FPGAvs.CPU&GPU

CPUまたはGPU製品プログラムで使用される医療機器も、代替のCPUおよびGPU" magic"？ 実際、CPUとGPUはフォンノイマンアーキテクチャであり、FPGAは構造の制限を打ち破ることができるため、強力なエネルギー効率を備えています。

具体的には、CPUとGPUは、メモリ、デコーダー、算術ユニットを実行するためにSIMD（単一命令ストリーム複数データストリーム）を使用する必要があります。分岐ジャンプ処理ロジックのように、FPGAは各論理の機能をプログラミングするときに決定されています。ユニット指示は必要ありません。 さらに、CPUとGPUは共有メモリで使用されるため、プライベートキャッシュ間でアクセスアービトレーションが必要になるため、実行ユニットはメンバー間のキャッシュコヒーレンシを維持します。FPGA通信の明示的な要件をプログラミングするプロセスでも、必要はありません。共有メモリ通信用。

このおかげで、FPGAは浮動小数点乗算の強力な機能を備えており、同じGPU浮動小数点を比較するとレイテンシが低くなります。 これは、FPGAにもパイプライン並列処理とデータ並列処理、データ並列処理とGPUのみがあるためです。

オペレーターからの力、ザイリンクスFPGAデバイスSoCへの移行は加速し、適応します。 ザイリンクスは、ARM、リアルタイムプロセッサ、アプリケーションプロセッサなどのスカラーエンジンを高速化することで実現しました。コアエンジンは、FPGAプログラマブルロジックデバイスに適応し、インテリジェンスエンジンも搭載し、現在はDSPを搭載しています。 特に、プラットフォームはVersalACAP AIエンジンがさらに加速し、適応するためのサポートを提供します。

& quot;内視鏡などのアプリケーションのような医療分野では、手術患者は、遅延が非常に少ない、または完了するのにリアルタイムが必要であるという一般的な要件があります。 カメラからパイプライン処理を経てディスプレイに画像をキャプチャするのは、20デリケートな時間ではない可能性があります。CPUFPGAとGPUは非常に低いレイテンシに達するため、これはCPUとGPUと比較したFPGAの最大の利点です& quot;、Subh電力消費、コスト、ザイリンクスへの統合から、SoCFPGAにも優れた利点があります。

& quot;視覚化、長年使用するGPU、FPGAなどの多くの領域は不可能ではありませんが、メモリのアップロード状況が断続的になるのではなく、密閉された空間でデータ移動を行う強度の領域に焦点を当てます& quot; Subhは認めた。

さまざまなレベルの医療分析におけるFPGAアプリケーション

業界をリードするAIの遅延とパフォーマンスを考慮し、ライフサイクルを延長し、ザイリンクスの高品質、高信頼性、高セキュリティ、リアルタイム、決定論的制御およびインターフェースのみを考慮して、医療分野に参入できます。

このようなザイリンクスFPGAおよびSoCハードウェアデバイスとプラットフォームを提供することに加えて、ViTIsAIユニファイドソフトウェアプラットフォームのニーズに合わせた幅広い市場アプリケーションに対応するために、FPGA開発のしきい値を下げることも特に重要です。 私はこれまで何度もこのソフトウェアプラットフォームを紹介しましたが、ハードウェア設計の経験がないエンジニアのアルゴリズムも、アルゴリズムの実装に直接適用できます。

Sailive &＃39;の医療ソリューションは、イルミナが重度の新生児のゲノム分析を行い、ICU患者と重度の患者がアイテックベースの眼内追跡通信タブレットを宣伝し、メリーが新しいチャンピオンシップと戦うのを支援しました。 FPGAは、目立たないうちに恐怖を追加します。

著者は、Saulith &＃39;のFPGAデバイスは、高性能の高速化と適応から始まり、市場で最大の競争力になっていると考えています。 一方では、FPGA、ARM、アプリケーションプロセッサ、リアルタイムプロセッサ、DSP、AIエンジンは、フィルムシステム（SOC）とソフトウェアを使用して高度な統合を実行し、アプリケーションのスケーラビリティを強化します。 一方、FPGA自体には、& quot;ナチュラルペア& quot;と言える低遅延があります。 非常に高い遅延の医療分野のために。

市場分析から、流行の発生に伴い、大規模なデータ分析と携帯性の要件が非常に高い医療機器の市場需要は増加し続けており、これはまさにFPGSOCの特徴です。 一方、医療水準の向上と市場のマタイ効果の高まりにより、エネルギー効率が高く低消費電力のFPGA製品の需要は増え続けています。

ソフトウェア分析から、ザイリンクスのVITISプラットフォームは、HDL言語を習得するハードウェアエンジニア、主要なプログラミング言語を習得するソフトウェアエンジニアなど、さまざまな人々に適用され、熟練したTensorflow、Caffe、Pytorchアルゴリズムエンジニアにも適しています。 この柔軟性により、多くのクリエイティブなスタートアップはあなたの拳を表示する可能性があります。

ザイリンクスの導入により、大型機器でも携帯機器でも、FPGAには独自の場所があると言えます。

Shanling Medical Innovationの将来をどのように発展させるか？ SUBHは、医療製品において、Saulisiは統合を改善し、パッケージサイズを縮小し続ける一方で、異種の計算は効率とパフォーマンスを向上させると述べました。

電力が徐々に高くなるため、あらゆる業界のサーマルソリューションは非常に重要です。SindaThermalは、アルミニウム押出ヒートシンク、高性能ヒートシンク、銅ヒートシンク、スカイブフィンヒートシンク、ヒートパイプヒートシンクなど、さまざまなヒートシンクとクーラーを提供できます。 サーマルソリューションについてご不明な点がございましたら、お問い合わせください。

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