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面向人工智慧、機器學習和高頻寬資料加速應用推出的創新性FPGA系列產品，採用臺積電7nm FinFET工藝製造，包含二維片上網路（2D NoC）和高密度機器學習處理器（MLP）模組陣列，將FPGA的可程式設計性與ASIC的佈線結構和計算引擎有機結合在一起，目前已經應用於資料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，還支援對多種定浮點數格式進行拆分和組合運算，突破了傳統FPGA只支援定點運算的瓶頸，可以幫助人工智慧、機器學習、資料密集型計算實現ASIC級的計算速度。

而二維片上網路（2D NoC）可以在FPGA邏輯陣列內的處理單元與各種片上高速介面、儲存器介面之間，實現高速的資料傳輸，有效提升了資料密集型應用的資料吞吐量和計算效率。

那麼，Speedster7t FPGA中機器學習處理器（MLP）的實現原理是什麼？二維片上網路（2D NoC）如何為資料密集型應用提供高效資料傳輸？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，高擴充套件性，高頻寬處理能力AI平臺解析》，由Achronix資深現場應用工程師楊宇主講。

楊宇老師將從Speedster7t FPGA在資料中心和邊緣計算等AI領域的典型應用場景、機器學習處理器（MLP）和二維片上網路（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：智東西公開課小程式

課程詳情

主題：基於Speedster7t FPGA的可定製，高擴充套件性，高頻寬處理能力AI平臺解析

提綱：1、Speedster7t FPGA在AI領域的典型應用場景-資料中心：高頻寬交換&新演算法，高擴充套件性場景-邊緣計算：高效能運算&靈活的通訊組網場景2、針對機器學習最佳化的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戶技術支援，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，並任職高階工程師。

報名方式

新增智東西公開課小助手甜甜（ID：hitian20）報名，新增時請備註“姓名-公司/學校-職位/專業”，因報名人數過多，優先透過備註者。