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随着边缘计算和AI的火爆，FPGA回归其自身
随着边缘计算和AI的火爆，FPGA回归其自身
移动设备的饱和和无处不在的连接已使无线连接世界变得更加广阔，从不断增长的地面和非地面蜂窝基础设施以及支持光纤和无线回程网络，到具有最新开发的协议和SoC的大规模IoT生态系统，以支持数十亿个传感器节点打算将数据发送到云。
到2025年，全球数据领域预计每年将达到175 ZB。而且，到2030年，连接设备的数量预计将达到500亿。但是，基于云的数据集中处理的传统分布式传感方案在安全性，电源管理和延迟方面存在严重的局限性，即端到端。 5G标准中发现的超可靠的低延迟通信的终端（E2E）延迟约为数十毫秒。这导致了将数据处理驱动到边缘，分解计算（和存储）资源以减少上行链路和下行链路传输中涉及整个信号链的大量开销的需求。反过来，这增加了网络的敏捷性和可伸缩性。
机器学习（ML）和具有人工智能的深度神经网络（DNN）的新进展有望在边缘提供这种见解，但是这些解决方案具有巨大的计算负担，而传统软件和嵌入式处理器方法无法满足这些解决方案。此外，随着工艺几何尺寸的缩小，开发和生产成本超出了边缘设备领域，超专业化专用IC（ASIC）的设计正在失败。而且，缺乏ASIC的可重配置性严重限制了任何潜在的系统升级。对于新一代边缘应用所要求的密度，传统的FPGA方法通常过于昂贵且耗电。
边缘计算的利基市场为设备带来了极低的功耗要求，紧凑的外形尺寸，面对不断变化的数据集的敏捷性以及通过远程升级能力随着AI功能的变化而发展的能力-所有这些都以合理的价格实现。实际上，这是FPGA的自然领域，在灵活，可硬件定制的平台中加速计算密集型任务方面具有内在的卓越性。但是，许多可用的现成FPGA都面向数据中心应用，在这些应用中，功耗和成本状况证明了FPGA技术的膨胀。
在连接性方面，过去十年或多或少地致力于以下三件事之一：将无线连接环游世界，提高所述连接的强度和完整性，并确保一切可行（从人到物）
）以某种方式连接。从本质上讲，这是通过下一代5G部署实现的-增强了基础蜂窝基础架构并开发了更新技术以优化数据吞吐量，容量，覆盖范围和延迟要求-以及IoT革命，其中物联网配备了传感功能功能和/或标签。这些技术发展已经产生了深远的社会影响，无线连接已成为日常生活中不可或缺的一部分。能够远程监控，跟踪，从家用电器到复杂的工业机械，甚至带有传感器和执行器的控制对象几乎已成为所有事物的假定功能。但是，设备密度的这种巨大提高导致了一些非常明显的瓶颈。