FPGA保持灵活性同时拥有ASIC级AI性能是可实现的吗？( 九 )_AI语音助手和AI图像优化是离我们最近的

但Robert也强调，底层的软件非常重要，如果NOC软件做不好，就很难实现真正的提升。目前针对Speedster7t我们的ACE设计工具现已可以提供支持，今年第三季度会发布将TensorFlow、Caffe2等框架AI模型转换到其芯片里的工具。第一批用于评估的器件和开发板将于2019年第四季度提供。

另据了解，安全性方面， Speedster7t FPGA系列可用最先进的比特流安全保护功能应对。在产品的批量化支持方面， Achronix在Speedcore eFPGA IP中采用了与Speedster7t FPGA中使用的同一种技术，可支持从Speedster7t FPGA到ASIC的无缝转换。并且，当使用Speedcore eFPGA IP将Speedster7t FPGA转换为ASIC时，用户有望节省高达50％的功耗并降低90％的成本。

哪种处理器会在AI竞争中胜出？

既然功耗和成本都能够显著降低，那是否意味着Achronix新推出的FPGA+将成为AI芯片的主流？Robert表示， CPU、GPU、FPGA、ASIC每一类芯片都有其技术长处，并且AI芯片的市场在增长，所有的芯片类型都会从中受益。仅看FPGA ，根据市场调研公司Semico Research的预测，人工智能应用中FPGA的市场规模将在未来4年内增长3倍，达到52亿美元。