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FPGA最大的特点就是多任务并行执行,做事情比较快。在大数据量,比较快速,比较多数据的时候,FPGA的优势才会凸显出来。与其他编程芯片相比,缺点也很明显,编程慢,数学能力差,资源也比较少。缺点多多。- O7 i1 T3 I* F, [$ t6 V
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那一般FPGA都是怎么参与活动的呢?
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很多人找我做FPGA的时候,都是让我做算法加速。利用了FPGA多任务并行处理速度快的特点。可是FPGA的缺点是数学能力差,编程慢,如果用FPGA来验证算法,那就实在得不偿失了。所以,通常的情况都是用其他的编程芯片CPU,GPU来完成算法验证后,在FPGA化。; I8 @$ ^1 ^: |: A' r3 q- l& C
a4 M3 |# W( ^: \我毛华望QQ849886241,深圳工程师。博客http://blog.csdn.net/my_shar
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" Z6 y) v- T, H8 J- U' j& _那目前找我做FPGA算法加速的都是什么样的算法呢?最火爆的当然是神经网络,卷积神经网络和深度学习。还有是滤波器算法。图像处理,说起来图像处理算法就是很简单的那种,分割一下,合并一下,其他让我做图像处理,并不是算法上的加速而是图像本身数据量大的原因。好像通信类的没有人找过我。$ ]/ `& G5 g7 R! O" h
0 f& a |! [$ K7 O( g FPGA多任务并行也是一个很大的优势,很多时候是多入多出,多入单出,单入多出。总有一边是多任务同时作业的。5 f+ l) _! J; c) X4 M
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来来咱们说说工业4.0.1 g# l' K4 x! H# y- D$ P: a; R: ~
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现在无论是人工智能里面也好,机器人,无人驾驶也吧,视觉是跑不掉了。各种超声波成像,视觉成像,x射线成像。识别一下人小人吧,识别一下美女吧,识别一下路障吧。识别出来了,也好该躲开躲开,该去撩一下撩一下(不好意思男人的正常反应)。FPGA的任务就跑不了了,谁让图像的数据量大了。机器人也麻烦,传感器那么多,要去听声音吧,要视觉去看吧,要保持平衡吧,还需要胳膊腿一起动作吧。这么多任务也是协同作业吧。所以,FPGA也躲不了。
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现在呢??机器人的任务比较单一,要么生产线上搬运一下,生产线上调整位置一下,要么单一焊接一下。这种做出来的产品都是单一化的。将来都是希望产品单独化,生产线机动灵活,多任务协作的。所以,还是少不了FPGA多任务调度。3 h3 e; |/ n& x& m; v# e
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所以啊。来吧。做FPGA工程师还是有前途的。
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