隨著物聯(lián)網(IoT)的應用領域逐漸擴大，導入邊緣運算的產品亦逐漸多元,，芯片設計對于功耗與成本的要求日益提升,。 近日，半導體廠商推出低價FPGA方案,，瞄準對于成本最為敏感的消費電子市場,，搶攻邊緣運算商機。

　　客制化智能互連解決方案市場供貨商萊迪思半導體(Lattice Semiconductor)亞太區(qū)資深事業(yè)發(fā)展經理陳英仁指出,，少量多樣是物聯(lián)網產品的特色之一,，對于精準度、功耗的需求亦有所不同,，更需要靈活的處理單元連接,。 除此之外，現(xiàn)今的物聯(lián)網布局方式是設法將現(xiàn)有產品聯(lián)網化并賦予智能，在這樣的情況下深度學習相關芯片該如何見縫插針,、盡量不更動原有架構便成為一大挑戰(zhàn),。

　　隨著傳感器類型與數(shù)量不斷增加，須部署更多運算資源以進行實時數(shù)據(jù)處理,，目前消費性物聯(lián)網領域中網絡邊緣運算日益成熟,。 對于人工智能在各類網絡邊緣應用市場而言，低功耗,、小尺寸,、低成本且能夠實現(xiàn)在地傳感器數(shù)據(jù)處理的芯片解決方案格外重要。

　　為因應該趨勢,，萊迪思(Lattice Semiconductor)推出Lattice sensAI,，提供結合模塊化硬件套件、神經網絡IP核心,、軟件工具,、參考設計、客制化設計服務的完整技術堆棧,， 將機器學習推論加速整合至廣泛物聯(lián)網應用市場,。 Lattice sensAI具備超低功耗(低于1mW~1W)、小封裝尺寸(5.5mm2~100mm2),、靈活接口(MIPI CSI-2,、LVDS、GigE等)以及低量產價格(約$1 ~10美元)等優(yōu)勢,，加速實現(xiàn)更接近數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)源的網絡邊緣運算,。

　　陳英仁進一步提到，在現(xiàn)有的可編程架構下,，F(xiàn)PGA是公認最有效率,、最好優(yōu)化的產品。 然而目前的FPGA皆專注在高階的云端運算市場,，單價偏高,。 萊迪思則是專注在低階的邊緣運算導入，期盼協(xié)助廠商在智能音響,、監(jiān)控攝影鏡頭、工業(yè)機器人以及無人機等各類低階消費電子產品中導入人工智能功能,。

　　根據(jù)Semico Research預測,，在未來五年內，人工智能的網絡邊緣裝置數(shù)量將以年復合成長率110%爆發(fā)式增長,。 萊迪思針對網絡邊緣運算裝置,，推出全新超低功耗FPGA機器學習接口解決方案。 該FPGA人工智能解決方案不僅具備完整功能，更首次全面滿足低功耗,、小尺寸,、低成本以及靈活性等市場需求。