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  • Vim在數(shù)字IC設(shè)計與驗證中的高效應(yīng)用

    在數(shù)字IC設(shè)計與驗證領(lǐng)域，編輯器的選擇至關(guān)重要。它不僅影響著工程師的工作效率，還直接關(guān)聯(lián)到代碼的質(zhì)量與可維護性。在眾多編輯器中，Vim憑借其強大的功能、高效的操作模式以及高度的可定制性，成為了這一領(lǐng)域最受歡迎的編輯器，沒有之一。本文將深入探討Vim的基本使用方法，以及它在數(shù)字IC設(shè)計與驗證中的獨特優(yōu)勢。

  • 適用FPGA的小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：加速邊緣智能的新篇章

    在人工智能（AI）技術(shù)日新月異的今天，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為其核心驅(qū)動力，正逐步滲透到各個行業(yè)與領(lǐng)域。然而，傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型往往受限于計算資源和功耗，難以在邊緣設(shè)備上實現(xiàn)高效運行。現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）作為一種高性能、低功耗的硬件加速器，為小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部署提供了理想的平臺。本文將深入探討適用于FPGA的小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及它們在邊緣智能應(yīng)用中的獨特優(yōu)勢。

  • 使用PYNQ訓(xùn)練和實現(xiàn)二值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BNN）：加速邊緣智能的新途徑

    在人工智能（AI）的浪潮中，深度學(xué)習(xí)模型正逐漸滲透到各個行業(yè)和領(lǐng)域。然而，傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型通常計算量大、功耗高，難以在資源受限的邊緣設(shè)備上實現(xiàn)高效運行。為了解決這一問題，二值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BNN）應(yīng)運而生。BNN通過將權(quán)重和激活值二值化（即取值為+1或-1），極大地降低了計算復(fù)雜度和功耗，使其更適合在邊緣設(shè)備上部署。本文將介紹如何使用PYNQ平臺來訓(xùn)練和實現(xiàn)BNN，并附上相關(guān)代碼示例。

  • FPGA與ASIC：效率差異的深度剖析

    在半導(dǎo)體技術(shù)的快速發(fā)展中，現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）和專用集成電路（ASIC）作為兩種重要的硬件平臺，各自在不同的應(yīng)用領(lǐng)域中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。盡管FPGA以其靈活性和可編程性著稱，但在效率方面，它通常低于ASIC。本文將從多個維度深入探討FPGA與ASIC之間的效率差異，以及這些差異背后的原因。

  • 高層次綜合（HLS）中融入HDL代碼：加速硬件設(shè)計的創(chuàng)新實踐

    隨著硬件設(shè)計復(fù)雜性的不斷增加，高層次綜合（HLS）技術(shù)已成為加速設(shè)計流程、提高設(shè)計效率的關(guān)鍵手段。HLS允許設(shè)計師使用高級編程語言（如C、C++）來描述硬件行為，然后通過綜合工具將這些描述轉(zhuǎn)化為底層的硬件描述語言（HDL）代碼，如Verilog或VHDL。然而，在某些特定場景下，設(shè)計師可能需要在HLS設(shè)計中直接插入HDL代碼，以實現(xiàn)特定的硬件優(yōu)化或加速特定功能。本文將深入探討在HLS中插入HDL代碼的方法、優(yōu)勢以及實際案例，并附上相關(guān)代碼示例。

  • “軟核”硬做：ODrive的FPGA版本探索

    在硬件設(shè)計的廣闊領(lǐng)域中，F(xiàn)PGA（現(xiàn)場可編程門陣列）以其高度的靈活性和可編程性，成為了眾多創(chuàng)新項目的核心。其中，ODrive作為一個開源的、高精度的無刷電機驅(qū)動器項目，也迎來了其FPGA版本的誕生。這一版本不僅繼承了ODrive的高性能特性，還通過FPGA的硬件加速能力，進一步提升了系統(tǒng)的實時性和可靠性。本文將深入探討ODrive FPGA版本的設(shè)計思路、實現(xiàn)過程以及關(guān)鍵技術(shù)，并附上部分代碼示例。

    智能硬件
    2024-10-24
    FPGA ODrive

  • CCIX在高速緩存一致性主機到FPGA接口中的應(yīng)用評估

    隨著數(shù)據(jù)中心、云計算和大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域的快速發(fā)展，對高性能計算和異構(gòu)計算的需求日益增長。在這樣的背景下，緩存一致性互聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)CCIX（Cache Coherent Interconnect for Accelerators）逐漸成為連接主機處理器（如CPU）和加速器設(shè)備（如FPGA）的關(guān)鍵技術(shù)。本文旨在評估CCIX在構(gòu)建高速緩存一致性主機到FPGA接口中的應(yīng)用，探討其優(yōu)勢、挑戰(zhàn)，并提供相關(guān)代碼示例。

  • FPGA的綜合和約束的關(guān)系：優(yōu)化設(shè)計與性能的關(guān)鍵

    在FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）設(shè)計中，綜合（Synthesis）和約束（Constraints）是兩個至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，它們共同決定了設(shè)計的最終性能和資源利用率。本文將深入探討FPGA綜合和約束之間的關(guān)系，以及它們?nèi)绾斡绊懺O(shè)計流程、資源分配、時序性能和調(diào)試維護等方面。

  • 使用機器學(xué)習(xí)預(yù)測FPGA的執(zhí)行時間與功耗：一種創(chuàng)新的方法

    隨著科技的飛速發(fā)展，現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）在高性能計算、數(shù)據(jù)中心、人工智能等領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。然而，F(xiàn)PGA設(shè)計的復(fù)雜性和功耗問題一直是制約其性能提升的關(guān)鍵因素。近年來，機器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)的興起為FPGA的執(zhí)行時間與功耗預(yù)測提供了新的解決方案。本文將探討如何使用機器學(xué)習(xí)進行FPGA的執(zhí)行時間與功耗預(yù)測，并分析其優(yōu)勢與挑戰(zhàn)。

  • 簡談FPGA比特流結(jié)構(gòu)

    在現(xiàn)代電子設(shè)計中，F(xiàn)PGA（現(xiàn)場可編程門陣列）因其高度的靈活性和可配置性而得到廣泛應(yīng)用。FPGA的靈活性主要來源于其內(nèi)部配置存儲器，這些配置信息通常以比特流的形式存儲和加載。本文將深入探討FPGA比特流的結(jié)構(gòu)及其在Vivado開發(fā)環(huán)境中的重要性。

  • 通信系統(tǒng)中射頻設(shè)計方案的演進：從模擬到數(shù)字的轉(zhuǎn)變

    在通信技術(shù)的快速發(fā)展歷程中，射頻（RF）設(shè)計方案的演變是推動通信效率和性能提升的關(guān)鍵因素之一。從早期的模擬組件主導(dǎo)，到現(xiàn)代數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用，射頻設(shè)計經(jīng)歷了深刻的變革。本文將探討通信系統(tǒng)中常見的中射頻設(shè)計方案，特別是RFSoC平臺如何引領(lǐng)這一變革，實現(xiàn)GHz級帶寬信號的數(shù)字處理。

  • ISP算法及架構(gòu)分析介紹

    隨著數(shù)字成像技術(shù)的飛速發(fā)展，圖像信號處理器（ISP, Image Signal Processor）在相機系統(tǒng)中的作用愈發(fā)重要。ISP主要負(fù)責(zé)對前端圖像傳感器輸出的信號進行后期處理，以提升圖像質(zhì)量，使其在不同光學(xué)條件下都能較好地還原現(xiàn)場細(xì)節(jié)。本文將深入探討ISP的算法及其架構(gòu)，為讀者提供一個全面的理解。

  • YoloV3在FPGA上的量化、編譯與推理

    隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，目標(biāo)檢測作為計算機視覺領(lǐng)域的重要應(yīng)用，其準(zhǔn)確性和實時性要求日益提高。YoloV3（You Only Look Once Version 3）作為一種先進的實時物體檢測算法，憑借其高精度和實時性能，在眾多應(yīng)用場景中展現(xiàn)出巨大潛力。然而，為了將YoloV3算法部署到資源受限的硬件平臺上，如FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列），需要進行一系列的優(yōu)化工作，包括量化、編譯和推理。本文將詳細(xì)介紹YoloV3在FPGA上的量化、編譯與推理過程。

  • MATLAB算法到FPGA的轉(zhuǎn)換：技術(shù)、工具與實踐

    在現(xiàn)代計算領(lǐng)域中，MATLAB和FPGA是兩種非常重要的工具。MATLAB以其強大的數(shù)學(xué)計算能力和豐富的工具箱，成為算法設(shè)計和驗證的首選平臺。而FPGA，作為一種可以被編程來執(zhí)行特定任務(wù)的硬件，具有高度的靈活性和強大的并行處理能力，是實現(xiàn)高性能計算的理想選擇。本文將詳細(xì)介紹如何將MATLAB算法轉(zhuǎn)換到FPGA中運行，包括使用的技術(shù)、工具以及具體的實踐步驟，并附上相關(guān)代碼示例。

  • 在FPGA上實現(xiàn)以太網(wǎng)的“低級”指南

    以太網(wǎng)（Ethernet）作為當(dāng)今局域網(wǎng)采用的最通用的局域網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)，具有成本低、通信速率快、抗干擾性強的特點。它規(guī)定了包括物理層的連線、電子信號和介質(zhì)訪問控制的內(nèi)容，是組成互聯(lián)網(wǎng)的一個子集。隨著技術(shù)的發(fā)展，以太網(wǎng)不僅在企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)中廣泛應(yīng)用，還逐步向公用電信網(wǎng)、城域網(wǎng)甚至廣域網(wǎng)/骨干網(wǎng)領(lǐng)域拓展。本文將詳細(xì)介紹如何在FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）上實現(xiàn)以太網(wǎng)，涵蓋基本架構(gòu)、接口與時序、通信協(xié)議等“低級”細(xì)節(jié)。

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