在 Government Analytics 中,將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于大數(shù)據(jù),以幫助政府做出決策并采取行動。隨著人工智能進(jìn)入數(shù)據(jù)中心,機(jī)器學(xué)習(xí)算法和技術(shù)每年都在不斷地發(fā)展壯大和拓展范圍。針對這一迅速發(fā)展的領(lǐng)域,可重復(fù)編程的 FPGA 支持不斷實(shí)現(xiàn)最新算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。
過去 20 年,半導(dǎo)體行業(yè)在雷達(dá)這一基礎(chǔ)性技術(shù)領(lǐng)域扮演著重要角色。在今天的現(xiàn)代雷達(dá)系統(tǒng)中,Active Electronically Scanned Array (AESA) 是最受歡迎的架構(gòu)。展望未來,數(shù)字相位陣列與具有地面運(yùn)動目標(biāo)指示 (GMTI) 的合成孔徑雷達(dá) (SAR) 等下一代雷達(dá)架構(gòu)將興起。這一趨勢將給系統(tǒng)設(shè)計(jì)師帶來各種挑戰(zhàn),如高性能數(shù)據(jù)處理、超寬帶寬、高動態(tài)范圍和滿足多樣化任務(wù)要求的自適應(yīng)系統(tǒng)。在化解這些挑戰(zhàn)方面,F(xiàn)PGA 是理想選擇,有時則必不可少。通過將浮點(diǎn)技術(shù)與英特爾? Stratix? FPGA 系列和可變精度數(shù)字信號處理 (DSP) 配合使用,設(shè)計(jì)師可定義每個設(shè)計(jì)階段的所需精度。邏輯和 DSP 資源可被高效使用,功耗也將大幅下降。
在下圖所示的 AESA 架構(gòu)中,幾個階段顯而易見。在這些階段,F(xiàn)PGA 有時必不可少,有時可帶來顯著的處理優(yōu)勢。