FPGA技术协助嵌入式系统竞逐于机器学习之路

L和C 语言以类似软件的流程来程序设计，但是不可讳言的，其工程设计门坎还是比GPU的使用设计要高，罗霖强调Xilinx对于FPGA在机器学习方面组成开发者社群，并开发丰富的工具和链接库的，已经可以大大提升设计效率。

罗霖指出Xilinx的FPGA解决方案，在全球主要通信系统机房中，一直是用来做为主要通讯系统的设计，利用密集型计算应用，做为处理通信标准中信号处理与应用，几乎占了Xilinx的50%的主要收入来源，但是配合机器学习所带领的数据中心加速卡与边缘运算终端的应用，涵盖更多的无人空拍机、智能型视讯影像监控系统、自驾车的应用，目前已经贡献Xilinx另外的40%的营业收入来源，前景非常具有爆发式成长动能。

展望2017的目标，第一，Xilinx设定工业物联网(IIoT)的应用，从工业设备常用的PLC应用，以及透过IEEE TSN、OPC-UA的工业通讯协议的整合，以掌握实时性的信息，开发工业应用，第二，面对机器学习的算法与相关的FPGA设计工具的加强，加快协助客户做到人工智能功能的快速部署，以达到更卓越的效能需求，并能同时降低开发成本。