詳解FPGA：人工智能時代的驅(qū)動引擎

目錄
第1章延續(xù)摩爾定律——FPGA的架構(gòu)革新

1．1什么是FPGA

1．2從無到有，從小到大，從大到強(qiáng)——FPGA發(fā)展的
三個階段

1．2．1發(fā)明階段： 歷史的必然

1．2．2擴(kuò)張階段： 設(shè)計自動化的興起

1．2．3累積階段： 復(fù)雜片上系統(tǒng)的形成

1．3超越維度的限制——3D FPGA

1．3．1賽靈思堆疊硅片互聯(lián)(SSI)技術(shù)

1．3．2SSI技術(shù)的主要缺點(diǎn)

1．3．3SSI技術(shù)小結(jié)

1．3．4英特爾EMIB技術(shù)

1．3．5基于EMIB技術(shù)的異構(gòu)FPGA的潛在問題

1．3．6EMIB技術(shù)小結(jié)

1．4突破集成度的邊界——從FPGA到ACAP

1．4．1ACAP概述

1．4．2芯片架構(gòu)： 在傳統(tǒng)中變革

1．4．3CLB微結(jié)構(gòu)： 翻天覆地

1．4．4第四代SSI技術(shù)： 3D FPGA的
進(jìn)一步優(yōu)化

1．4．5片上網(wǎng)絡(luò)： 高帶寬數(shù)據(jù)傳輸?shù)娜吕?br />
1．5靈活與敏捷共存——英特爾Agilex FPGA

1．5．1英特爾10nm工藝能否后發(fā)制人

1．5．2全新的芯片布局與微架構(gòu)優(yōu)化

1．5．3CXL： CPU與FPGA互連的終極方案

1．5．4可變精度DSP： 全力支持AI應(yīng)用

1．5．5增強(qiáng)版HyperFlex架構(gòu)

1．5．6oneAPI： 英特爾的雄心

1．6本章小結(jié)

第2章?lián)肀Т髷?shù)據(jù)洪流——云中的FPGA

2．1第一個吃螃蟹的人——微軟Catapult項(xiàng)目

2．1．1Catapult項(xiàng)目的產(chǎn)生背景

2．1．2在數(shù)據(jù)中心里部署硬件加速單元的
考慮因素

2．1．3幾類硬件加速模塊的對比

2．1．4Catapult項(xiàng)目的三個階段





2．1．5微軟Catapult項(xiàng)目小結(jié)

2．2FPGA即服務(wù)(FPGA as a Service)

2．2．1亞馬遜AWSF1實(shí)例： FPGA云服務(wù)的
首次嘗試

2．2．2AWS FPGA云服務(wù)的技術(shù)概述

2．2．3其他公有云提供商的FPGA加速服務(wù)

2．3下一代電信網(wǎng)絡(luò)： SDN、NFV與FPGA

2．3．1網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化(NFV)與軟件定義
網(wǎng)絡(luò)(SDN)的意義

2．3．2使用FPGA加速虛擬網(wǎng)絡(luò)功能的實(shí)現(xiàn)

2．4系統(tǒng)級解決方案： FPGA加速卡

2．4．1FPGA應(yīng)用方案的轉(zhuǎn)型

2．4．2英特爾的FPGA加速卡布局

2．4．3賽靈思的FPGA加速卡布局

2．4．4第三方FPGA加速卡

2．5虛擬與現(xiàn)實(shí)之間——FPGA虛擬化

2．5．1為什么要進(jìn)行FPGA虛擬化

2．5．2FPGA虛擬化的主要目標(biāo)

2．5．3FPGA虛擬化的層次劃分

2．5．4常見的FPGA虛擬化實(shí)現(xiàn)方法

2．5．5FPGA虛擬化的未來研究方向

2．6本章小結(jié)

第3章FPGA在人工智能時代的獨(dú)特優(yōu)勢

3．1實(shí)時AI處理： 微軟腦波項(xiàng)目

3．1．1FPGA資源池化的主要優(yōu)點(diǎn)

3．1．2腦波項(xiàng)目系統(tǒng)架構(gòu)

3．1．3腦波項(xiàng)目的性能分析

3．2AI加速引擎： FPGA與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的近似
算法

3．2．1使用低精度定點(diǎn)數(shù)代替浮點(diǎn)數(shù)

3．2．2網(wǎng)絡(luò)剪枝

3．2．3深度壓縮

3．3下一個Big Thing： FPGA公司在AI時代的布局

3．3．1賽靈思

3．3．2英特爾

3．3．3Achronix

3．4路在何方： FPGA在AI時代未來的發(fā)展方向

3．5本章小結(jié)

第4章更簡單也更復(fù)雜——FPGA開發(fā)的新方法

4．1難上加難： 現(xiàn)代FPGA開發(fā)的痛點(diǎn)

4．2讓軟件工程師開發(fā)FPGA——高層次綜合

4．2．1FPGA高層次綜合的前世今生

4．2．2高層次綜合的主要工作原理：
以AutoPilot為例

4．2．3高層次綜合工具常用的優(yōu)化方法

4．2．4高層次綜合的發(fā)展前景

4．3商業(yè)級開源開發(fā)工具： 賽靈思Vitis

4．4一個晶體管也不能少： 英特爾oneAPI

4．5本章小結(jié)

第5章站在巨人的肩上——FPGA發(fā)展的新趨勢

5．1百花齊放、百家爭鳴： FPGA學(xué)術(shù)研究概況

5．1．1多倫多大學(xué)

5．1．2加州大學(xué)洛杉磯分校(UCLA)

5．1．3帝國理工學(xué)院

5．1．4清華大學(xué)

5．1．5FPGA領(lǐng)域的主要學(xué)術(shù)會議

5．2FPGA 20年最有影響力的25項(xiàng)研究成果

5．2．1FPGA系統(tǒng)架構(gòu)篇

5．2．2FPGA微架構(gòu)篇

5．2．3FPGA布局布線算法篇

5．2．4其他EDA/CAD算法篇

5．2．5FPGA應(yīng)用篇

5．3這是最好的時代——FPGA未來的發(fā)展方向

5．4本章小結(jié)