在线美工 莱迪思林国松：以更低的功耗探索更多PC使用场景，给用户带来更佳体验

 　　在企业的数字化转型中在线美工，边缘计算扮演着越来越重要的角色。随着人工智能、5G、物联网等技术的飞速发展，企业对于边缘计算的需求越来越高。根据ABI的研究调查表明，预计到2024年设备端的AI推理功能将覆盖近60%的设备。

　　作为低功耗可编程器件的供应商，莱迪思半导体公司最近发布了最新的AI创新路线图以及Lattice sensAI 4.1。迪思亚太区资深市场开发经理林国松近期在接受记者采访时表示，网络边缘计算正在快速兴起，发展出很多新的应用和使用场景。借助莱迪思提供的FPGA产品和解决方案，能够帮助客户端计算设备等网络边缘应用延长电池寿命，带来创新的用户体验。

　　林国松认为，AI技术的快速创新对可编程逻辑器件—FPGA非常有利，FPGA能够配合AI技术随时为用户提供最佳体验，尤其是在边缘端部署，FPGA可以灵活提供硬件和算法上的优化，并且在功耗方面要优于其它的芯片。

　　“灵活的计算资源是体现FPGA自身优势的最佳体现，可以结合不同的应用进行预处理、后处理、图像处理、滤波等，而且也可以进行性能拓展。”林国松表示，Lattice的网络边缘AI可以实现从一毫瓦到低于一瓦的功耗范围，相对于ASIC也毫不逊色。

　　林国松告诉记者在线美工，低功耗、小尺寸的FPGA一直都是Lattice核心竞争力。在智能PC领域，随着新的应用场景的固定和使用方法的完善，一定会有更加好的芯片推出来替换FPGA。但在部署一个全新领域的时候，FPGA会成为首选方案，因为它的部署周期是最短的，风险也是最低的。

　　据介绍，此次推出的sensAI 4.1，会增加对CetusPro-NX器件的支持。CetusPro-NX器件是Lattice今年推出的产品，容量有了很好的提升，计算力和功效也有所提高，因此Lattice在此器件的基础上推出了相对应的开发版，提供了支持此新芯片的CNN Plus加速器，以及相对应的sensAI Studio。

　　Lattice还针对此推出了人员侦测、注意力追踪和目标分类三个参考设计，并在智能家居、智慧城市、智能工厂、智能汽车等方面提供了相对应的设计服务。

　　林国松表示，在硬件优化方面，将AI的设计方案通过Lattice Radiant和DIAMOND结——之后产生FPGA比特流，然后把训练后的模型录入进来，产生一个类似于中央处理器的功能，让量化的权重和指令更多指向于执行代码，两者结合之后，能够产生一个AI体验项目。

　　在软件优化的设计上在线美工， Lattice专门提供了PROPEL软件，便于对整个内部结果进行类似于C代码的控制，详情页设计而不是使用比较难以上手的FPGA的开发代码，便于初学者能够调用基本指令进行控制。此外，Lattice开发AI引擎架构还包括机器学习引擎，以此方便视觉收取和软核控制。

　　为了更加方便用户配置机器学习培训环境，解决软件之间的兼容问题， sensAI4.1还推出了 Lattice sensAI Studio，能够让网络预安装到Container里，用户只需要把这个Container直接移植到电脑上，就可以在Container上进行执行相对应的培训，帮助客户省去很多的精力和时间来配置电脑。

　　林国松认为，下一代PC的趋势主要是智能和感知、强大协作能力和轻薄外形三个方面。与使用CPU来驱动AI应用的设备相比，采用sensAI开发，并在莱迪思FPGA上运行的AI计算设备的电池使用时间延长了28%。sensAI还支持现场软件更新，从而保持AI算法的演进，还能让OEM厂商灵活选择不同的传感器和SoC技术来适配他们的设备。

　　林国松表示，未来用户之所以会选择Lattice sensAI，首先是因为sensAI符合道德和合理的AI设计考量。

　　“电脑是能够看见人的脸的，但是电脑看见人的脸，后台APP就能够使用。通过使用Lattice sensAI就可以不把图像传给电脑，直接在硬件上处理，因此 Lattice sensAI只会传出一个结果，而不会传输图像，以保证用户的肖像权不会受到侵害。”林国松强调，Lattice sensAI只专注于用户体验，针对不同的复杂场景进行压力测试，包括灯光，场景及用户面部和头部穿戴的变化。由于CrossLink-NX这个器件是一个低功耗的器件，能够在性能和功耗之间更好的做好平衡。

　　据介绍，目前电脑的使用场景， Lattice器件是都是可以切入的，进行实时在线和感知的，包括瞬时启动、感知用户，还有声音和手势控制、视频和音频体验，以及给用户提供身体健康情况通知等等。

美工

　　为了能够让Lattice新产品能够在PC上得到落实，Lattice 正在和OEM进行合作，和其他芯片厂商合作，与其他操作系统和软件商合作在线美工，获得他们的广泛支持，以保证客户在使用Lattice解决方案时能够形成对应的解决方案。

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