近幾年，邊緣計算市場在快速增長，速度超過了數據中心。有統計顯示，到2025年，邊緣AI芯片的市場機遇是數據中心的3倍，規模將達到650億美元。這樣具有巨大發展潛力的市場，是所有能夠參與到其中的芯片廠商特別關注的，無論是CPU、GPU，還是FPGA。作為FPGA行業龍頭，賽靈思也已經準備好推出相應的器件，該公司已經推出了多款用于邊緣端的產品，近期又發布了最新的可微型化的小尺寸方案Versal AI Edge。

　　據賽靈思Versal AI Edge系列高級產品線經理Rehan Tahir先生介紹，該公司在2018年引入了Versal ACAP，首先推出的是Versal Core和Prime系列，用于云端和網絡，之后又推出了Versal Premium，用于高端的云和網絡。在這基礎上，又把這個架構帶到了邊緣端。

　　新一代的Versal AI Edge系列產品，是一種微型ACAP，能夠在邊緣端工作，實現優化的單位功耗性能，這很重要，因為在邊緣應用中，有非常嚴格的熱和功耗的限制，同時還要實現高性能。

　　同時，在邊緣端應用，如智能視覺、無人機、協作機器人、ADAS與自動駕駛，還有醫學成像，包括內窺鏡和超聲。這些對產品的微型化要求很高，這與FPGA在傳統的數據中心和云計算應用場景有很大不同。

　　此外，越來越多的應用都得到了AI的支持，而且，有很多形式的AI可能都是我們之前沒有想到的，比如無人機的導航和目標追蹤，機器人和工人在工廠進行協作，還有半自動到全自動駕駛，AI在醫學的應用，包括參與醫學的診斷和分析。當下，AI應用隨處可見。

　　AI Edge就可以滿足以上應用需求，今年4月份，Versal AI的Core和Prime已經實現了7nm制程的量產。

　　優勢

　　那么，Versal AI Edge ACAP的具體特點和優勢有哪些呢？可以概括為以下三點：

　　1、借助AI引擎和存儲器層級創新，AI單位功耗性能是GPU的四倍，而且這樣的存儲器層級創新是在業界首次推出的；2、與之前的SoC產品相比，他能夠實現十倍的計算密度，并且提供最高水平的安全與保密性；3、能夠為邊緣和終端提供可擴展性且靈活應變的平臺，實現很高的性能，這主要是在各個性能層級上有更多的器件，另外，ACAP的可編程性能提供更多的靈活性。

　　對比GPU，Versal AI Edge實現了四倍的AI單位功耗性能。據Rehan Tahir介紹，這主要是賽靈思推出了新的AI引擎，專門為機器學習做了優化，簡稱為AIEML。AI引擎是一個新生事物，也是一個非常好的技術突破。

　　Rehan Tahir表示：“AI引擎有一個陣列，這個陣列里面有一個計算核心，與現有的產品不同，我們把乘法器翻倍，使得INT8的性能翻倍，另外，還提供了原生支持INT4和BFLOAT 16。除此之外，我們還使數據內存翻倍，每一塊內存從32kB提升到了64kB，實現了數據和存儲的本地化。所有的本地化存儲都能夠和AI陣列和塊進行分享，還增加了全新的存儲器塊，整個AI引擎的陣列最大是38MB，可順利分享網絡，在數據流通的過程當中不會出現內存的瓶頸。基于此，我們能夠實現軟件的可編程、硬件的靈活應變，還有非常低的時延和功耗。”

　　由于支持INT4和BFLOAT 16，還對乘法器進行了加倍處理，所以，這個產品在機器學習推斷方面有非常出色的表現，能夠支持CNN、RNN還有語言處理網絡等。

　　另外一個創新是加速器RAM，他能夠為大規模的帶寬提供一個4MB的片上RAM，用于Versal AI Edge最小尺寸的器件。在機器學習推斷過程中，有很多路徑，比如可以使用DDR，但是DDR速度非常慢，有了加速器RAM之后，能夠更快速地進行機器學習的處理。

　　Versal AI Edge全系列都能夠推出車規級的產品，也能夠遵守嚴格的ISO 26262標準要求。

　　賽靈思將在2021下半年提供Versal AI Edge工具，2022上半年提供早期試樣和量產芯片，在2022下半年提供Versal AI Edge ACAP的評估套件。

　　靈活的軟件支持

　　下面看一下支持應用的軟件堆棧，據Rehan Tahir介紹，在汽車領域，Versal AI Edge支持Caffe、TensorFlow、PyTorch等平臺，在機器人和工業領域也有很多，包括ROS、ROS2，還有發展勢頭很猛的GAZEBO。

　　另外，也可以用Versal AI對系統框架進行擴展，包括XRT，這是賽靈思的一個運行環境，包括很多底層庫，如DSP和視覺庫。

　　靈活性方面，主要體現在域架構，也就是DSA，還有動態的功能交換，叫做DFX。DSA就是對引擎進行區隔，來實施相應算法，在這樣區隔的過程中能夠確保不斷適應未來一些技術的變化，能夠實時更新，例如，激光雷達的更新換代非常迅速，有了DSA的支持，能夠確保跟上最新的算法。

　　這個機制是通過算法實現的，無論是硬件還是軟件，都可以通過在線下載的方式更新，不僅更新軟件，還可以對芯片進行重新配置來優化性能，有點像特斯拉，可以對車輛里程和速度直接做軟件的在線升級，如果可以對硬件做這樣的在線升級，則可以迅速適應未來的需求，這是一個非常大的提升。

　　DFX方面，假設有很多邏輯器件在同時使用，通過DFX能夠對解決方案進行優化，節約大量的成本和功耗，這點，ASSP、GPU和CPU都是做不到的。

　　競品對比

　　與英偉達的Jetson對比，Versal AI Edge的優勢體現在：前者只有低端和中端，沒有高端產品，T4是一個數據中心的加速器卡，他僅僅關注高端，也沒有低端產品。另外Orin是僅有高端和低端，而忽視了中間這一塊的性能需求，也就是性能很高，但可以進行被動散熱的這樣一款產品，30瓦時，英偉達產品是需要主動散熱的。

　　Rehan Tahir表示，英偉達給出的解決方案是同時使用兩個器件來滿足相應的標準，這當然是可以的，但是這樣做會增加成本、功耗和系統設計的復雜性，如果用Versal AI Edge，只需要一個器件，在同樣的軟件生態系統，在同樣的模式和同一個庫的環境下均可使用，非常方便，而且更加經濟。

　　Rehan Tahir還提到，英偉達的專長是在人工智能的機器學習推斷，他并不能夠涵蓋整個應用，但是賽靈思的器件有一個靈活應變的引擎，能夠實現傳感器的融合。另外還能傳導到智能引擎，智能引擎再產生推斷，然后通過操作系統來采取行動，是非常靈活易變的，而且能夠通過實時下載更新的方式，在軟件和硬件層面都實現靈活應變，不斷更新。所以，瓶頸不是在機器學習的計算方面，而是在于傳感器輸入的傳導，圖像處理，與車輛和駕駛員進行溝通等。在這些環節，賽靈思都是有優勢的。

　　可擴展性方面，Rehan Tahir表示，包括英特爾、TI（德州儀器）、恩智浦、高通等公司的平臺，他們要么只關注低端，要么只關注高端，沒有哪一家可以做到低中高的全覆蓋。