Speedster7t FPGA是Achronix面向人工智能、机器学习和高带宽数据加速应用推出的创新性FPGA系列产品，采用台积电7nm FinFET工艺制造，包含二维片上网络（2D NoC）和高密度机器学习处理器（MLP）模块阵列，将FPGA的可编程性与ASIC的布线结构和计算引擎有机结合在一起，目前已经应用于数据中心和边缘计算等不同场景。

Speedster7t FPGA中的机器学习处理器（MLP）除了浮点乘加运算，还支持对多种定浮点数格式进行拆分和组合运算，突破了传统FPGA只支持定点运算的瓶颈，可以帮助人工智能、机器学习、数据密集型计算实现ASIC级的计算速度。

而二维片上网络（2D NoC）可以在FPGA逻辑阵列内的处理单元与各种片上高速接口、存储器接口之间，实现高速的数据传输，有效提升了数据密集型应用的数据吞吐量和计算效率。

那么，Speedster7t FPGA中机器学习处理器（MLP）的实现原理是什么？二维片上网络（2D NoC）如何为数据密集型应用提供高效数据传输？开发者如何利用Speedster7t FPGA实现不同的AI计算加速呢？

6月23日晚7点，由智东西公开课组织的AI & FPGA加速公开课Achronix专场将开讲，主题为《基于Speedster7t FPGA的可定制，高扩展性，高带宽处理能力AI平台解析》，由Achronix资深现场应用工程师杨宇主讲。

杨宇老师将从Speedster7t FPGA在数据中心和边缘计算等AI领域的典型应用场景、机器学习处理器（MLP）和二维片上网络（2D NoC）特性、高能效比的BFP块浮点运算实现、AI应用开发实践等不同维度，为我们深度剖析Speedster7t FPGA。

课程时间

时间：6月23日19点
地点：智东西公开课小程序

课程详情

主题：基于Speedster7t FPGA的可定制，高扩展性，高带宽处理能力AI平台解析

提纲：
1、Speedster7t FPGA在AI领域的典型应用场景
-数据中心：高带宽交换&新算法，高扩展性场景
-边缘计算：高性能运算&灵活的通信组网场景
2、针对机器学习优化的Speedster7t 革新设计
3、高能效比的BFP块浮点运算在AI领域的应用
4、Speedster 7t工具链解读

讲师：

杨宇，Achronix资深现场应用工程师，目前主要承担华东地区的客户技术支持，并主要负责MLP的参考设计与技术推广，曾在华为有十年大型FPGA开发经验，并任职高级工程师。

报名方式

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