【FPGA】聚焦AI+硬件：推進實驗智能化進程赢笨，探尋FPGA平臺上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在測試測量中的高效應(yīng)用

【FPGA】聚焦AI+硬件：推進實驗智能化進程未蝌，探尋FPGA平臺上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在測試測量中的高效應(yīng)用

隨著數(shù)字化浪潮的加速，人工智能技術(shù)正迅速滲透到各行各業(yè)茧妒，如科研萧吠、醫(yī)療、工業(yè)自動化和國防科技桐筏，AI在深刻改變我們的生活和工作方式的同時也在重塑我們的shi界纸型。在科研領(lǐng)域，AI不僅提高了數(shù)據(jù)處理速度梅忌，還提升了實驗的精確度和效率狰腌，幫助研究人員快速分析更為龐大的數(shù)據(jù)，從而推動新理論和技術(shù)的開發(fā)牧氮。

FPGA技術(shù)的并行處理和低延遲特性展現(xiàn)出很大潛力琼腔。它們被廣泛應(yīng)用于實時信號處理、圖像識別和機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域踱葛，能夠高效運行復(fù)雜算法丹莲，使其成為科研應(yīng)用的重要利器光坝。AI和基于FPGA平臺的測試硬件的結(jié)合將推動科技在更多領(lǐng)域發(fā)揮作用，帶來無限可能甥材。

11月15日上午10:30教馆，我們有幸邀請到Liquid Instruments的應(yīng)用工程師王樂博士，為我們帶來了一場主題為“在FPGA平臺上實現(xiàn)高效神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用”的精彩直播擂达。王樂博士深入分析了FPGA技術(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的應(yīng)用優(yōu)勢，并探討了如何將這些優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為科研創(chuàng)新的動力胶滋。她詳細介紹了FPGA在信號處理板鬓、去噪、傳感器調(diào)節(jié)和自適應(yīng)控制中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用究恤，并分享了使用Python進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建俭令、訓(xùn)練和模型優(yōu)化的實踐經(jīng)驗。同時部宿，她還展示了在Moku設(shè)備上部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以實現(xiàn)實時機器學(xué)習(xí)的案例抄腔，為觀眾提供了寶貴的實踐指導(dǎo)。

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直播亮點回顧

1.基于FPGA平臺的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用優(yōu)勢

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常運行在CPU和GPU上理张，獲得強大算力的同時赫蛇，資源消耗大且能耗高。作為優(yōu)異的替代方案雾叭，F(xiàn)PGA兼具一定的算力水平也提供了靈活性悟耘，適合小尺寸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，這有利于科研和工業(yè)領(lǐng)域织狐。FPGA并行處理能力暂幼，使其非常適合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)操作中的復(fù)雜計算。而且由于能夠快速處理實時數(shù)據(jù)移迫，F(xiàn)PGA在實驗場景中可以實現(xiàn)快速決策旺嬉，而無需依賴上位機。此外厨埋，F(xiàn)PGA可以輕松重構(gòu)邪媳，以滿足可定制化的需求，更因為其結(jié)構(gòu)緊湊荡陷，基于FPGA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以減少資源和能源消耗悲酷。

2、Moku平臺上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)儀器功能

Moku神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是 Liquid Instruments在Moku:Pro硬件上發(fā)布的全新的儀器功能亲善，它可以與設(shè)備內(nèi)已經(jīng)開發(fā)的的波形發(fā)生器设易、PID控制器和示波器等儀器功能同步使用。用戶可以使用Python開發(fā)和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)蛹头，并可以在多儀器并行模式下將其加載到Moku:Pro硬件中顿肺，這樣可以分析多個輸入通道和進行實時數(shù)據(jù)處理戏溺。Moku神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持z多五個全連接層，每個層可容納100個神經(jīng)元屠尊，并提供五種不同的激活函數(shù)旷祸。

3、Moku平臺上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實例

王樂博士還通過一系列實際應(yīng)用示例向我們展示如何在Moku平臺部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讼昆，實現(xiàn)信號降噪托享、傳感器調(diào)理等多種應(yīng)用，指導(dǎo)用戶從構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到將訓(xùn)練模型上傳到Moku平臺進行實現(xiàn)他們訓(xùn)練好的機器學(xué)習(xí)算法的全過程浸赫。此外闰围，Liquid Instruments還為用戶還提供了豐富的示例資源，節(jié)省用戶開發(fā)模型到實現(xiàn)應(yīng)用寶貴的時間并提升了效率既峡。

4羡榴、Moku神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在光學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用前景

zui后，王樂博士還分享了Moku神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在光學(xué)領(lǐng)域的廣闊應(yīng)用前景运敢。在自動化光學(xué)系統(tǒng)方面校仑，Moku可以通過對激光光源的自適應(yīng)控制、光傳播過程中的像差或漂移自動補償传惠，以及閉環(huán)控制器參數(shù)的精準(zhǔn)調(diào)節(jié)迄沫，構(gòu)建一個高度穩(wěn)定的光路系統(tǒng)。而在信號處理方面卦方，Moku神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動提取光譜特征邢滑，用于化學(xué)成分識別和定量分析，并支持光學(xué)相位信息重建等復(fù)雜算法應(yīng)用愿汰。Moku神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將為光學(xué)實驗提供更加穩(wěn)定的系統(tǒng)和高效的信號處理方案困后，顯著提升實驗的精度和效率。

Q&A環(huán)節(jié)回顧

本次直播除了王博士干貨滿滿的分享之外衬廷，更有精彩的Q&A互動環(huán)節(jié)摇予，下面是對本次Q&A環(huán)節(jié)的精彩回顧(節(jié)選部分)

Q1: 在構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，您更傾向于使用哪種Python框架吗跋，TensorFlow侧戴、PyTorch還是其他？為什么跌宛？

A1: Moku神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Python庫目前僅支持TensorFlow酗宋。如果您使用PyTorch來創(chuàng)建和訓(xùn)練模型也是可以的，只要您在構(gòu)建和訓(xùn)練模型時保證層數(shù)疆拘、神經(jīng)元數(shù)蜕猫、激活函數(shù)等參數(shù)在Moku允許取值的范圍內(nèi)，并且zui終生成包含模型參數(shù)的 .linn文件能被加載到Moku神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)儀器內(nèi)即可哎迄。

Q2:訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)可以部署在FPGA上對未知信號實時處理預(yù)測嗎回右？

A2:這是完全可以的隆圆。正如直播中的信號降噪處理示例，我們在創(chuàng)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時使用的是隨機游走的信號數(shù)據(jù)翔烁。但在實際部署到Moku:Pro后我們使用的是帶有大量高斯噪聲的正弦波渺氧、方波這些不同于游走信號的信號類型，這也是深度學(xué)習(xí)的一個重要特點——泛化性蹬屹，即可以對未知數(shù)據(jù)進行精準(zhǔn)預(yù)測侣背。

Q3:開發(fā)人員在使用FPGA進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)時需要具備哪些技能？是否有特定的編程模型或工具鏈推薦慨默？

A3: 我們在演示示例初期介紹了TensorFlow框架贩耐，以及所需要的Python編譯環(huán)境和相關(guān)的依賴數(shù)據(jù)包，這是我們需要使用到的工具鏈和模型业筏。同時作為初次接觸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用戶，我們在官網(wǎng)提供了示例頁面的鏈接鸟赫，供大家參考和學(xué)習(xí)蒜胖，可以從基礎(chǔ)的加權(quán)求和示例開始您的第1個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型創(chuàng)建和運行。

Q4:對于復(fù)雜信號支持程度怎么樣抛蚤，舉個例子台谢，有調(diào)頻信號之類的嗎？

A4: 對復(fù)雜信號的處理支持程度岁经，取決于您在創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時按照您的需求對輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)進行預(yù)期設(shè)置朋沮。那么在訓(xùn)練完之后，在實際信號輸入可以是調(diào)頻信號這種復(fù)雜信號缀壤，輸出則是您期望的信號樊拓。

Q5:信號降噪，用濾波器功能也可以實現(xiàn)吧塘慕，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢是什么筋夏？

A5:面對含有噪聲的單頻信號使用濾波器是非常直接高效的一個辦法，但是大部分情況我們的信號還有很多的分量图呢，如方波這種含有奇次諧波的信號条篷，使用低通濾波器可能會濾除高頻成分造成不可避免的信號失真。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過對信號特征的捕捉蛤织，同時噪聲不含有特定特征這種屬性來達到去噪處理的效果赴叹，保持了信號的完整性。

Q6: moku神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能否用于激光鎖頻中系統(tǒng)長期漂移的補償指蚜？

A6: 這與深度學(xué)習(xí)PID控制器的概念相似乞巧。理論上是可行的。例如摊鸡，當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生漂移摊欠，無論是由于溫度變化還是光路對準(zhǔn)的問題丢烘，我們需要一個能夠直接或間接反映這種變化的輸入數(shù)據(jù)，比如監(jiān)測從諧振腔出來的光強或激光對準(zhǔn)位置等些椒；輸出可以是PID控制或其他控制方法的參數(shù)播瞳。只要我們能夠建立好輸入輸出之間的關(guān)系，就可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為實時補償漂移的手段免糕。

本期直播讓我們看到基于FPGA的Moku神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強大功能與廣泛應(yīng)用赢乓，特別是在信號處理、自動化控制石窑、傳感器調(diào)理等方面牌芋。Moku神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅提高了實驗數(shù)據(jù)的質(zhì)量與準(zhǔn)確性，還為科研和工業(yè)領(lǐng)域的高效決策提供了有力支持松逊。通過直播也為科研人員和工程師們在實際工作中應(yīng)用FPGA技術(shù)提供了寶貴的指導(dǎo)躺屁。用戶能夠全面了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)、訓(xùn)練與實際應(yīng)用经宏，助力他們在更復(fù)雜的實驗中實現(xiàn)創(chuàng)新與突破犀暑。我們相信，人工智能將在越來越多應(yīng)用場景中發(fā)揮更加關(guān)鍵的作用烁兰，推動科研和工業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展耐亏。

Moku介紹

Moku是由Liquid Instruments基于FPGA技術(shù)開發(fā)的多功能測試測量平臺，結(jié)合高帶寬模數(shù)轉(zhuǎn)換器和數(shù)模轉(zhuǎn)換器沪斟，實現(xiàn)高速數(shù)據(jù)采集广辰、處理分析、波形生成以及實時閉環(huán)控制等多種儀器算法和應(yīng)用主之。憑借其創(chuàng)新的軟件定義精密測量技術(shù)择吊，Moku將15種不同的測試測量儀器功能集成于一臺設(shè)備中，包括鎖相放大器槽奕、激光穩(wěn)頻控制器干发、高精度相位計、時間間隔分析儀史翘、機器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)枉长、示波器和任意波形發(fā)生器等。用戶可以根據(jù)應(yīng)用需求靈活組合這些儀器功能琼讽，實現(xiàn)同時運行并構(gòu)建定制化的測試測量系統(tǒng)必峰。此外，Moku支持用戶編程钻蹬，進一步增強其在各類科研和工程應(yīng)用中的適應(yīng)性與擴展性吼蚁。

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