FPGAvs.CPU&GPU

CPU나 GPU 제품 프로그램에 사용되는 의료기기에서도 FPGA가 대체 CPU와 GPU를 사용해도 왜 이런 놀라운 결과를 보이는지 알 수 없는 경우가 많다& '매직& '? 실제로 CPU와 GPU는 Von Neumann 아키텍처이며 FPGA는 구조의 제한을 깰 수 있으므로 강력한 에너지 효율성을 가지고 있습니다.

특히, CPU와 GPU는 메모리, 디코더, 연산 장치를 수행하기 위해 SIMD(단일 명령 스트림 다중 데이터 스트림)를 사용해야 합니다. 단위 지시가 필요하지 않습니다. 또한, CPU와 GPU는 공유 메모리에서 사용되므로 개인 캐시 간에 액세스 중재가 필요하므로 실행 장치는 구성원 간의 캐시 일관성을 유지하고 FPGA 통신을 프로그래밍하는 과정에서도 명시적으로 요구 사항이 필요하지 않습니다. 공유 메모리 통신을 위해

덕분에 FPGA는 부동 소수점 곱셈의 강력한 기능을 가지고 있으며 동일한 GPU 부동 소수점을 비교하여 대기 시간을 낮춥니다. FPGA에는 파이프라인 병렬화와 데이터 병렬화, 데이터 병렬화 및 GPU만 있기 때문입니다.

운영자의 힘, Xilinx FPGA 디바이스 SoC로의 전환은 가속화되고 적응할 것입니다. Xilinx는 ARM, 실시간 프로세서 및 애플리케이션 프로세서를 포함한 스칼라 엔진을 가속화하여 달성했으며 코어 엔진은 FPGA 프로그래밍 가능 논리 장치에 적응하고 인텔리전스 엔진도 장착하여 현재 DSP를 갖추고 있습니다. 특히 플랫폼은 VersalACAP AI 엔진이 더욱 가속화되고 적응할 수 있도록 지원하게 됩니다.

& ” 내시경과 같은 의료 분야에서는 수술 환자들이 공통적으로 요구하는 요구 사항이 매우 낮은 지연 시간 또는 완료까지 실시간이 필요합니다. 파이프라인 처리를 통해 카메라에서 이미지를 캡처한 다음 디스플레이에 20 섬세한 시간이 없을 수 있습니다. CPU FPGA 및 GPU는 이러한 낮은 대기 시간에 도달하므로 이것이 CPU 및 GPU에 비해 ​​FPGA의 가장 큰 장점& quot;, Subh 자일링스 SoC FPGA의 전력 소비, 비용 및 통합에서 계속해서 더 나은 이점이 있습니다.

& "시각화, GPU 등 다년간 사용하는 영역이 많고, FPGA가 불가능한 것은 아니지만, 메모리보다는 밀폐된 공간에서 데이터 이동을 하는 강점이 있는 영역에 집중할 것" 업로드 상황 간헐적&따옴표; 수현이 인정했다.

다양한 수준의 의료 분석에서 FPGA 애플리케이션

의료 분야에서 업계 최고의 AI 지연 및 성능을 고려하여 수명 주기를 연장할 수 있으며 Xilinx만의 고품질, 높은 신뢰성, 높은 보안, 실시간, 결정적 제어 및 인터페이스가 가능합니다.

이러한 Xilinx FPGA 및 SoC 하드웨어 장치 및 플랫폼을 제공하는 것 외에도 ViTIsAI 통합 소프트웨어 플랫폼의 요구에 맞게 조정된 광범위한 시장 애플리케이션을 충족하기 위해 특히 FPGA 개발 임계값을 줄이는 것입니다. 이 소프트웨어 플랫폼을 소개하기 전에 여러 번 하드웨어 설계 경험이 없는 엔지니어 알고리즘도 알고리즘 구현을 직접 적용할 수 있습니다.

Sailive'의 의료 솔루션은 중증 신생아의 게놈 분석을 위해 Illumina를 도왔고, ICU 환자 및 중증 환자를 가속화하여 Eyetech 기반 안내 추적 통신 태블릿을 홍보하고 Merry가 새로운 챔피언십에 맞서 싸울 수 있도록 지원했습니다. FPGA는 무의식적으로 두려움을 더합니다.

저자는 Saulith's FPGA 디바이스가 고성능 가속과 적응에서 출발하여 시장에서 가장 큰 경쟁력이 되었다고 생각합니다. 한편, FPGA, ARM, 애플리케이션 프로세서, 실시간 프로세서, DSP, AI 엔진은 필름 시스템(SOC) 및 소프트웨어를 사용하여 고집적도를 수행하여 애플리케이션의 확장성을 향상시킵니다. 반면 FPGA 자체는 지연이 낮기 때문에"natural pair& quot; 지연의 매우 높은 의료 분야.

시장 분석에서 전염병의 발생과 함께 의료 장비의 시장 수요가 계속 증가하고 대용량 데이터 분석 및 휴대성 요구 사항이 매우 높으며 이것이 바로 FPGASOC의 특성입니다. 한편, 의료 수준의 향상과 시장 매튜 효과의 증가, 에너지 효율적이고 저전력 소비를 가진 FPGA 제품에 대한 수요가 계속 증가하고 있습니다.

소프트웨어 분석에서 Xilinx의 VITIS 플랫폼은 HDL 언어를 마스터하는 하드웨어 엔지니어, 주요 프로그래밍 언어로 소프트웨어 엔지니어를 마스터하는 등 다양한 사람들에게 적용되며 숙련된 Tensorflow, Caffe, Pytorch 알고리즘 엔지니어에게도 적합합니다. 이러한 유연성 덕분에 많은 창의적인 신생 기업이 당신의 주먹을 보여줄 가능성이 있습니다.

Xilinx의 도입을 통해 대형 장비든 휴대용 장비든 FPGA는 나름대로의 자리를 갖고 있다고 할 수 있습니다.

Shanling 의료 혁신의 미래에 어떻게 발전할 것인가? SUBH는 의료 제품에서 Saulisi는 계속해서 통합을 개선하고 패키지 크기를 줄일 것이며, 다른 한편으로 이질적인 계산은 효율성과 성능을 높일 것이라고 말했습니다.

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