人工智能（ai）从云端服务器走向网络边缘，直接内建到各类物联网（iot）装置，已经成为挡不住的发展趋势。有鉴于此，现场可编程门阵列（fpga）供货商赛灵思（xilinx）宣布，将在其现有的嵌入式视觉解决方案基础上，强化对机器学习（machinelearning）等人工智能功能的支持，并推出revision软件堆栈。

赛灵思工业、科学、医疗（ism）营销资深技术经理罗霖表示，人工智能已经成为科技产业发展的重要趋势，而且从核心（数据中心）往边缘（各类联网装置）扩散的态势十分明显。不过，由于缺乏对应的函式库（library）等软件堆栈辅助，应用开发者经常必须从头到尾靠自己的力量进行开发，因此项目开发的时程很长，而且需要耗费大量人力。

为了解决这个问题，赛灵思宣布推出revision软件堆栈解决方案。全新revision堆栈可让对硬件设计不熟悉的软件及系统工程师，也能够更容易、更快速地开发支持人工智能的嵌入式视觉应用。这类应用涵盖高阶消费类产品、汽车、工业、医疗、以及航天与国防等领域，以及新一代的应用包含协作机器人、具备感测与碰撞规避功能的无人机、扩增实境、自动驾驶车、自动监视与医学诊断等领域。在这些应用上，除了差异化至关重要外，其系统亦必须具备极快的反应能力，并快速部署最新的算法与传感器，大约三分之二的视觉导向半导体应用都属于此类市场。

revision为反应最快速的视觉系统铺建了最快的发展途径，与嵌入式gpu、传统soc解决方案相比，以赛灵思fpga方案为基础的机器学习推论，其每秒每瓦影像效能提升了高达6倍、计算机视觉每秒每瓦每帧处理速度则提升了40倍，而延迟却只有五分之一。即使是对硬件不熟悉的开发者也能利用c、c++或opencl语言搭配如caffe与opencv这类业界标准框架与函式库，在zynqsoc或mpsoc等芯片平台上开发各种嵌入式视觉应用。

事实上，以fpga来实现人工智能应用，具有非常大的优势。人工智能领域的演进非常快速，具备可重组以及支持所有形式链接等优势的fpga，可以很轻松地进行各种修改或升级，以便在最短时间内支持新的人工智能算法。类神经网络、算法、传感器技术与接口标准都会持续加速演进，可重组特性对于「支持未来需求」的智能视觉系统至关重要。

赛灵思revision堆栈集众多研发资源在平台、算法、以及应用等领域的开发。其中包括支持最欢迎的类神经网络如alexnet、googlenet、squeezenet、ssd、以及fcn。除此之外，堆栈提供了函式库元素，包含针对卷积神经网络（cnn）分层预先定义和作业优化，用来建立客制化类神经网络（dnn/cnn）。机器学习组件佐以众多运算加速opencv功能，用以执行计算机视觉处理作业。在应用层级开发方面，赛灵思支持业界标准框架，包括专为机器学习的caffe以及计算机视觉方面的openvx。此外revision堆栈还包含赛灵思自己与第三方的开发平台，内含众多种类的传感器。

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