大家都知道图像数据视频融合拼接处理器的核心就是咱们常说的深度学习技术和FPGA。今天宝哥就和您聊一聊现下应用的这款主机是怎么应用到深度学习和FPGA技术搭建的。
深度学习的应用主要来自三个方面:巨大的标记数据样本(图像和语音)、先进的算法/模型/软件(神经网络算法CNN和RNN以及深度学习框架)和高性能计算(数据样本多/模型训练时间长/参数更新快速同步)，那么今天聊的这款图像数据视频融合拼接处理器正好也是在设计上应用到了这三个方面，从硬件到软件的搭建可谓一个不少。
除了数据之外,算法和算力分别从软件和硬件两个维度撑起了人工智能平台的巨大生态。
算法方面,目前CNN的深度学习框架主要包括:加州大学伯克利分校维护的Cafe、谷歌维护的Tensorflow、微软研究院维护的CNTK、分布式机器学习社区维护的 MXNETL以及百度维护的 Paddlepaddle等。CNN分为模型训练和应用推理两个环节:模型训练是获取推理模型,应用推理是根据训练模型和输入数据获取计算结果,如图片分类。那么说到图片，图像数据视频融合拼接处理器就是在图像图片处理上有着其它类控制主机不可替代的优点，不同环节采用不同的计算架构:模型训练使用CPU+GPU计算架构,应用推理可以采用CPU+FPGA、计算架构等。主要因为CPU算法实现架构成熟,适合较复杂的训练算法FPCA可灵活实现多任务处理且运行能效更好。
算力方面,当下实现深度学习的高性能计算硬件平台主要包括CPU、ASIC、FPGA,GPU因为先发优势占据较大市场份额,FPGA正试图在云端服务器发力，ASlC难度更高但更适用于深度学习算法。图像数据视频融合拼接处理器的场景预案 图层叠加方面完全传承这个物质，算力需要具备并行性、多线程、高内存带宽等特性,而且由于数据的训练时间长,需要低功耗的硬件架构。
FPGA适合的应用场景包括:计算密集型高、实时性要求高、任务可并行处理以及大量重复性计算。CPU可以实现的功能,都可以用FPGA灵活实现,且单颗功耗较GPU低。对复杂系统进行合理的软硬件设计,由CPU和FPGA合作完成系统功能也是目前比较流行的方案。例如：东健宇研发生产的图像数据视频融合拼接处理器TEC9000系列就是FPGA的设计方案。FPGA的开发方式主要包括 Opencl和VHDL,前者的开发效率会好一些。FPCA要在人工智能计算中发挥更大作用,还需要提高计算能力(浮点运算能力和改进算法)和易用性(更加通用高性能的神经网络开发架构)
以上是宝哥对图像数据视频融合拼接处理器深度学习的理解和小见解，如果有那么一点对你有帮助，也请大家共同讨论沟通，欢迎大家一起交流。
