本来讲一讲FPGA的重构，在说FPGA重构之前，需要先了解FPGA的配置方式。FPGA 配置所有现代FPGA的配置分为两类：基于SRAM的和基于非易失性的。其中，前者使用外部存储器来配置FPGA内的SRAM后者只配置一次。Lattice和Actel的FPGA使用称为反熔丝的非易失性配置技术，其主要优点是系统设计更加简单、不需要外部存储器和配置控制器、功耗低、成本低和FPGA配置时间更快。最大的缺点
以下内容为QQ聊天整理，以及网络资料整理。本人不懂算法，如有纰漏，还请指正。 以下才是真正意义上的优化，有时候我们在面试的时候遇到招 FPGA算法优化工程师，糊弄起来，是，我们用FPGA对算法实现了优化加速，其实不是真正意义上的算法优化。但是如果你面试的时候说了实话，说自己不会做算法优化，不好意思你很可能会被立马刷下来。哈哈哈，是不是
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2024-04-24 14:49:22
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1 激活层设计LeNet-5网络的激活函数是双曲正切函数(TanH)，项目中tanh函数模块由完整的层UsingTheTanh构成，该层由较小的处理单元HyperBolicTangent组成1.1 HyperBolicTangent处理单元HyperBolicTangent，对每个输入执行Tanh操作，原理图如图所示，输入为位宽16的数，输出位宽也是16。该单元将Tanh运算分为3个乘法操作和1个
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2024-08-08 22:25:52
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引言PCI Express Base Specification Revision 3.0PCI Local Bus Specification Revision 3.0书籍：PCI Express System Architecture，对应那本紫色的《PCI Express 体系结构标准教材》 上面的两个Specification的文档虽然不是从官网找的，但是可信度还是有保证的。我们学校图书
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2024-05-08 10:37:27
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做了半年的CNN算法移植，有时候需要回避一些东西，所以写的东西不能太多。简单提一下自己的总结，既是笔记，又是与网友们交流讨论。 CNN兴起，深圳这个躁动的城市很多人就想趁着这个机会捞一笔风投。于是各种基于CNN的在GPU上的demo出现后立马就成立公司，招FPGA工程师或者ARM 等嵌入式工程师，希望通过他们进行产品落地。毕竟GPU功耗高，散热
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2024-03-28 21:28:28
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背景：已经将IPcore集成为系统并且可以成功调用，现在我们需要在单片机端编写SDK程序并且调用IPcore进行测试。目的：编写SDK程序调用单片机端IPcore。在不保证正确率的情况下先测试一下大概的帧率。目录一、单次调用IPcore1.1 malloc方式实现内存1.2 关于DDR调用的相关 1.3 调用IPcore1.4 指针偏移值的问题1.5 依然存在的问题二、PS端
本文用来记录复现基于FPGA的CNN的实现的过程，主要分为以下三个部分：一、在python中设计CNN 该网络反向传播是通过软件方式生成，FPGA内部不进行反向传播计算。该节通过Python获取训练数据集，并通过Pytorch框架搭建的CNN网络进行网络的训练。并将训练的最优参数导出，这一节先导出至Mat
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2024-01-17 08:13:43
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理论建立与效果展示环境：Vivado2019.2。 Part：xcku040-ffva1156-2-i，内嵌DSP个数 1920个，BRAM 600个也就是21.1Mb。说明：通过识别加高斯白噪声的正弦波、余弦波、三角波较简单的实例来利用FPGA实现一维CNN网络，主要是实现CNN网络的搭建。 也就是将下列数据传输至FPGA，识别出下面哪些是正弦波、余弦波、三角波，通过简单实例实践，在融会贯通，最
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2023-08-10 13:38:10
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论文题目：Acceleration of FPGA Based Convolutional Neural Network for Human Activity Classification Using Millimeter-Wave Radar年份&会议：2019 - IEEE Access主要内容：采用毫米波雷达回波谱图作为CNN输入来识别人类活动的类别，并实现在FPGA上，还采取了三种
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2024-07-19 20:24:23
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随着现代图像及视频处理技术的不断发展，人们对图像处理提出了新的要求，最近几年，图像的分辨率和扫描频率都有了较大范围的提升，1080P分辨率的视频已经非常流行，2K甚至4K分辨率的图像也在火热发展中。 基于软件的图像处理方法存在着一些局限性，尤其是计算速度和算法效率方面。所以大家很自然的就想到了FPGA作为嵌入式图像应用的平台。许多图像处理本身就是并行计算的，并且FPGA的
这一篇，我们写代码对网口中数据的打包方式进行解析目录UDP协议IP协议以太网协议MAC头 CRC校验首先，我们需要将数据封装成这种格式：7byte 前导码+1byte帧前定界符+14byte以太网帧头+20byte IP头+8byte UDP头+数据+4byte FCS校验一共需要实现3个协议：UDP协议,IP协议,以太网协议流程如下：首先我们需要设置一个start_tx，作为
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2024-05-09 19:25:27
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Winograd算法winograd算法，它的本质就是通过减少卷积运算中的乘法，来减少计算量。我们以3x3,s=1的卷积为例，讲讲Winograd算法的具体流程。 一个的卷积核，和一个输入特征图进行卷积运算，得到的输出，我们记为： 其计算量为 和普通的直接卷积()相比,计算量减少了 当时，上式近似等于 Winograd 的证明方法较为复杂，要用到数论中的一些知识，但是，使用起来很简单。只需要按照如
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2024-07-28 16:14:32
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Automatic Generation of Multi-precision Multi-arithmetic CNN Accelerators for FPGAs最近arXiv上挂出来一篇文章，采用FPGA实现MobileNet V1，并且完全是不借助片外资源，用的是on-chip memory，没有利用off-chip RAM。整个模型在FPGA的内部有限资源上实现的。能够使得帧率在3000
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2024-06-14 06:53:40
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在FPGA进行CNN加速计算的论文里，有一种设计：脉动阵列何为脉动，脉动的数据是什么样子的？下图可以看做是简单的脉动单元，共有P11到P33 9个计算单元，行列数据并不是同时刻到达计算单元，而是依次进入，说白了就是像FPGA设计里经常提的流水线pipiline，这里面有个关键点是CNN的乘加操作，P11计算单元会在3个节拍进来6个数据，3个节拍后，P11=3*3+2*4+2*3=23，每个计算单元
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2024-03-29 06:41:06
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如前所述，FPGA是在PAL、GAL、EPLD、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为ASIC领域中的一种半定制电路而出现的，即解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路有限的缺点。由于FPGA需要被反复烧写，它实现组合逻辑的基本结构不可能像ASIC那样通过固定的与非门来完成，而只能采用一种易于反复配置的结构。查找表可以很好地满足这一要求，目前主流FPGA都采用了基于SRA
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2024-09-25 14:47:20
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对于XILINX，7系列FPGA，关于GTX核对配置见PG168,了解GTX内部结构及更多的知识见ug476。 以7系列XC7k325t-ffg900为例，见各ug476，351页。可看到该芯片共有4个高速bank，分别为115 116 117 118；每个bank又有4组收发模块和两组时钟模块。1，GTX时钟和复位
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2024-07-31 07:01:41
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一、CMT（时钟管理单元）在学习PLL锁相环之前，我们要先了解CMT（clock management tile）以Xilinx 7系列FPGA 为例（ZYNQ系列中PL端结构与7系列相同）CMT（时钟管理单元） :内部包含MMCM与PLL
MMCM（混合时钟管理），相比于PLL，可进行动态相位调整PLL（锁相环），用于输出更广的频率范围，可看作频率合成器CMT模块图如下，可以看到其中包含一
为了增进对FPGA的认识，本文将对FPGA的应用，以及FPGA的配置方式予以介绍。FPGA 器件属于专用集成电路中的一种半定制电路，是可编程的逻辑列阵。为了增进对FPGA的认识，本文将对FPGA的应用，以及FPGA的配置方式予以介绍。如果你对FPGA，或者是对本文内容具有兴趣，不妨和小编一起来继续认真往下阅读哦。一、FPGA应用FPGA另一个新应用是取代DSP，由于FPGA适合规划成可同
目录前言一、什么是FPGA高速设计？FPGA高速设计的好处是什么？二、FPGA CLB逻辑基本单元了解1.CLB逻辑单元内部结构2.LUT查找表 3.CARRY进位链三、加法器逻辑层级及资源使用1.什么是逻辑层级？2.加法器逻辑层级四、累加器逻辑层级及资源使用 五、被加数为1的加器逻辑层级及资源使用 六、相等/不相等比较器逻辑层级及资源使用&n
FPGA基础入门篇(四)——边沿检测电路一、边沿检测边沿检测，就是检测输入信号，或者FPGA内部逻辑信号的跳变，即上升沿或者下降沿的检测。在检测到所需要的边沿后产生一个高电平的脉冲。这在FPGA电路设计中相当的广泛。
没有复位的情况下，正常的工作流程如下：（1）D触发器经过时钟clk的触发，输出trigger信号，保存了t0时刻的信号。
（2）同时由trigger通过非门输出信号，保留了当前时刻t
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2024-09-02 11:54:10
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