FPGAvs.CPU&GPU

Medizinische Geräte, die in CPU- oder GPU-Produktprogrammen verwendet werden, werden auch oft gefunden. Sehen Sie nicht, warum FPGA so bemerkenswerte Ergebnisse erzielt, selbst mit alternativer CPU und GPU"magic"? Tatsächlich sind CPU und GPU die Von-Neumann-Architektur, FPGA kann die Beschränkungen der Struktur durchbrechen und hat daher eine starke Energieeffizienz.

Insbesondere CPU und GPU erfordern die Verwendung von SIMD (Single Instruction Stream Multiple Data Stream), um den Speicher auszuführen, der Decoder, die Recheneinheit, wie die Verzweigungssprung-Verarbeitungslogik, FPGA wurde zum Zeitpunkt der Programmierung der Funktionalität jeder logischen Einheit festgelegt Einheit ist keine Anweisung erforderlich; Darüber hinaus wird CPU und GPU im gemeinsam genutzten Speicher verwendet und erfordert daher eine Zugriffsentscheidung zwischen dem privaten Cache, damit die Ausführungseinheit die Cache-Kohärenz zwischen den Mitgliedern aufrechterhält, auch bei der Programmierung der FPGA-Kommunikation ausdrücklich Anforderungen besteht, es besteht keine Notwendigkeit für die Shared-Memory-Kommunikation.

Dank dessen hat FPGA eine starke Fähigkeit zur Gleitkomma-Multiplikation und den Vergleich derselben GPU-Gleitkomma-Latenz. Dies liegt daran, dass FPGA auch eine Pipeline-Parallelität und Datenparallelität, Datenparallelität und nur GPU hat.

Die Kraft des Betreibers wird den Übergang zu Xilinx FPGA-Geräten SoC beschleunigen und anpassen. Xilinx erreicht durch die Beschleunigung der Skalar-Engine, einschließlich ARM, Echtzeit-Prozessor und einem Anwendungsprozessor, die Core-Engine ist anpassungsfähig an das programmierbare FPGA-Logikgerät, es ist auch mit einer Intelligenz-Engine ausgestattet, die jetzt mit DSP ausgestattet ist. Insbesondere wird die Plattform VersalACAP AI-Engine Unterstützung haben, um weiter zu beschleunigen und anzupassen.

& quot;Im medizinischen Bereich, beispielsweise bei einem Endoskop, haben chirurgische Patienten eine häufige Anforderung an eine sehr geringe Verzögerung oder müssen sogar in Echtzeit abgeschlossen werden. Erfassen Sie Bilder von der Kamera, durch Pipeline-Verarbeitung, und dann zum Display möglicherweise nicht 20 heikle Zeit. CPU FPGA und GPU erreichen eine so geringe Latenz, daher ist dies der FPGA im Vergleich zu CPU und GPU größter Vorteil", Subh Weiter berichten Reporter, von Stromverbrauch, Kosten und Integration auf Xilinx hat der SoC-FPGA auch einen besseren Vorteil.

& quot;Viele Bereiche, wie Visualisierung, GPU für viele Jahre zu verwenden, FPGA ist nicht unmöglich, aber wir werden uns auf Stärken konzentrieren, die Datenbewegungen in einem geschlossenen Raum durchführen, anstatt Speicher-Upload-Situationen intermittierend&Zitat; Subh zugegeben.

FPGA-Anwendungen in der medizinischen Analyse verschiedener Ebenen

Es kann im medizinischen Bereich unter Berücksichtigung branchenführender KI-Latenz und -Leistung den Lebenszyklus verlängern, nur eine Xilinx-Qualität, hohe Zuverlässigkeit, hohe Sicherheit, Echtzeit, deterministische Steuerung und Schnittstelle.

Neben der Bereitstellung solcher FPGA- und SoC-Hardwaregeräte und -plattformen von Xilinx wird insbesondere auch die FPGA-Entwicklungsschwelle gesenkt, um eine breite Palette von Marktanwendungen zu erfüllen, die auf die Anforderungen der einheitlichen ViTIsAI-Softwareplattform zugeschnitten sind. Ich habe schon oft vor, diese Software-Plattform vorzustellen, Ingenieure Algorithmen ohne Hardware-Design-Erfahrung, kann auch direkt angewendet werden Algorithmus-Implementierung.

Die medizinischen Lösungen von Sailive&halfen Illumina bei der Genomanalyse schwerer Neugeborener, beschleunigten Intensivpatienten und schwere Patienten, um das Eyetech-basierte intraokulare Tracking-Kommunikationstablett zu fördern, und Merry beim Kampf gegen neue Meisterschaften. FPGA fügt einem unwissentlich eine Angst hinzu.

Der Autor ist der Ansicht, dass das FPGA-Gerät von Saulith' mit einer Hochleistungsbeschleunigung und -anpassung beginnt und sich zur größten Konkurrenz auf dem Markt entwickelt hat. Einerseits verwenden FPGA, ARM, Anwendungsprozessor, Echtzeitprozessor, DSP, KI-Engine das Filmsystem (SOC) und die Software, um eine hohe Integration durchzuführen, was die Skalierbarkeit der Anwendung verbessert; auf der anderen Seite hat das FPGA selbst Die geringe Verzögerung ist, dass es"natürliches Paar" für ein sehr hohes medizinisches Verzugsfeld.

Aus der Marktanalyse geht hervor, dass mit dem Ausbruch der Epidemie die Marktnachfrage nach medizinischen Geräten weiter gestiegen ist, bei denen die Anforderungen an die Analyse großer Daten und die Portabilität extrem hoch sind, dies sind nur die Eigenschaften von FPGASOC. Auf der anderen Seite steigt die Nachfrage nach FPGA-Produkten mit energieeffizienter und geringer Leistungsaufnahme durch die zunehmende Verbesserung des medizinischen Niveaus und den Markt-Matthew-Effekt.

Von der Softwareanalyse aus gilt die VITIS-Plattform von Xilinx für verschiedene Personen, darunter Hardware-Ingenieure, die die HDL-Sprache beherrschen, Software-Ingenieure mit den wichtigsten Programmiersprachen beherrschen und ist auch für erfahrene Tensorflow-, Caffe- und Pytorch-Algorithmus-Ingenieure geeignet. Mit dieser Flexibilität haben viele kreative Startups die Möglichkeit, die Fäuste zu zeigen.

Durch die Einführung von Xilinx kann gesagt werden, dass FPGA sowohl bei großen Geräten als auch bei tragbaren Geräten seinen eigenen Platz hat.

Wie kann man sich in Zukunft von Shanling Medical Innovation weiterentwickeln? SUBH sagte, dass Saulisi im Medizinprodukt die Integration weiter verbessern und die Packungsgröße reduzieren wird, während andererseits heterogene Berechnungen die Effizienz und Leistung erhöhen.

Thermische Lösungen für jede Branche sind sehr wichtig, da die Leistung allmählich höher und höher wird. Sinda Thermal kann verschiedene Kühlkörper und Kühler anbieten, darunter stranggepresste Aluminiumkühlkörper, Hochleistungskühlkörper, Kupferkühlkörper, geschlitzte Lamellenkühlkörper und Heatpipe-Kühlkörper. Bitte kontaktieren Sie uns, wenn Sie Fragen zur thermischen Lösung haben.

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