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fpga人工智能的应用领域-fpga人工智能的应用领域有哪些
C0f3d30c8时间2024-12-09 00:31:34分类应用领域浏览71
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于fpga人工智能的应用领域的问题，于是小编就整理了4个相关介绍fpga人工智能的应用领域的解答，让我们一起看看吧。
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，可以在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
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。
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
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：[_a***_]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在视频处理、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。”
射频工程师，FPGA有无中年危机？
当然有。
射频工程师稍好些，因为射频要求的调试经验多些。随着射频芯片基本代替分离器件，厂家手册包含了所有应用的电路原理图。大厂制造的电路板与ADS仿真结果基本一致，对人工经验的要求越来越低。一个射频工程师的专业技能大概十年就基本达到饱和。
FPGA工程师的天花板更低。不算FPGA实现背后的业务知识，仅考虑FPGA的设计，仿真与综合布线，专业技能4/5年就会达到天花板。
技术门槛越低，可替代的可能性越大，那么职业危机越大，为什么这么说呢？
在企业当中，肯定是追逐利润的，而工程师随着年限越长，工资要求肯定是越高，当工资要求超出公司承受范围，而且你的工作并不是非你不行，其他人可替代，再加上中年人，家庭因素，个人因素等影响，那么危机就来了。
射频工程师，FPGA通信领域，有很多年工作经验和项目经验来说，中年危机肯定也有，只要是认真工作，积累了很多调试开发经验，那么肯定没有单片机开发的危机大。
因为单片机开发的门槛相比fp***，要低一些，从业人员多，可替代性强很多，即使是经验丰富，也可以被其他的合适单片机开发工程师替代，
在工作中，我个人觉得，需要多掌握一些专业技能，不要局限于FPGA软件编程调试或者FPGA硬件开发，要拓展自己的职业边界和职业技能。
射频通讯领域，能够对整体系统工程都能够有效掌握，让自己成为领域专家。在业内能够有一定的知名度，不用担心被裁，而是公司担心你跳槽。
跨领域，如芯片设计都可以拓展，因为FPGA作为芯片前端验证，是非常重要的工作，一技在身，即使在一个公司出现职业危机，也不影响自己，能很快找到合适的高薪工作。
到此，以上就是小编对于fpga人工智能的应用领域的问题就介绍到这了，希望介绍关于fpga人工智能的应用领域的4点解答对大家有用。
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