大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于fpga相关学术会议的问题，于是小编就整理了2个相关介绍fpga相关学术会议的解答，让我们一起看看吧。
人工智能芯片的市场定位？
人工智能已经成为目前芯片行业的一个重要驱动力。回顾人工智能在半导体行业的发展，我们可以清晰地看到一条从云到终端的演进路线。
最初，人工智能主要是作为一种服务部署在云端。本代人工智能基于大数据和神经网络，因此在训练时候需要大量的算力，在云端部署的时候也需要算力做支撑，因此云端人工智能领域中以Nvidia为代表的GPU加速人工智能成为了关注焦点，同时也有以Graphcore、Habana为代表的云端专用人工智能芯片公司与GPU分庭抗礼。2018年之后，随着模型和芯片设计的优化，人工智能逐渐从云端下沉到手机等强智能设备终端，在手机上基于人工智能算法的超分辨、美颜、人脸识别等应用也渐渐得到了主流认可，相应的芯片（IP）也就成为了手机SoC上不可或缺的一部分
目前我国的人工智能芯片行业发展尚处于起步阶段。随着大数据的发展，计算能力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。数据显示，2016-2019年我国智能芯片的市场规模从19亿元增长至56.1亿元，复合年均增长率为43.5%，预计2021年市场规模将进一步增长，达到86.3亿元。未来，人工智能芯片行业市场前景非常可观。
当前，我国人工智能芯片行业正处在生命周期的幼稚期。主要原因是国内人工智能芯片行业起步较晚，整体销售市场正处于快速增长阶段前夕，传统芯片的应用场景逐渐被人工智能专用芯片所取代，市场对于人工智能芯片的需求将随着云/边缘计算、智慧型手机和物联网产品一同增长，并且在这期间，国内的许多企业纷纷发布了自己的专用AI芯片。
尽管国内人工智能芯片正逐渐取代传统芯片，但是集成商或芯片企业仍在寻找新的合作模式，这样才能很好地抓住新客户的需求。
随着大数据的发展，计算能力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。而人工智能的实现依赖三个要素：算法是核心，硬件和数据是基础，芯片就是硬件的最重要组成部分。它其实包括两个计算过程：1、训练（Train）；2、应用（Inference）。
为什么需要人工智能芯片？神经网络算法应用的不断发展，使得传统的 CPU 已经无法负担几何级增长的计算量。深度学习作为机器学习的分支，是当前人工智能研究的主流方式。简单说就是用数学方法模拟人脑神经网络，用大量数据训练机器来模拟人脑学习过程，其本质是把传统算法问题转化为数据和计算问题。所以对底层基础芯片的要求也发生了根本性改变：人工智能芯片的设计目的不是为了执行指令，而是为了大量数据训练和应用的计算。
华为FPGA加速云，对FPGA开发者有啥影响？
1. 华为作为传统的电信设备商，很早就在使用fpga做信号处理和一些应用加速，至少有十年以上的技术积累。
2. 相比与GPU, FPGA在AI推理, 音频/视频流处理等加速场景，往往有更大的优化空间，但是苦于FPGA的生态圈太小，国内真正有能力做商用FPGA开发的厂家应该在10家以内，华为云推出FPGA加速服务器，不是为了区颠覆传统fpga开发，而是为了利用云的形态去简化和复用原有的FPGA开发模式。2017.9华为云在华为全联接大会上和Xilinx正式推出了基于VU9P的FP1实例，默认支持DPDK shell（这是华为用于流加速的一个定制shell)；2017.10，在Xilinx XDF上又再度联合发布支持OpenCL; 2017.11 华为云宣布FPGA镜像市场即将开放, 马上还将把传统的用于***，音频处理，加解密，AI推理，网络处理等IP都开放到市场...这都是为了简化FPGA的开发，让FPGA快速的从非主流走向主流。现在主流的云服务商都开始提供FPGA，Intel更是在FPGA生态上重点投入，可以想象，在不久的将来，使用FPGA可能会像使用虚拟机镜像那么简单。
3. 对于开发者，华为云的线上开发工具还在不断完善中，华为正在和Xilinx合作，将传统的开发工具，开发语言，仿真工具等逐步搬上云端。
