無論是作為協處理器、獨立的處理單元亦或是簡單的橋接，只要客戶尋求的價值定位是創新、快速上市、低延遲、靈活的IO以及可編程性，FPGA就有其獨特的優勢。靈活IO可以在不同的應用場景支持不同類別的傳感器甚至處理多個傳感器交互和融合。AI目前還在初步階段，我們預計神經網絡引擎需要可編程性持續演進和優化。通用的MCU功耗和延遲一般會較高，加入固化的加速器雖然可以改善當下的性能，在未來幾年內不能持續優化的缺陷會是個很大的限制。在新一版的CNN加速器IP, 我們針對了神經網絡的需求來優化了DRAM存儲器帶寬使得ECP5的推理性能最多提升至2倍。

　　隨著AI不斷火熱，IoT和智能傳感器市場將持續增長。物聯網世界的多樣性也將是FPGA靈活架構大放異彩的機會。因此在超低功耗、低成本、小尺寸的iCE40 UltraPlus上，我們也推出了輕量化CNN來滿足更靈活的性能、精度、功耗的平衡與取舍。盡管輕量化CNN比之前推出的二值神經網絡(BNN)功耗稍高，但是其精度和性能也更優秀，CNN在業界的接受度也比BNN更為廣泛。

　　陳英仁先生是萊迪思半導體亞太區事業發展總監，主要負責新興的消費電子應用，如VR/AR、無人機和消費電子物聯網等。

　　陳英仁先生擁有超過20年的高科技行業背景以及超過18年的FPGA領域從業經驗。陳英仁先生曾任職于Altera，負責管理Altera在中國大陸和臺灣的網絡、計算、工業、消費電子市場的銷售業務。在Altera美國和臺灣分公司的15年職業生涯中，陳英仁先生也曾擔任技術和業務發展等方面的職位。

　　陳英仁先生擁有美國加州大學伯克利分校電氣工程暨計算機科學(EECS)以及材料科學暨工程雙學士學位。