Agilex™ 5 系统级模块的 AI 发展潜力

来源：Digikey
作者：Tawfeeq Ahmad

人工智能 (AI) 正在各行各业掀起一场彻底的革命，因为它提供了能够显著提高效率、准确性和能够做出正确决策的革命性解决方案。在这种情况下，边缘 AI 的概念——在网络边缘的设备上处理 AI 算法，已经成为一种改变游戏规则的方法。AI 可以实现实时数据处理、减少延迟、提高数据隐私性和决策自主性，这在医疗保健、机器人和工业自动化等领域尤为重要。

作为嵌入式系统工程领域的先锋，iWave 站在了这场革命的最前沿，正在提供旨在推动边缘 AI 发展的嵌入式平台。这些平台专为需要高性能计算和复杂 AI/ML 功能的应用而打造，如媒体处理、机器人和视觉计算。

iW-RainboW-G58M 简介：新一代 AI FPGA

作为嵌入式系统市场的一项重大进展，iWave 非常高兴地推出基于 Intel Agilex™ 5 FPGA 的 iW-RainboW-G58M 系统级模块 (SoM)（图 1）。这是首款在自身结构中直接集成了 AI 功能的 FPGA，这标志着 FPGA 技术开启了一个新时代。iW-RainboW-G58M 经过精心设计，适用于要求高性能、低延迟处理以及可支持嵌入式 AI/ML 的定制逻辑实施的应用，成为医疗成像、机器人和工业自动化等行业的理想选择。


图 1：iWave iW-RainboW-G58M SoM 基于 Intel Agilex 5 FPGA，是首款直接集成了 AI 功能的 FPGA。（图片来源：iWave）

iW-RainboW-G58M SoM 外形小巧，尺寸仅为 60 mm x 70 mm，但功能强大。该器件支持采用 B32A 封装的 Intel Agilex™ 5 FPGA 和 SoC E 系列家族器件。该器件提供两种不同的类型选择，以满足各种应用需求：

A 组：A5E 065A/052A/043A/028A/013A SoC FPGA - 这些型号具有更高的性能，适合需要更复杂处理能力的应用。
B 组：A5E 065B/052B/043B/028B/013B/008B SoC FPGA - 这些型号为要求不高的任务提供了具有高性价比解决方案，可确保灵活地进行设计和实施。

通过组合这些选项，开发人员可以为特定应用选择最合适的 FPGA 型号，同时兼顾性能、功耗和成本。

充分发挥 Intel Agilex™ 5 FPGA 在边缘 AI 领域的潜力

Intel 的 Agilex™ 5 FPGA 和 SoC 代表了 FPGA 技术的重大飞跃，尤其是在边缘 AI 和机器学习应用方面。Agilex™ 5 系列基于 Intel 在 AI 优化型 FPGA，在中端 FPGA 中引入了业界首款 AI 张量块。这种张量块专为加速 AI 工作负载而设计，使得这些 FPGA 非常适合那些实时处理、实时决策是关键的边缘 AI 应用。

Agilex™ 5 FPGA 的一个主要特点是其非对称应用处理器系统，包括双 Arm Cortex-A76 内核和双 Cortex-A55 内核。这种配置使 FPGA 不仅拥有超强的处理能力，而且还能优化能效。这在边缘计算环境中至关重要，即必须在不影响性能的前提下最大限度地降低功耗。

Agilex™ 5 FPGA 还具有增强型数字信号处理 (DSP) 功能，并集成了 AI 张量块。这种组合使 FPGA 能够以更高的效率、准确性处理诸如深度学习推理、图像处理和预测分析等复杂的 AI 任务。此外，FPGA 先进的连接功能，包括支持高达 28.1 Gbps 数据传输速率的高速 GTS 收发器、PCI Express* (PCIe*) 4.0 × 8 以及 DisplayPort 和 HDMI 输出，使其成为适用于各种应用的多用途解决方案。

全面的 AI/ML 软件生态系统：加速发展

iW-RainboW-G58M SoM 与全面的软件生态系统相辅相成，显著加快了人工智能和机器学习的发展。该生态系统的核心是支持 TensorFlow 和 PyTorch 等常见的 AI 框架，从而确保开发人员无需花费大量时间学习，就能够利用这些熟悉的平台创建复杂的 AI 模型。

OpenVINO 工具包是这一生态系统的重要组成部分。该开源工具包旨在优化深度学习模型，以便在各种硬件架构（包括 CPU、GPU 和 FPGA）上进行推理。通过使用 OpenVINO 工具包，开发人员可以确保他们的 AI 模型不仅实现了性能优化，而且在不同的硬件平台上都具有很强的可移植性，从而提高了部署灵活性。

此外，Intel FPGA AI 套件在简化开发流程方面发挥了关键作用。该套件在设计时考虑到了易用性，使 FPGA 设计人员、机器学习工程师和软件开发人员能够创建针对 FPGA 架构进行了优化的 AI 平台。通过与 TensorFlow、PyTorch 和 OpenVINO 工具包等行业标准工具的集成，Intel FPGA AI 套件使开发人员能够加快开发进程，同时保持其 AI 解决方案的高度可靠性和性能。

该套件还与 Intel Quartus Prime FPGA 设计软件实现了无缝集成，后者是支持基于 FPGA 系统的设计、分析和优化的强大工具。这种集成可确保开发人员获得稳健、成熟的工作流程，从而缩短产品上市时间，提高人工智能应用的整体可靠性。

云 AI 与边缘 AI：对比分析

随着 AI 的不断发展，云 AI 和边缘 AI 之间的区别变得越来越重要。云 AI 依赖远程数据中心的大量计算资源，具有很高的可扩展性和处理大量数据的能力。然而，由于需要在互联网上传输数据，这种方法往往会带来较大的延迟和潜在的安全问题。

另一方面，边缘 AI 在实时处理、低延迟和增强型数据隐私至关重要的情况下表现出显著的优势。通过设备上的本地数据处理，边缘 AI 无需与云进行持续通信，从而减小了延迟并提高了 AI 系统的响应速度。这在自主驾驶车辆、工业自动化和医疗保健等应用中尤为重要，因为在这些应用中，决策延迟可能会造成严重后果。

此外，边缘 AI 将敏感信息保存在本地设备，降低了与云处理相关的数据泄露风险，从而有助于保护数据隐私。边缘设备首先进行初步数据处理，然后再传输到云端进行更复杂的分析，这种混合方法正变得越来越流行。这种方法结合了边缘 AI 和云 AI 的优势，可以高效地利用资源，增强安全性，提高系统性能。

确保长使用寿命和全面支持：iWave 对客户的承诺

确保产品长期可用是 iWave 的主要承诺之一。该公司的产品寿命计划可保证其系统级模块 (SoM) 长期使用，通常超过 10 年。这对于医疗设备、航空航天和工业自动化等行业尤为重要，因为这些行业的产品生命周期通常较长，稳定的组件可用性至关重要。

除了使用寿命长以外，iWave 还能在整个产品开发过程中提供广泛的技术支持。这种支持包括 ODM（原始设计制造商）服务，例如载板设计、热仿真和系统级设计，使客户能够专注于自己的核心竞争力，而 iWave 则负责处理硬件设计和集成方面的复杂问题。

iWave 为其 SoM 提供全面的评估套件，进一步践行了 iWave 对客户成功的承诺。这些套件附带完整的用户文档、软件驱动程序和电路板支持包，使客户能够快速评估和进行原型开发。通过提供这些资源，iWave 可帮助客户缩短开发时间，更快地将产品推向市场。

结语

iWave 的 iW-RainboW-G58M SoM 配备了具有集成 AI 的 Intel Agilex 5 FPGA，经过精心设计，适用于高性能、低延迟处理和可支持嵌入式 AI/ML 的定制逻辑实施的应用，使其成为医疗成像、机器人和工业自动化等行业的理想选择。