嵌入式AI合輯上線！4位大牛講解不同場景的嵌入式AI應用實踐

Speedster7t FPGA是Achronix面向人工智能、機器學習和高帶寬數據加速應用推出的創新性FPGA系列產品，採用台積電7nm FinFET工藝製造，包含二維片上網絡（2D NoC）和高密度機器學習處理器（MLP）模塊陣列，將FPGA的可編程性與ASIC的佈線結構和計算引擎有機結合在一起，目前已經應用於數據中心和邊緣計算等不同場景。

Speedster7t FPGA中的機器學習處理器（MLP）除了浮點乘加運算，還支持對多種定浮點數格式進行拆分和組合運算，突破了傳統FPGA只支持定點運算的瓶頸，可以幫助人工智能、機器學習、數據密集型計算實現ASIC級的計算速度。

而二維片上網絡（2D NoC）可以在FPGA邏輯陣列內的處理單元與各種片上高速接口、存儲器接口之間，實現高速的數據傳輸，有效提升了數據密集型應用的數據吞吐量和計算效率。

那麼，Speedster7t FPGA中機器學習處理器（MLP）的實現原理是什麼？二維片上網絡（2D NoC）如何為數據密集型應用提供高效數據傳輸？開發者如何利用Speedster7t FPGA實現不同的AI計算加速呢？

6月23日晚7點，由智東西公開課組織的AI & FPGA加速公開課Achronix專場將開講，主題為《基於Speedster7t FPGA的可定製，高擴展性，高帶寬處理能力AI平台解析》，由Achronix資深現場應用工程師楊宇主講。

楊宇老師將從Speedster7t FPGA在數據中心和邊緣計算等AI領域的典型應用場景、機器學習處理器（MLP）和二維片上網絡（2D NoC）特性、高能效比的BFP塊浮點運算實現、AI應用開發實踐等不同維度，為我們深度剖析Speedster7t FPGA。

課程時間

時間：6月23日19點地點：智東西公開課小程序

課程詳情

主題：基於Speedster7t FPGA的可定製，高擴展性，高帶寬處理能力AI平台解析

提綱：1、Speedster7t FPGA在AI領域的典型應用場景-數據中心：高帶寬交換&新算法，高擴展性場景-邊緣計算：高性能運算&靈活的通信組網場景2、針對機器學習優化的Speedster7t 革新設計3、高能效比的BFP塊浮點運算在AI領域的應用4、Speedster 7t工具鏈解讀

講師：

楊宇，Achronix資深現場應用工程師，目前主要承擔華東地區的客户技術支持，並主要負責MLP的參考設計與技術推廣，曾在華為有十年大型FPGA開發經驗，並任職高級工程師。

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