机器学习技能是人工智能的一个重要科学开展，透过在经历学习中改进详细算法的效能，并且用来练习的数据越多，所学习出来的效果越好，为了处理剖析很多图画或是语音等辨识的机器学习算法数据，需求选用GPU芯片所打造的高速平行运算处理的类神经网络超级核算机，运用比如Tensorflow、Caffe等深度学习结构(Framework)等东西，来开展有用的算法。
一旦得到算法之后，对嵌入式体系的规划而言，敏捷将算法运用到云端数据中心，或是直接到终端的边际运算(Edge CompuTIng)设备上，便是现在人工智能运用效果发挥的展现场。由于嵌入式体系自身的运算效能与低功率耗费的功用不断提高，所构建的智能功用、软硬件处理方案，十分有助于创始史无前例的人工智能的运用。
机器学习的技能已广泛运用于数据探勘、核算机视觉、自然言语处理、生物特征辨认、搜索引擎、医学确诊、检测信用卡诈骗、证券商场剖析、语音和手写辨认、战略游戏与机器人等运用范畴。
可程序规划门阵列(FPGA)的处理方案，运用其可程序规划性的优势，现已广为业界所认知，赛灵思(Xilinx)做为FPGA处理方案的首要供货商而言，亲近重视机器学习所带领的工业趋势，以及重要的运用典范。赛灵思亚太区工业及医疗商场的高档司理罗霖(Andy Luo)先生承受专访时，针对Xilinx产品进入机器学习的范畴，提纲契领直指两个首要的运用范畴。
赛灵思亚太区工业及医疗商场的高档司理罗霖(Andy Luo)
首要，在云端机房与数据中心的运用范畴，透过跨国性大型搜索引擎与社群媒体巨头的严密协作，以大陆商场为例，Xilinx与百度(Baidu)的搜索引擎加速器协作，具有重要的方针性，由于机器学习在高效能运算(HPC)渠道上，运用的类神经网络模型与多层次架构(Training Framework)来练习算法，一旦将效果运用于数据中心的加速卡规划时，往往需求进行细部的调整与开发，所以弹性改变逻辑线路的规划要求下，FPGA的可程序化(Programmable)的才干就益行重要。
Xilinx的处理方案之所以敏捷攫取大都大厂用户的目光，端赖两项重要的诱因，也便是低功率耗费与高度灵敏的硬件渠道，供给数据中心专用加速器性能上的优势，并支撑数据中心业者，打造更快速的立异运用与技能。
Xilinx推出可重组加速仓库(Reconfigurable AcceleraTIon Stack)技能，针对机器学习、大数据剖析和视频串流直播(Video Streaming)等三大新式核算密集型运用，凭借所供给各种运用链接库、开发东西和参阅规划，有用的下降规划工程师开发FPGA通用的程序规划门坎，敏捷处理数据中心中作业负载快速增长的应战，并加速云端服务产品上市进程。
第二个重要的运用范畴，便是在边际运算设备的布置，由于很多的视讯镜头的运用，使得嵌入式视觉(Embedded Vision)技能能够由于选用机器学习的算法，而带来更多智能型的运用。
可是嵌入式体系考虑功率耗费需求，无法希求运用32或64位的高效能处理器，因而开宣布一种技能，让八成运用32-bit或16-bit的浮点运算(FloaTIng Point)所规划的算法，能够放在8位整数运算处理器的智能终端设备上，Xilinx的处理方案在这类的运用上，坚持算法在嵌入式体系上有用的准确度，所以运用机器学习所练习而获得的算法，当布置到低耗电与低运算密度的体系时，仍能完结人工智能的运用。
智能终端运算运用跟着空拍机与主动驾驭轿车的开展，尤其是先进驾驭辅佐体系(ADAS)中的主动辨认、道路规划，以及无人机上主动避开空中妨碍，或是视讯监控与辨识剖析等新式功用，带领令人高度等待的运用，也推增FPGA的商场占有率。
另一个要点便是工业4.0的运用，这运用传感器交融(Sensor Fusion)的设备，将工业场域所搜集的操控数据，做线性规划与数据分类，以把握工业设备现在的状况。挑选Xilinx的FPGA组件能在单一芯片上供给广泛的高速界面，能以低本钱获得更高效能，并由于各种开发环境整合到同一渠道上而节约开发资源，让客户得以专心于开发差异化功用的产品，获得商场先机。
低功率耗费与快速反应速度 FPGA独擅胜场
和GPU为主的处理方案比较，罗霖剖析FPGA的首要优势，首推低功耗的规划，一般3瓦的功耗的规划足以支撑整个加速卡的效能，第二个重要的优势，是反应速度快速，以微秒等级的反应速度，特别适合在空拍机或是自驾车运用的范畴，由于反应速度决议人身安全的重要诉求。
可是FPGA也有缺点，罗霖相等而论，也便是工程师的开发FPGA的时刻较长，由于需求了解运用逻辑线路剖析、布局布线等EDA东西才干规划FPGA线路，尽管FPGA现在也能够运用OpenCL和C 言语以相似软件的流程来程序规划，可是不可讳言的，其工程规划门坎仍是比GPU的运用规划要高，罗霖着重Xilinx关于FPGA在机器学习方面组成开发者社群，并开发丰厚的东西和链接库的，现已能够大大提高规划功率。
罗霖指出Xilinx的FPGA处理方案，在全球首要通讯体系机房中，一直是用来做为首要通讯体系的规划，运用密集型核算运用，做为处理通讯规范中信号处理与运用，简直占了Xilinx的50%的首要收入来历，可是合作机器学习所带领的数据中心加速卡与边际运算终端的运用，包括更多的无人空拍机、智能型视讯印象监控体系、自驾车的运用，现在现已奉献Xilinx别的的40%的经营收入来历，远景十分具有爆发式生长动能。
展望2017的方针，榜首，Xilinx设定工业物联网(IIoT)的运用，从工业设备常用的PLC运用，以及透过IEEE TSN、OPC-UA的工业通讯协议的整合，以把握实时性的信息，开发工业运用，第二，面临机器学习的算法与相关的FPGA规划东西的加强，加速帮忙客户做到人工智能功用的快速布置，以到达更杰出的效能需求，并能一起下降开发本钱。
