每年 50% 的速度增长，据云视频处理市场预测，到 2023 年，云视频SAM (可服务市场规模)将达到 16 亿美元。由此可以看到为什么赛灵思将云视频处理视为驱动公司发展的一个关键动力。
物联网少量多样，是一个非常碎片化的市场。在各种不同的应用场景，一个方案并不能解决所有问题，所以需要很多弹性。
经验证的、可向低成本ASIC转换的途径，用以满足大批量需求。
现代数据中心变幻莫测的需求和复杂的算法，功能固定的 GPU 和 ASIC 器件已经无法跟上发展步伐，甚至遵循摩尔定律发展的半导体设计周期也无法赶上算法发展的速度。
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