fpga智能驾驶(fpga在人工智能领域的优势)
自动驾驶的未来，真的属于GPU吗人工智能算法是核心，硬件是基础，随着最近几年深度学习需求量增多，FPGAASIC芯片开始陆续浮出水面，甚至有人说，人工智能自动驾驶的硬件之争，归根到底就是GPUFPGA以及ASIC芯片之争正；因此，玩深度学习的人，在进行训练时，就借用GPU的多内核并行处理的优势，将GPU用到了非图形领域FPGA也有并行处理优势，也可以设计成具有多内核特点的硬件所以，目前深度学习就存在采用GPU和FPGA这两大类硬件的现状。
镭神智能CH64W六大特性 1车规级设计标准 镭神智能CH64W严格按照车规级标准设计，采用FPGA+MCU系统处理架构设计，满足车规可靠性和稳定性要求，并实现功能安全+AUTOSAR，支持清洗监测脏污检测性能衰减监测诊断OTA；SoC芯片集成了CPUAI 芯片GPUFPGAASIC深度学习加速单元NPU等多个模块，相对于单核处理器，异构多核SoC处理器在算力性能成本功耗尺寸等方面具备更明显的优势当前，在智能汽车领域已经聚齐了各路芯片玩家。
fpga在自动驾驶中的应用
站在这几年非常流行的“上云万能论”的角度来看，有许多场景的需求无法通过云解决，以智能驾驶场景为例，计算结果需要在毫秒级反馈到控制系统，显然云端计算变得不现实相信 FPGA 的灵活性可以为更多场景做“算力赋能”。
2018年CES上，地平线发布的征程20芯片，为基于伯努利架构的车规级高级计算芯片，面向L3及以上自动驾驶基于该架构，地平线科技同样推出了高级别自动驾驶计算平台Matrix 10，其核心芯片为采用征程20架构的FPGA，并在该板卡上也整合了其他辅助。
芯片可能就没法使用了FPGAField Programmable Gate Array，现场可编程逻辑门阵列芯片是一直可编程的半定制芯片，它虽然性能和效率比ASIC芯片略差一些，成本也较高但是胜在灵活性更强，能够适应算法的优化升级。
高通虽然在手机芯片上极具竞争力，但是在自动驾驶计算权重很高的GPU上能力积累明显不足，因为在新赛道上的表现还有待观察4赛灵思的FPGA FPGA是用户可自定义内部电路连接的一种高性能低功耗的可编程芯片，并行计算方面也有。
图像处理，视频传输，工业控制。
一个企业想得到大家的关注就必须具备发展的潜力和能力每一个人都生活在社会中，我们会看到许多车辆的速度特别快，然而，随着科学技术和现代化的进步，许多企业开始重视自动驾驶芯片随着人工智能的发展阶段逐步完善，自动驾驶。
FPGA应用领域比较广，如数据中心人工智能自动驾驶通信图像视频处理等。
FPGAField Programmable Gate Array，现场可编程门阵列具有足够的计算能力和足够的灵活性FPGA的计算速度快是源于它本质上是无指令无需共享内存的体系结构对于保存状态的需求，FPGA中的寄存器和片上内存BRAM是属于。
同时，魔视智能将FPGA芯片成功用于L1L4各级别自动驾驶，并领先通过多家顶级乘用车主机厂车规级认证此外，针对本轮投资，投资方也对魔视智能表示了肯定其中，盛世金濠表示“自动驾驶技术从研发到量产应用是一个厚积薄。
自动驾驶处理器 FPGA 与GPU
FPGA 芯片领域顶级会议 FPGA 2017 于 2 月 24 日在加州 Monterey 结束在本次大会上，斯坦福大学在读 PhD深鉴科技联合创始人韩松等作者的论文 ESE Efficient Speech Recognition Engine with Sparse LSTM on FPGA 获得。
汽车芯片的产业链中，上游一般为基础半导体材料硅片光刻胶CMP抛光液等制造设备和晶圆制造流程芯片设计晶圆代工和封装检测中游一般指汽车芯片制造环节，包括智能驾驶芯片制造GPU芯片FPGA芯片ASIC芯片，辅助。
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