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基于FPGA的卷積層并行加速方案

  • 　　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional?Neural?Networks)是一種主要應(yīng)用于圖像處理領(lǐng)域的人工智能算法。尤其是在計算機視覺領(lǐng)域，CNN在包括識別(recognition)、檢測(detection)、分割(segmentation)等很多任務(wù)中占主流地位。　　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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
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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(shè)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(yīng)的編碼，再按照輸入數(shù)據(jù)順序輸出各數(shù)據(jù)對應(yīng)的哈夫曼編碼?！　??系統(tǒng)設(shè)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
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智能工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)邊緣 (Edge)平臺的關(guān)鍵屬性（上）

  • 　　1?IT-OT?融合方法　　工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)?(IIoT)?指涉及邊緣設(shè)備、云應(yīng)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(shù)?(OT)?與信息技術(shù)?(IT)?的融合，但實際上目標更為深遠。OT?應(yīng)用的時間敏感性和?IT?應(yīng)用的數(shù)據(jù)密集性要求所有這些元素融
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采用FPGA的以太網(wǎng)應(yīng)用

  • 　　以太網(wǎng)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(wǎng)絡(luò)趨勢。由于網(wǎng)絡(luò)和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)不斷擴張，使得以太網(wǎng)端口的性能持續(xù)增加，并且應(yīng)用于更廣泛的各種產(chǎn)品。網(wǎng)絡(luò)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(yīng)用，如4?K視頻和無處不在的云連接。為了幫助架構(gòu)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(yīng)用中以太網(wǎng)互聯(lián)的性能要求?！　∵@些新市場向設(shè)計以太網(wǎng)通信設(shè)備的供應(yīng)商提出了重大的挑
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AI技術(shù)助力視頻監(jiān)控領(lǐng)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(yīng)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(yīng)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?？梢姡Ａ康臄?shù)據(jù)、先進的算法、高效的芯片是AI領(lǐng)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(gòu)對未來AI芯
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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(chǔ)上進一步發(fā)展的產(chǎn)物。它是作為ASIC領(lǐng)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?！　∮捎贔PGA需要被反復燒寫，它實現(xiàn)組合邏輯的基本結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)。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(jié)構(gòu)，也有一些軍品和宇航級FPGA采用Flash或者熔絲與反熔
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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(shè)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(nèi)部參數(shù)需要調(diào)整，以便學習數(shù)據(jù)。而這種參數(shù)調(diào)整實際上可以歸結(jié)為優(yōu)化問題，在調(diào)整這些參數(shù)時，就相
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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(shè)備和信息系統(tǒng)研究、教學、產(chǎn)品設(shè)計、科技開發(fā)、生產(chǎn)和管理等工作的高級工程技術(shù)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(shè)計;并以電腦軟件為工具進行PCB設(shè)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(diào)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(diào)試。FPGA程序有時屬硬件工程師工作范疇?！　″e誤一：　　這些拉高/拉低的電阻用多大的阻值關(guān)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
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為什么說在嵌入式系統(tǒng)設(shè)計采用FPGA是理想的選擇？

  • 　　隨著消費電子、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)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(shè)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(shè)計的主流選擇?！　ilinx作為可編程邏輯器件(FPGA)的行業(yè)領(lǐng)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(shè)計，利用FPGA的資源實現(xiàn)軟核處理器比如Microblaze、Picoblaze等，現(xiàn)
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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(guān)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
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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(wù)和機器到機器通信所產(chǎn)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)。　　這種增長毫無減緩態(tài)勢，有業(yè)界專家預測內(nèi)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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到傳感器與日志數(shù)據(jù)這樣的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可將不同格
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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(lǐng)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。
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美高森美宣布其整個產(chǎn)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(shù)方案的領(lǐng)先供應(yīng)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(nèi)的產(chǎn)品均不受最近發(fā)現(xiàn)的x86、ARM?及其它處理器相關(guān)的安全漏洞所影響。早前安全研究人員透露全球范圍內(nèi)涉及數(shù)十億臺設(shè)備的芯片存在稱為Spectre 和 Meltdown 的主要計算機芯片漏洞。　　美高森美首席技術(shù)官兼高級開發(fā)副總裁Jim Aral
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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(nèi)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(nèi)存市場規(guī)模為195億美元,而DRAM和NAND閃存的價格上漲
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Achronix完成其基于16nm FinFET+工藝的Speedcore eFPGA技術(shù)量產(chǎn)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(chǎn)權(quán)領(lǐng)域領(lǐng)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(shù)的SpeedcoreTM?eFPGA量產(chǎn)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(shè)備(ATE)測試，驗證了Speedcore測試芯片的完整功能。　　Spee
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