Lattice正朝着网络边缘领域进军
相对于其他fpga厂商近期热火朝天的布局云端，莱迪思的发展战略确实与众不同，其瞄准终端并正朝着网络边缘领域进军！近日，莱迪思半导体首席运营官glen hawk表示，莱迪思要加大fdsoi技术投入，通过收购加速技术发展，瞄准网络边缘领域。
莱迪思半导体首席运营官glen hawk
持续一年之久的中资对莱迪思（lattice）半导体的收购案虽然以失败告吹，但是，这一年来并没有影响lattice的发展，业务一直稳步推进。“在2006年之前，lattice的营收主要来自于控制pld部分，每年营收有2亿美元左右，从2006年开始，网络边缘的互连市场逐渐增长。而网络边缘计算是一个全新的市场需求，将成为今后增长的主要驱动力。”glen hawk指出，“在网络边缘的控制、互连、计算三个领域，lattice都能提供完整而极具优势的解决方案。”
据介绍，控制方面是lattice实现稳定营收的坚实基础，仅2016就有4000多家客户。glen hawk 说道“产品生命周期长，供应链稳定是满足更多客户的特点需求的基础。而丰富的系统设计经验帮帮助客户实现创新，已在网络边缘领域被多家客户采用。”
在互联方面，移动端相关网络边缘互连应用，采用莱迪思ice系列fpga，据悉，莱迪思半导体ice40 fpga为steamvr跟踪平台实现低延迟的同步传感器数据处理功能。 低功耗、小尺寸、低成本的ice40器件能够为ar/vr应用实现至关重要的实时数据采集和并行处理功能。作为steamvr跟踪平台上的低功耗、低延迟传感器中心，莱迪思ice40 fpga大大减少了传感器到应用处理器/微控制器的印刷电路板（pcb）信号布线数量，从而降低emi干扰和pcb拥塞程度，并提高信号完整性。莱迪思半导体资深业务发展经理陈英仁表示：“我们的低功耗、低成本、小尺寸ice40 fpga能够让每个传感器使用独立接口进行低延迟数据采集和并行处理。我们的fpga使得主机能够向微控制器提供时间戳等元数据以准确地处理实时的传感器事件。需要低延迟和并行处理功能的其他动态或流程分析相关应用也可受益于该解决方案。”采用莱迪思crosslinkfpga的设计涉及领域包含adas、车载信息娱乐系统，监控摄像头，机器视觉，平板电脑等领域，2016年5月上市的crosslink产品旨在解决来自越来越复杂、变化越来越快的视频市场的挑战。莱迪思为设计工程师提供实现低功耗和小尺寸桥接解决方案的全新途径，而且不会影响性能，为包括汽车、ar/vr和无人机在内多个快速增长的市场提供最前沿的创新技术。无线网络边缘互连应用方面, tpcast –采用多款莱迪思产品实现沉浸式无线vr体验。essential智能手机采用莱迪思产品。
最近几年数据量和可访问性的迅速增长，使得人工智能的算法设计理念发生了转变。人工建立算法的做法被计算机从大量数据中自动习得可组合系统的能力所取代，使得计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键领域都出现了重大突破。深度学习是这些领域中所最常使用的技术，也被业界大为关注。日渐流行的fpga设计工具使其对深度学习领域经常使用的上层软件兼容性更强，使得fpga更容易为模型搭建和部署者所用。fpga架构灵活，使得研究者能够在诸如gpu的固定架构之外进行模型优化探究。同时，fpga在单位能耗下性能更强，这对大规模服务器部署或资源有限的嵌入式应用的研究而言至关重要。
莱迪思在神经网络和机器学习领域有着功耗和性能的优势。ice40 ultraplus：全球尺寸最小的fpga ，只有2.15 x 2.55 mm 封装，能够为ai领域带来尺寸优势。现在在adas 360°环绕视野，车牌侦测、ar/vr位置跟踪等网络边缘计算应用都可以满足客户的需求。glen hawk强调，网络边缘智能应用领域的市场机会，预计到2022年将翻一番。“随着网络边缘计算领域的增长，lattice有望实现超过20亿美元的营收。”他指出，“网络边缘互连保持稳定的业务增长，网络边缘计算加速未来发展，稳步增长实现稳定的收益，这就是lattice接下来的发展之道。”
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莱迪思半导体首席运营官glen hawk
持续一年之久的中资对莱迪思（lattice）半导体的收购案虽然以失败告吹，但是，这一年来并没有影响lattice的发展，业务一直稳步推进。“在2006年之前，lattice的营收主要来自于控制pld部分，每年营收有2亿美元左右，从2006年开始，网络边缘的互连市场逐渐增长。而网络边缘计算是一个全新的市场需求，将成为今后增长的主要驱动力。”glen hawk指出，“在网络边缘的控制、互连、计算三个领域，lattice都能提供完整而极具优势的解决方案。”
据介绍，控制方面是lattice实现稳定营收的坚实基础，仅2016就有4000多家客户。glen hawk 说道“产品生命周期长，供应链稳定是满足更多客户的特点需求的基础。而丰富的系统设计经验帮帮助客户实现创新，已在网络边缘领域被多家客户采用。”
在互联方面，移动端相关网络边缘互连应用，采用莱迪思ice系列fpga，据悉，莱迪思半导体ice40 fpga为steamvr跟踪平台实现低延迟的同步传感器数据处理功能。 低功耗、小尺寸、低成本的ice40器件能够为ar/vr应用实现至关重要的实时数据采集和并行处理功能。作为steamvr跟踪平台上的低功耗、低延迟传感器中心，莱迪思ice40 fpga大大减少了传感器到应用处理器/微控制器的印刷电路板（pcb）信号布线数量，从而降低emi干扰和pcb拥塞程度，并提高信号完整性。莱迪思半导体资深业务发展经理陈英仁表示：“我们的低功耗、低成本、小尺寸ice40 fpga能够让每个传感器使用独立接口进行低延迟数据采集和并行处理。我们的fpga使得主机能够向微控制器提供时间戳等元数据以准确地处理实时的传感器事件。需要低延迟和并行处理功能的其他动态或流程分析相关应用也可受益于该解决方案。”采用莱迪思crosslinkfpga的设计涉及领域包含adas、车载信息娱乐系统，监控摄像头，机器视觉，平板电脑等领域，2016年5月上市的crosslink产品旨在解决来自越来越复杂、变化越来越快的视频市场的挑战。莱迪思为设计工程师提供实现低功耗和小尺寸桥接解决方案的全新途径，而且不会影响性能，为包括汽车、ar/vr和无人机在内多个快速增长的市场提供最前沿的创新技术。无线网络边缘互连应用方面, tpcast –采用多款莱迪思产品实现沉浸式无线vr体验。essential智能手机采用莱迪思产品。
最近几年数据量和可访问性的迅速增长，使得人工智能的算法设计理念发生了转变。人工建立算法的做法被计算机从大量数据中自动习得可组合系统的能力所取代，使得计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键领域都出现了重大突破。深度学习是这些领域中所最常使用的技术，也被业界大为关注。日渐流行的fpga设计工具使其对深度学习领域经常使用的上层软件兼容性更强，使得fpga更容易为模型搭建和部署者所用。fpga架构灵活，使得研究者能够在诸如gpu的固定架构之外进行模型优化探究。同时，fpga在单位能耗下性能更强，这对大规模服务器部署或资源有限的嵌入式应用的研究而言至关重要。
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