dsp+fpga 文章 進入dsp+fpga技術(shù)社區(qū)
機器學習成長速度驚人,F(xiàn)PGA和ASIC芯片有望成為新主力
- 在2016年初,機器學習仍被視為科學實驗,但目前則已開始被廣泛應用于數(shù)據(jù)探勘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、語音和手寫識別、戰(zhàn)略游戲與機器人等應用領域。在這短短一年的時間內(nèi),機器學習的成長速度超乎外界預期。 Deloitte Global 最新的預測報告指出,在 2018 年,大中型企業(yè)將更加看重機器學習在行業(yè)中的應用。和 2017 年相比,用機器學習部署和實現(xiàn)的項目將翻倍,并且 2020 年將再次翻倍。 目前,有越來越多的類型開
- 關鍵字: FPGA ASIC
中芯國際FPGA產(chǎn)品線又迎新客戶,與Efinix首推產(chǎn)品2018年投產(chǎn)
- 中芯國際與Efinix,可編程產(chǎn)品平臺及技術(shù)的創(chuàng)新企業(yè),今日共同宣布,中芯國際40納米工藝平臺成功交付Efinix首批QuantumTM可編程加速器產(chǎn)品樣本。從使用中芯國際物理設計工具(PDK)進行產(chǎn)品開發(fā),到系統(tǒng)生效交付產(chǎn)品樣本,雙方僅用了不到六個月時間,以破紀錄的效率創(chuàng)造了這一重要里程碑。預計QuantumTM 加速器產(chǎn)品將在 2018 年投入生產(chǎn),面向大規(guī)模的可編程加速器市場。 “這是Efinix第一次與中芯國際合作,他們的鼎力支持給我們留下了深刻印象。中芯國際與我們的商業(yè)和技
- 關鍵字: 中芯國際 FPGA
DSP的設計與應用:基于多核DSP的以太網(wǎng)通信接口設計
- DSP的應用 針對8核DSP TMS320C6678與外部設備進行數(shù)據(jù)通信的需求,以片上集成千兆以太網(wǎng)交換子系統(tǒng)為核心,選取芯片88E1111作為PHY設備,設計了千兆以太網(wǎng)通信接口的硬件電路。在嵌入式操作系統(tǒng)SYS/BIOS和網(wǎng)絡開發(fā)環(huán)境NDK上,完成了以太網(wǎng)底層驅(qū)動和TCP/IP協(xié)議的程序設計。通過DSP與上位機進行以太網(wǎng)通信測試,證明了以太網(wǎng)接口電路硬件及軟件的正確性和實用性。 隨著DSP處理器在現(xiàn)代工業(yè)的應用越來越廣泛,DSP的功能不僅只有快速運算處理,還需要與其他處理器或者設備之
- 關鍵字: DSP 以太網(wǎng)
DSP很難學?一文讀懂系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)
- 前面基本已經(jīng)將DSP的典型模式、主要機制及要點都介紹了。可能有些同學會好奇DSP系統(tǒng)內(nèi)部的技術(shù)架構(gòu)。下面截取部分DSP系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)圖供大家參考,同樣對于非技術(shù)的同學對此有個感性認識即可。也不做大篇幅的展開了?! ?. 技術(shù)架構(gòu)概要 如圖7-22所示,DSP系統(tǒng)從技術(shù)架構(gòu)上涉及:投放平臺、投放設置用戶交互模塊(setup UI)、報表(Report)、算法引擎等等模塊。算法引擎模塊主要是大數(shù)據(jù)及算法的機器學習大量采用分布式技術(shù)(例如hadoop),對用戶日志、人群數(shù)據(jù)進行建模及機
- 關鍵字: DSP
浦利豐發(fā)布FPGA云平臺,為芯片設計提供云端優(yōu)化
- 云計算代表著FPGA的未來,怎樣才能迅速跟緊潮流? 人工智能,深度神經(jīng)網(wǎng)絡,4K視頻直播?–?相信您一定不會對這些概念感到陌生。這些新興的概念正在重塑每一個行業(yè)的未來,同時也極大地推動了市場對FPGA的需求。而很多數(shù)據(jù)中心的巨頭(比如亞馬遜,微軟,騰訊)都堅信價格低廉,易于擴展的云計算可以讓FPGA應到最廣泛的市場中。他們因而紛紛在自己的云服務器中部署FPGA,以在這場未來戰(zhàn)爭中搶占先機。一個標志性的事件就是不久前,全球最大的云供應商亞馬遜網(wǎng)絡服務(AWS)和FPGA業(yè)內(nèi)的龍頭廠
- 關鍵字: 浦利豐 FPGA
為何圖像和FPGA更配?揭秘背后的技術(shù)要素
- 背景 “No PP,No WAY”這是個眼見為實的世界,這是個視覺構(gòu)成的信息洪流的世界。大腦處理視覺內(nèi)容的速度比文字內(nèi)容快6萬倍,而隨著智能手機的普及,圖片、視頻的產(chǎn)生和分享已經(jīng)是人們在社交平臺上的基本交流方式。用戶通過手機、平板、電腦上傳和分享自己的圖片,而且這個趨勢是每年都在增長(參見圖1)。 圖1. 2016年KPCB統(tǒng)計報告[1] 每天QQ相冊、微信朋友圈上,用戶上傳的圖片數(shù)量有上億張,這些圖片被后臺服務器存儲下來,再通過網(wǎng)絡分發(fā)出去。如果每張圖片
- 關鍵字: FPGA
基于verilog實現(xiàn)哈夫曼編碼的新方法
- 傳統(tǒng)的硬件實現(xiàn)哈夫曼編碼的方法主要有:預先構(gòu)造哈夫曼編碼表,編碼器通過查表的方法輸出哈夫曼編碼[1];編碼器動態(tài)生成哈夫曼樹,通過遍歷節(jié)點方式獲取哈夫曼編碼[2-3]。第一種方法從平均碼長角度看,在很多情況下非最優(yōu);第二種方法需要生成完整的哈夫曼樹,會產(chǎn)生大量的節(jié)點,且需遍歷哈夫曼樹獲取哈夫曼編碼,資源占用多,實現(xiàn)較為麻煩。本文基于軟件實現(xiàn)[4]時,使用哈夫曼樹,會提出一種適用于硬件并行實現(xiàn)的新數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——字符池,通過對字符池的頻數(shù)屬性比較和排序來決定各個字符節(jié)點在字符池中的歸屬。配置字符池的同時逐步生成
- 關鍵字: verilog 哈夫曼編碼 字符池 FPGA 201712
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