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w*r
2
大伙儿对用FPGA做的customized DNN solutions是个什么感觉?有可能撑得起一个self
-sustained business吗?
我的看法是,目前不得不服DL的应用面和效能。除了几大巨人的cloud solution,对于
一些必须是电池供电的嵌入式环境,volume又不足以justify芯片量产(且无法升级)
,FPGA(省电,可更新模型)可能可以找到niche??
从已有模型到基于FPGA的产品,还有多少坑?
求指坑。。。
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p*o
3
deephi在做,去年hotchip上有介绍。

self

【在 w*****r 的大作中提到】
: 大伙儿对用FPGA做的customized DNN solutions是个什么感觉?有可能撑得起一个self
: -sustained business吗?
: 我的看法是,目前不得不服DL的应用面和效能。除了几大巨人的cloud solution,对于
: 一些必须是电池供电的嵌入式环境,volume又不足以justify芯片量产(且无法升级)
: ,FPGA(省电,可更新模型)可能可以找到niche??
: 从已有模型到基于FPGA的产品,还有多少坑?
: 求指坑。。。

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w*g
4
现在DL模型有标准化的趋势. 可以搞个模型到FPGA的编译器, 应该不会太难.
填坑不是问题, 问题是这个东西怎么卖给华为/苹果/google/车厂. 关系不够硬
是不行滴.

self

【在 w*****r 的大作中提到】
: 大伙儿对用FPGA做的customized DNN solutions是个什么感觉?有可能撑得起一个self
: -sustained business吗?
: 我的看法是,目前不得不服DL的应用面和效能。除了几大巨人的cloud solution,对于
: 一些必须是电池供电的嵌入式环境,volume又不足以justify芯片量产(且无法升级)
: ,FPGA(省电,可更新模型)可能可以找到niche??
: 从已有模型到基于FPGA的产品,还有多少坑?
: 求指坑。。。

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w*r
5
是的,做的人可不只一个,国内的地平线机器人也在做。但是目前都没成气候。。。
而且干这事,得和行业紧密集合

【在 p***o 的大作中提到】
: deephi在做,去年hotchip上有介绍。
:
: self

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p*o
6
听说都在上ASIC了。

【在 w*****r 的大作中提到】
: 是的,做的人可不只一个,国内的地平线机器人也在做。但是目前都没成气候。。。
: 而且干这事,得和行业紧密集合

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a*g
7
自己玩一玩做原始设计也许可以
但是如果要应用,最后恐怕还是要做单独的芯片

self

【在 w*****r 的大作中提到】
: 大伙儿对用FPGA做的customized DNN solutions是个什么感觉?有可能撑得起一个self
: -sustained business吗?
: 我的看法是,目前不得不服DL的应用面和效能。除了几大巨人的cloud solution,对于
: 一些必须是电池供电的嵌入式环境,volume又不足以justify芯片量产(且无法升级)
: ,FPGA(省电,可更新模型)可能可以找到niche??
: 从已有模型到基于FPGA的产品,还有多少坑?
: 求指坑。。。

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l*m
8
http://www.mitbbs.com/article_t0/Programming/31511123.html
开源了

self

【在 w*****r 的大作中提到】
: 大伙儿对用FPGA做的customized DNN solutions是个什么感觉?有可能撑得起一个self
: -sustained business吗?
: 我的看法是,目前不得不服DL的应用面和效能。除了几大巨人的cloud solution,对于
: 一些必须是电池供电的嵌入式环境,volume又不足以justify芯片量产(且无法升级)
: ,FPGA(省电,可更新模型)可能可以找到niche??
: 从已有模型到基于FPGA的产品,还有多少坑?
: 求指坑。。。

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w*r
9
例如FaceID这种普适性,并且量装一把就能收回成本的应用,我同意,ASIC是正途。
但应该还有很多行业应用打不到这种体量吧

【在 a*****g 的大作中提到】
: 自己玩一玩做原始设计也许可以
: 但是如果要应用,最后恐怕还是要做单独的芯片
:
: self

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w*r
10
这和基于FPGA和ASIC的solution是截然不同的两条技术路径。
Nvidia的瓶颈在于他们的构架是基于指令集的,所以发热量,功耗,成本方面很难跟基
于逻辑门的硬件实现比。

【在 l*******m 的大作中提到】
: http://www.mitbbs.com/article_t0/Programming/31511123.html
: 开源了
:
: self

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l*m
12
Nvidia不就是开源Verilog了吗,而且和CUDA没啥关系,比较像TPU

【在 w*****r 的大作中提到】
: 这和基于FPGA和ASIC的solution是截然不同的两条技术路径。
: Nvidia的瓶颈在于他们的构架是基于指令集的,所以发热量,功耗,成本方面很难跟基
: 于逻辑门的硬件实现比。

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l*m
13
是的,好多作inference的公司,老黄是在打击潜在的竞争对手

【在 w*****r 的大作中提到】
: 其实我猜正是因为Nvidia觉得接下来扛专用芯片够呛了,于是把inference这块儿开源
: 了。

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