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英特爾 FPGA 助力 Microsoft Azure 人工智能

  •   新特性:在近日舉行的 Microsoft Build 大會上,Microsoft推出了 基于 Project Brainwave 的 Azure 機器學(xué)習(xí)硬件加速模型,并與 Microsoft Azure Machine Learning SDK 相集成以供預(yù)覽??蛻艨梢允褂?Azure 大規(guī)模部署的英特爾? FPGA(現(xiàn)場可編程邏輯門陣列)技術(shù),為其模型提供行業(yè)領(lǐng)先的人工智能 (AI) 推理性能?!  白鳛橐患艺w技術(shù)提供商,我們通過與 Microsoft 密切合作為人工智能提供支持。人工智能適用于
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解讀中國芯片真實水平,與世界頂尖差多少?

  • 我國缺乏技術(shù)積累,沒有辦法很快趕上去。關(guān)鍵是缺乏這方面的人才,很多時候,人才靠錢來挖都是挖不到的。
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中國萬能芯片獲突破可用于相控陣雷達 打破西方壟斷

  • 本次中國電子和中國電科在FPGA上取得的成績,則充分說明了,自主研發(fā)的路是完全能夠走通的。
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在FPGA的編程語言里,這是你最容易犯的錯誤

  •   我知道,我對與電子有關(guān)的所有事情都很著迷,但不論從哪個角度看,今天的現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA),都顯得“鶴立雞群”,真是非常棒的器件。如果在這個智能時代,在這個領(lǐng)域,想擁有一技之長的你還沒有關(guān)注FPGA,那么世界將拋棄你,時代將拋棄你。本公眾號作者ALIFPGA,多年FPGA開發(fā)經(jīng)驗,所有文章皆為多年學(xué)習(xí)和工作經(jīng)驗之總結(jié)。  邏輯寫多了,有時候一些基本的錯誤忘了避免了。  昨天設(shè)計邏輯的時候就不小心觸雷了,有個信號有激勵沒響應(yīng),后來看了時序報告,有這么一句話?! ?nbsp;  &nbs
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FPGA的圖像處理是怎么做到的?

  •   基于軟件的圖像處理方法存在著一些局限性,尤其是計算速度和算法效率方面。所以大家很自然的就想到了FPGA作為嵌入式圖像應(yīng)用的平臺。許多圖像處理本身就是并行計算的,并且FPGA的編程硬件,本質(zhì)上也是并行的。但是利用FPGA硬件進行圖像處理存在很多的困難,需要學(xué)到很多的技巧。下面我介紹兩幾種比較基礎(chǔ)的圖像處理算法思想?! 畏鶊D像的點操作是圖像處理中最簡單的操作,輸出值只取決于輸入值,與位置無關(guān),可以看作是一個函數(shù)的映射。從硬件實現(xiàn)的角度來說,最簡單的方式就是通過一個實現(xiàn)函數(shù)的模塊對輸入的每個像素進行依次處
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工程師設(shè)計經(jīng)驗分享:畫FPGA開發(fā)板所犯的那些錯誤

  •   畫FPGA開發(fā)板所犯的那些錯誤,小編這里先截下我最初畫這個開發(fā)板的一張“慘不忍睹”的PCB讓大家看看。  Top Layer如圖:        Bottom Layer如圖:        第一遍畫的時候,想“速戰(zhàn)速決”把它畫完,草草了事,但是等全部布線完以后卻發(fā)現(xiàn)這里面的錯誤實在是太多了,我覺得最核心的錯誤就是一開始就沒有注意整個系統(tǒng)各個元器件的布局,從而導(dǎo)致了“災(zāi)難”的發(fā)生,后來的布線也就非常困難。大家很容易可以
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CAST和Achronix使用無損壓縮IP支持從數(shù)據(jù)中心到邊緣的數(shù)據(jù)處理

  •   基于現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)的硬件加速器器件及嵌入式FPGA(eFPGA)領(lǐng)域內(nèi)領(lǐng)導(dǎo)性企業(yè)Achronix半導(dǎo)體公司(Achronix Semiconductor Corporation)日前宣布:與專注于為電子系統(tǒng)設(shè)計人員提供半導(dǎo)體IP的半導(dǎo)體知識產(chǎn)權(quán)公司CAST Incorporated達成合作;CAST的高性能無損壓縮IP已經(jīng)被植入,以支持Achronix 的FPGA產(chǎn)品組合,用來完成數(shù)據(jù)中心和移動邊緣間數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咝幚?。  CAST為Deflate
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FPGA學(xué)習(xí):PLL分頻計數(shù)的LED閃爍實例

  •   如圖8.17所示,本實例將用到FPGA內(nèi)部的PLL資源,輸入FPGA引腳上的25MHz時鐘,配置PLL使其輸出4路分別為12.5MHz、25MHz、50MHz和100MHz的時鐘信號,這4路時鐘信號又分別驅(qū)動4個不同位寬的計數(shù)器不停的計數(shù)工作,這些計數(shù)器的最高位最終輸出用于控制4個不同的LED亮滅。由于這4個時鐘頻率都有一定的倍數(shù)關(guān)系,所以我們也很容易通過調(diào)整合理的計數(shù)器位寬,達到4個LED閃爍一致的控制?! ?nbsp;     cy4.v模塊代碼解析  先來看cy4.v模塊的
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“FPGA加速”正進入數(shù)據(jù)中心的主流應(yīng)用

  •   “英特爾現(xiàn)在的定位是以數(shù)據(jù)為中心的企業(yè),而過去是PC平臺。”英特爾可編程解決方案事業(yè)部亞太區(qū)市場拓展經(jīng)理劉斌先生稱。他是在近日舉行的“英特爾可編程解決方案新聞發(fā)布會”上說此番話的。   此次發(fā)布會主要介紹了三個內(nèi)容:   *采用英特爾PAC(可編程加速卡)的戴爾服務(wù)器現(xiàn)已大量上市;此外,富士通也在支持重點客戶使用。   *通過免費的PAC加速堆棧,可在常見軟件開發(fā)環(huán)境中提供通用硬件加速性能。   *兩個應(yīng)用案例:面向財務(wù)風(fēng)險分析和數(shù)據(jù)庫加速的
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加速云基于FPGA的加速解決方案搞定高算力AI應(yīng)用場景

  • 人工智能(AI)和大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展帶來對超高計算力的需求,使得相應(yīng)硬件組成和算法架構(gòu)也在不斷創(chuàng)新中尋求突破,以達到新應(yīng)用所需的計算能力。
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Arm/FPGA聯(lián)手發(fā)威 研華生產(chǎn)線大步邁入AI時代

  •   人工智能(Artificial Intelligence, AI)無疑是近一兩年來科技產(chǎn)業(yè)內(nèi)最熱門的話題,除了科技業(yè)巨頭無不大力投入之外,金融等服務(wù)業(yè)者對導(dǎo)入人工智能,也展現(xiàn)出強烈興趣。制造業(yè)對AI技術(shù)的關(guān)注,也不在話下,并且在相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)逐漸到位的情況下,已開始有實際導(dǎo)入動作?! 〕珜?dǎo)智能制造不遺余力的研華科技,除了為各行各業(yè)提供對應(yīng)的先進解決方案外,在自家生產(chǎn)在線也開始逐步導(dǎo)入人工智能要素。比如機臺設(shè)備的狀態(tài)偵測/診斷、原物料/能源的使用狀況,乃至產(chǎn)品的品管流程等,均已逐步導(dǎo)入
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英特爾? FPGA 加速人工智能發(fā)展,助力深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于微軟必應(yīng)智能搜索

  •   人工智能 (AI) 正在革新各行各業(yè),改變數(shù)據(jù)的管理和解釋方式,而且將幫助人們和企業(yè)更快地解決實際難題?! 〗裉斓?nbsp;微軟必應(yīng)智能搜索(Intelligent Search)*新聞?wù)故玖擞⑻貭? FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)技術(shù)正如何有效支持全球最先進的一些人工智能平臺。借助實時人工智能,必應(yīng) (Bing)搜索引擎不僅能夠提供標準搜索結(jié)果,還能滿足用戶的更多需求,幫助其快速了解所需知識和信息。必應(yīng)智能搜索將提供答案而非網(wǎng)頁,支持系統(tǒng)理解詞語和詞
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怎樣加速“深度學(xué)習(xí)”?GPU、FPGA還是專用芯片?

  •   計算機發(fā)展到今天,已經(jīng)大大改變了我們的生活,我們已經(jīng)進入了智能化的時代。但要是想實現(xiàn)影視作品中那樣充分互動的人工智能與人機互動系統(tǒng),就不得不提到深度學(xué)習(xí)?! ∩疃葘W(xué)習(xí)  深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征,以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示?! ∩疃葘W(xué)習(xí)的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度網(wǎng)(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法,為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望,隨后提出多層自動編碼器深
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CPU主頻比FPGA快,但為啥FPGA才可以加速?

  •   CPU的主頻高達幾個GHz,F(xiàn)PGA的速率往往在幾百兆。但是,往往我們會說FPGA會給CPU進行加速。  雖然CPU主頻很高,但其是通用處理器,做某個特定運算(如信號處理,圖像處理)可能需要很多個時鐘周期;而FPGA可以通過編程重組電路,直接生成專用電路,加上電路并行性,可能做這個特定運算只需要一個時鐘周期。  假設(shè)我們用FPGA完整的實現(xiàn)了CPU,然后再跑軟件的話,的確比CPU慢。問題是FPGA不會那么干,它會直指問題本質(zhì),解決問題?! ?nbsp;    即使我們用FPGA實現(xiàn)一個CP
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聽大神聊FPGA設(shè)計:豁然開朗

  •   FPGA是可編程芯片,因此FPGA的設(shè)計方法包括硬件設(shè)計和軟件設(shè)計兩部分。硬件包括FPGA芯片電路、存儲器、輸入輸出接口電路以及其他設(shè)備,軟件即是相應(yīng)的HDL程序以及最新才流行的嵌入式C程序。硬件設(shè)計是基礎(chǔ),但其方法比較固定,本書將在第4節(jié)對其進行詳細介紹,本節(jié)主要介紹軟件的設(shè)計方法?! ∧壳拔㈦娮蛹夹g(shù)已經(jīng)發(fā)展到SOC階段,即集成系統(tǒng)(Integrated System)階段,相對于集成電路(IC)的設(shè)計思想有著革命性的變化。SOC是一個復(fù)雜的系統(tǒng),它將一個完整產(chǎn)品的功能集成在一個芯片上,包
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