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詳解FPGA開發(fā)流程中每一環(huán)節(jié)的物理含義和實(shí)現(xiàn)目標(biāo)
- 詳解FPGA開發(fā)流程中每一環(huán)節(jié)的物理含義和實(shí)現(xiàn)目標(biāo)-FPGA的開發(fā)流程是遵循著ASIC的開發(fā)流程發(fā)展的,發(fā)展到目前為止,F(xiàn)PGA的開發(fā)流程總體按照圖1進(jìn)行,有些步驟可能由于其在當(dāng)前項目中的條件的寬度的允許,可以免去,比如靜態(tài)仿真過程,這樣來達(dá)到項目時間上的優(yōu)勢。
- 關(guān)鍵字: FPGA
相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA是深度學(xué)習(xí)的未來?
- 相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA是深度學(xué)習(xí)的未來?-相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA在滿足深度學(xué)習(xí)的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計算的能力和高效的能耗,F(xiàn)PGA將在一般的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中展現(xiàn)GPU和GPP所沒有的獨(dú)特優(yōu)勢。同時,算法設(shè)計工具日漸成熟,如今將FPGA集成到常用的深度學(xué)習(xí)框架已成為可能。未來,F(xiàn)PGA將有效地適應(yīng)深度學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢,從架構(gòu)上確保相關(guān)應(yīng)用和研究能夠自由實(shí)現(xiàn)。
- 關(guān)鍵字: 機(jī)器學(xué)習(xí) FPGA GPU GPP
基于FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)算法
- 基于FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)算法-AI因?yàn)槠銫NN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))算法出色的表現(xiàn)在圖像識別領(lǐng)域占有舉足輕重的地位?;镜腃NN算法需要大量的計算和數(shù)據(jù)重用,非常適合使用FPGA來實(shí)現(xiàn)。上個月,Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程師) 在2016年OpenPower峰會上發(fā)表了約20分鐘時長的演講并討論了包括清華大學(xué)在內(nèi)的中國各大學(xué)研究CNN的一些成果。
- 關(guān)鍵字: 機(jī)器學(xué)習(xí) FPGA
如何使用FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)算法
- 如何使用FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)算法- 當(dāng)前,AI因?yàn)槠銫NN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))算法出色的表現(xiàn)在圖像識別領(lǐng)域占有舉足輕重的地位。基本的CNN算法需要大量的計算和數(shù)據(jù)重用,非常適合使用FPGA來實(shí)現(xiàn)。上個月,Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程師)在2016年OpenPower峰會上發(fā)表了約20分鐘時長的演講并討論了包括清華大學(xué)在內(nèi)的中國各大學(xué)研究CNN的一些成果。
- 關(guān)鍵字: FPGA GPU AuvizDNN
利用FPGA的自身特性實(shí)現(xiàn)隨機(jī)數(shù)發(fā)生器
- 利用FPGA的自身特性實(shí)現(xiàn)隨機(jī)數(shù)發(fā)生器-本文主要介紹利用FPGA的自身的特性實(shí)現(xiàn)隨機(jī)數(shù)發(fā)生器,在Virtex-II Pro開發(fā)板上用ChipScope觀察隨機(jī)數(shù)序列,以及在PCIe4Base(基于Virtex-4 FPGA)上實(shí)現(xiàn)。
- 關(guān)鍵字: fpga
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