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EEPW首頁 >> 主題列表 >> asic-to-fpga

基于FPGA的卷積層并行加速方案

  • 　　卷積神經網絡(Convolutional?Neural?Networks)是一種主要應用于圖像處理領域的人工智能算法。尤其是在計算機視覺領域，CNN在包括識別(recognition)、檢測(detection)、分割(segmentation)等很多任務中占主流地位。　　卷積神經網絡的基本元素：卷積層(convolutional?layer)、池化層(pooling)、激活函數(shù)(activation)、全連接層(fully-connected?layer)。卷
  • 關鍵字： FPGA  CNN  

靜態(tài)哈夫曼編碼的快速硬件實現(xiàn)

  • 　王朝馳?李成澤?史傲凱?李靖　　電子科技大學(四川?成都?610054)　　第一屆(2016-2017)全國大學生集成電路創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽全國總決賽FPGA設計方向二等獎本文所提出的方案的主要功能是連續(xù)接收256個0~9之間的任意數(shù)值，針對這256個數(shù)據(jù)完成輸入數(shù)據(jù)元素的哈夫曼編碼，最后先輸出0~9元素對應的編碼，再按照輸入數(shù)據(jù)順序輸出各數(shù)據(jù)對應的哈夫曼編碼。　　1?系統(tǒng)設計方案　　哈夫曼編碼的基本思想是將出現(xiàn)概率較大的數(shù)據(jù)用較短的編碼表示，而將出
  • 關鍵字： 哈夫曼編碼  FPGA  

智能工業(yè)物聯(lián)網邊緣 (Edge)平臺的關鍵屬性（上）

  • 　　1?IT-OT?融合方法　　工業(yè)物聯(lián)網?(IIoT)?指涉及邊緣設備、云應用、傳感器、算法、安全性、保密性、大量協(xié)議庫、人機界面?(HMI)?及其它必須互操作元素的多維度緊密耦合的系統(tǒng)鏈。一些人將?IIoT?愿景描述為運營技術?(OT)?與信息技術?(IT)?的融合，但實際上目標更為深遠。OT?應用的時間敏感性和?IT?應用的數(shù)據(jù)密集性要求所有這些元素融
  • 關鍵字： 工業(yè)物聯(lián)網  FPGA   

采用FPGA的以太網應用

  • 　　以太網連接的日益普及和不斷增加的降成本壓力，是不可阻擋的兩大網絡趨勢。由于網絡和物聯(lián)網(IoT)不斷擴張，使得以太網端口的性能持續(xù)增加，并且應用于更廣泛的各種產品。網絡運營商面臨兩個巨大壓力，首先是要大幅降低資本支出(CAPEX/OPEX)，同時要提供更快性能以支持消費者應用，如4?K視頻和無處不在的云連接。為了幫助架構師滿足這些市場需求，我們需要重新定義中端密度FPGA特性：低成本、低功耗，并且可以滿足通訊應用中以太網互聯(lián)的性能要求?！　∵@些新市場向設計以太網通信設備的供應商提出了重大的挑
  • 關鍵字： FPGA  以太網  

AI技術助力視頻監(jiān)控領域智能化發(fā)展

  • 　　如果大家參加過2017年10月底在深圳舉辦的安博會，肯定會被如潮的人海以及玲瑯滿目的人工智能案例所震驚。毫無疑問，視頻監(jiān)控行業(yè)將迎來真正的大爆發(fā)，同時人工智能也必然會在視頻監(jiān)控行業(yè)大規(guī)模應用?！　〗鼉赡辏靡嬗谏疃葘W習算法的進步，人工智能得以飛速發(fā)展和應用。業(yè)界有個這樣的簡單比喻：如果把打造人工智能系統(tǒng)比作造火箭，則算法是引擎，數(shù)據(jù)是燃料，加速靠的是芯片?？梢?，海量的數(shù)據(jù)、先進的算法、高效的芯片是AI領域三大要素。在這次人工智能大浪潮中，幾乎每個芯片商都希望搭上順風車火一把。下圖為研究機構對未來AI芯
  • 關鍵字： AI  FPGA  

大咖詳談FPGA，簡介、工作原理等

  • 　　FPGA工作原理與簡介　　如前所述，F(xiàn)PGA是在PAL、GAL、EPLD、CPLD等可編程器件的基礎上進一步發(fā)展的產物。它是作為ASIC領域中的一種半定制電路而出現(xiàn)的，即解決了定制電路的不足，又克服了原有可編程器件門電路有限的缺點。　　由于FPGA需要被反復燒寫，它實現(xiàn)組合邏輯的基本結構不可能像ASIC那樣通過固定的與非門來完成，而只能采用一種易于反復配置的結構。查找表可以很好地滿足這一要求，目前主流FPGA都采用了基于SRAM工藝的查找表結構，也有一些軍品和宇航級FPGA采用Flash或者熔絲與反熔
  • 關鍵字： FPGA  Xilinx  

ASIC、FPGA、GPU，三種深度學習硬鑒方案哪種更被看好？

  • 　　今天被羅振宇的跨年演講刷爆了朋友圈。不過他講深度學習和GPU的時候，真讓人虐心?！　★@卡的處理器稱為圖形處理器(GPU)，它是顯卡的“心臟”，與CPU類似，只不過GPU是專為執(zhí)行復雜的數(shù)學和幾何計算而設計的，這些計算是圖形渲染所必需的?！　ι疃葘W習硬件平臺的要求　　要想明白“深度學習”需要怎樣的硬件，必須了解深度學習的工作原理。首先在表層上，我們有一個巨大的數(shù)據(jù)集，并選定了一種深度學習模型。每個模型都有一些內部參數(shù)需要調整，以便學習數(shù)據(jù)。而這種參數(shù)調整實際上可以歸結為優(yōu)化問題，在調整這些參數(shù)時，就相
  • 關鍵字： 深度學習  ASIC  

據(jù)說電子工程師就易犯這20個錯，你有過嗎？

  • 　　電子工程師指從事各類電子設備和信息系統(tǒng)研究、教學、產品設計、科技開發(fā)、生產和管理等工作的高級工程技術人才。一般分為硬件工程師和軟件工程師?！　∮布こ處煟褐饕撠熾娐贩治?、設計;并以電腦軟件為工具進行PCB設計，待工廠PCB制作完畢并且焊接好電子元件之后進行測試、調試;　　軟件工程師：主要負責單片機、DSP、ARM、FPGA等嵌入式程序的編寫及調試。FPGA程序有時屬硬件工程師工作范疇。　　錯誤一：　　這些拉高/拉低的電阻用多大的阻值關系不大，就選個整數(shù)5K吧　　點評：市場上不存在5K的阻值，最接近的
  • 關鍵字： PCB  FPGA  

為什么說在嵌入式系統(tǒng)設計采用FPGA是理想的選擇？

  • 　　隨著消費電子、物聯(lián)網等領域的不斷發(fā)展，用戶需求也越來越復雜和多樣，因此我們在嵌入式系統(tǒng)設計中必須選擇合適的處理器(SoC)系統(tǒng)，當然我們也需要考慮成本、功耗、性能、I/O資源等方面，但是隨著實踐案例的增多FPGA越來越成為嵌入式系統(tǒng)設計的主流選擇?！　ilinx作為可編程邏輯器件(FPGA)的行業(yè)領導者提供了豐富的器件和簡捷的開發(fā)工具，下面從以下幾方面向大家介紹：　　FPGA/SoC：最早我們都采用的是純FPGA設計，利用FPGA的資源實現(xiàn)軟核處理器比如Microblaze、Picoblaze等，現(xiàn)
  • 關鍵字： FPGA  嵌入式  

高頻交易堅強的后盾：基于Virtex UltraScale+FPGA的可配置的HES-HPC-HFT-XCVU9P PCIe 卡

  • 　　高頻交易，這個名詞可能對你并不陌生，它是指那些人們無法利用的，極為短暫的市場變化中尋求獲利的自動化程序交易，高頻交易瞬息萬變，而決勝的關鍵就在于快。今天小編就給大家介紹一款Aldec最新的專門用于高頻交易的PCIe卡，由小編前面的介紹，大家一定也只知道這款卡的主打性能就是速度快，沒錯，這也就不難理解為什么Aldec的新型的面向高頻交易的HES-HPC-HET-XCVU9P?PCIe卡采用Xilinx?Virtex?UltraScale?+?VU9P&n
  • 關鍵字： Virtex  FPGA  

可編程邏輯實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心互連

  • 　　隨著實施基于云的服務和機器到機器通信所產生的數(shù)據(jù)呈指數(shù)級增長，數(shù)據(jù)中心面臨重重挑戰(zhàn)?！　∵@種增長毫無減緩態(tài)勢，有業(yè)界專家預測內部數(shù)據(jù)中心機器對機器流量將會超出所有其他類型流量多個數(shù)量級。這種顯著增長給數(shù)據(jù)中心帶來三個主要挑戰(zhàn)：　　·?數(shù)據(jù)速度?–?接收與處理數(shù)據(jù)所需的時間增強了數(shù)據(jù)的接收和處理能力，實現(xiàn)高速傳輸。這使數(shù)據(jù)中心可支持近乎實時的性能。　　·?數(shù)據(jù)種類?–?從圖像與視頻這樣的結構化數(shù)據(jù)到傳感器與日志數(shù)據(jù)這樣的非結構化數(shù)據(jù)，可將不同格
  • 關鍵字： DCI   FPGA   

挖礦不止 繼臺積電后三星開始代工ASIC礦機芯片

  • ASIC礦機占領虛擬幣挖礦對于我們普通消費者來說，反而是天大的喜事。礦機效率高于顯卡挖礦，意味著顯卡不再缺貨，價格也將回到正常水平。人人都能買到心滿意足的顯卡，豈不是美滋滋。
  • 關鍵字： 臺積電  ASIC  

美高森美宣布其整個產品組合不受Spectre和Meltdown漏洞影響

  • 　　致力于在功耗、安全、可靠性和性能方面提供差異化半導體技術方案的領先供應商美高森美公司(Microsemi Corporation，紐約納斯達克交易所代號：MSCC)宣布旗下包括現(xiàn)場可編程邏輯器件(FPGA)在內的產品均不受最近發(fā)現(xiàn)的x86、ARM?及其它處理器相關的安全漏洞所影響。早前安全研究人員透露全球范圍內涉及數(shù)十億臺設備的芯片存在稱為Spectre 和 Meltdown 的主要計算機芯片漏洞?！　∶栏呱朗紫夹g官兼高級開發(fā)副總裁Jim Aral
  • 關鍵字： 美高森美  FPGA  

2018全球半導體收入將達4510億美元 同比增長7.5%

  • 　　根據(jù)Gartner公司的統(tǒng)計,到2018年,全球半導體收入預計將達到4510億美元,比2017年的4190億美元增長7.5%,這相當于Gartner之前估計的2018年增長率4%的兩倍。 　　Gartner首席研究分析師Ben Lee表示:“2016年下半年內存行業(yè)的有利市場條件盛行至2017年,并將在2018年持續(xù),為半導體收入帶來重大推動。” “Gartner將2018年前景增加了236億美元,其中內存市場規(guī)模為195億美元,而DRAM和NAND閃存的價格上漲
  • 關鍵字： ASIC  ASSP  

Achronix完成其基于16nm FinFET+工藝的Speedcore eFPGA技術量產級測試芯片的驗證

  • 　　基于現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)的硬件加速器器件和嵌入式FPGA(eFPGA)硅知識產權領域領導性企業(yè)Achronix半導體公司(Achronix?Semiconductor?Corporation)日前宣布：已完成了其采用臺積電(TSMC)16nm?FinFET+工藝技術的SpeedcoreTM?eFPGA量產驗證芯片的全芯片驗證。通過在所有的運行情況下都采用嚴格的實驗室測試和自動測試設備(ATE)測試，驗證了Speedcore測試芯片的完整功能?！　pee
  • 關鍵字： Achronix  FPGA  
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