人工智能fpga应用开发-人工智能fpga应用开发方向

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能fpga应用开发的问题，于是小编就整理了5个相关介绍人工智能fpga应用开发的解答，让我们一起看看吧。

1. fpga工程师证书？
2. fpga芯片中国哪家公司能生产？
3. fpga能干一辈子吗？
4. 普通FPGA工程师，怎样向人工智能靠拢呢？
5. 如何看待阿里搭建FPGA云服务器，这对FPGA的发展方向是否有影响？

fpga工程师证书？

fpga工程师的证书是FPGA工程能力等级的认证。认证***用电子科技大学广东电子信息工程研究院,微电子专业人才培养体系标准,重在考察学员在FPGA软硬件设计及开发过的实际操作能力。

证书严格按照行业标准进行考核,理论考试占比40%,工程操作占比60%。

FPGA工程师证书是FPGA工程能力等级的认证。  认证***用电子科技大学微电子专业研究生人才培养体系标准，重在考察学员在真正芯片设计、开发过程中的实 际操作能力。

FPGA工程师认证匹配人工智能相关生态：  军事航空航天、无线通讯、芯片验证、  智能驾驶/医疗/工业、广播电视/视频处理。

fpga芯片中国哪家公司能生产？

目前，FPGA芯片应用场景覆盖了包括网络通信、工业控制、消费电子、数据中心、汽车电子、人工智能等广泛的下游市场。未来，随着全球新一代通信设备部署以及人工智能与自动驾驶技术等新兴市场领域需求的不断增长，FPGA芯片市场规模预计将持续提高。国产十大知名FPGA芯片厂商。

1、深圳紫光同创电子有限公司

2.、上海安路信息科技股份有限公司

3.、广东高云半导体科技股份有限公司

4、西安智多晶微电子有限公司

5、京微齐力（北京）科技有限公司

6.、上海遨格芯微电子有限公司（***M）

7、成都华微电子科技有限公司

8、上海复旦微电子集团股份有限公司

9、京微雅格（北京）科技有限公司

fpga能干一辈子吗？

不能干一辈子
因为随着科技的发展，计算机科学领域的新技术和新应用层出不穷，FPGA也逐渐被替代
此外，FPGA在生产过程中需要使用大量的***和资金，价格昂贵，难以在大规模市场中占据优势位置
而且，随着FPGA集成度的不断提高，使用FPGA设计电路的工程师数量和需求也逐渐减少，这使得FPGA的就业前景越来越不明朗
如果想保持竞争力并且有所发展，[_a***_]在FPGA技术基础上，进一步学习新的计算机技术，并掌握与其相关的新应用领域的知识
比如，探索更高效的数字电路设计方法，学习人工智能、深度学习等技术来丰富自己的技能，这样才能在未来职业道路上步步高升

普通FPGA工程师，怎样向人工智能靠拢呢？

不是所有的FPGA工程师都有能力向人工智能靠拢。***设有人确实想从FPGA芯片开发行业跨入到人工智能行业中，或者跨进与人工智能相关的行业中，其实也很简单，先对自己做个全方位的评估，包括专业能力、兴趣、志向等。之后就应该知道自己要不要，能不能，以及怎样靠向人工智能了。另外一个，人工智能在当下被媒体炒得很热，后面还会是个热点，而个人要不要去凑这个热闹，应该保持理性。况且，最起码在未来一、二十年里，FPGA的前景既清晰，又更为明朗。

如何看待阿里搭建FPGA云服务器，这对FPGA的发展方向是否有影响？

2017年1月，腾讯就面向市场推出了基于赛灵思的FPGA云服务器。2017年10月，赛灵思在杭州云栖大会上当众宣布，阿里巴巴旗下的阿里云同样选择了赛灵思的FPGA。阿里云为市场上的客户搭建FPGA云服务器，显然可以说成是FPGA市场的规模会进一步增长壮大。不过，与其说阿里巴巴此举会对FPGA的发展方向产生什么样的影响，倒不如说是阿里巴巴在顺应行业（技术）的发展趋势罢了。

众所周知的是：通用CPU并不能很好处理大量的并行（重复性）数据，多核CPU依然会受限于自身的架构。加之，半导体制程工艺已经进步到了10nm及以下节点，摩尔定律日益逼近天花板，人们继续***用更先进的制程工艺来提升CPU的性能，并非长久之计。于是，异构计算处理器的概念便被人们提了出来。而FPGA是一种可编程逻辑器件，人们可以根据自己的需要，通过软件编程的方式去定义器件的硬件功能，且灵活性高。并且，（新一代）FPGA具备吞吐量大、低功耗、低延时等优点。换言之，基于FPGA的数据处理架构，摆脱了冯·洛伊曼架构的束缚。FPGA在处理大量的数据时，与CPU、GPU、ASIC（专用集成电路）相比，FPGA的综合优势最为均衡，能给人们带来最大的效益。伴随着大数据行业持续发展，FPGA在***处理、人工智能（深度学习）、自然语言处理、金融交易分析和网络安全等数据应用处理中自当扮演起核心的角色。

（▲注释：在异构处理架构中，虽然几种技术各有千秋，但FPGA在吞吐量、灵活性、功耗、延时等方面的表现最为均衡，能给人们以最大的效益。）

最后，举两个例子。当时媒体在报道腾讯向市场推出FPGA云服务器时称：“通过FPGA云服务器，企业可以进行FPGA硬件编程，可将性能提升至通用CPU服务器的30倍以上，而只需支付相当于通用CPU约40%的费用。”而媒体在报道阿里巴巴与赛灵思合作并推出基于赛灵思的FPGA云服务器时则称：“面对指数级增长的计算需求和日渐落伍的CPU技术，当今的云提供商们正迅速朝着加速的计算架构大步迈进。FPGA加速器兼容基于CPU的架构，并可以协同服务器CPU一起提供性能和功耗效率。客户可以用最低的使用成本，最大的弹性灵活度在云端快速搭建完整的基于FPGA的硬件加速服务。”

到此，以上就是小编对于人工智能fpga应用开发的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能fpga应用开发的5点解答对大家有用。

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