1强烈建议用同步设计； 2在设计时总是记住时序问题； 3在一个设计开始就要考虑到地电平或高电平复位、同步或异步复位、上升沿或下降沿触发等问题，在所有模块中都要遵守它； 4在不同的情况下用if和case； 5在锁存一个信号或总线时要小心； 6确信所有寄存器的输出信号能够被复位/置位； 7永远不要再写入之前读取任何内部存储器（如S
现在我们来毕竟方案3和4。
首先他们的共同点是卷积核内部分并行，因此我们从这里开始分析，明确卷积核内部如何部分并行。
首先来看卷积的计算公式：
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2023-07-31 17:09:14
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1、什么是FPGA* FPGA是一种可以重构电路的芯片，通过编程，用户可以随时改变它的应用场景，它可以模拟CPU、GPU等硬件的各种并行运算。通过与目标硬件的高速接口互联，FPGA可以完成目标硬件运行效率比较低的部分，从而在系统层面实现加速。2、FPGA的优势 CPU、GPU 都属于冯•诺依曼结构，指令译码执行、共享内存。而FPGA是无指令、无需共享内存的体系结构，这一结构使得FPGA芯片比 CP
随着新的神经网络模型的不断提出，硬件设计技术的不断更新，神经网络硬件也越来越难以单纯的标准划分出具有实际意义的分类。从弗林(Flynn)在1972年提出的单指令流单数据流(SISD)、单指令流多数据流(SIMD)、多指令流单数据流(MISD)、多指令流多数据流(MIMD)的分类方法，到保罗(Paolo Ienne)在1995年提出的基于灵活性和性能进行串并行的分类方案，伊斯克·阿贝(Isik Ay
目录：简介框架资源分配（1）资源分配（2）数据量化（1）数据量化（2）数据读写卷积模块池化、全连接与输出我发现点下面的链接会跳到一个不知道是谁的下面需要下载，这个很迷惑，麻烦自行复制下面的链接。 Github：https://github.com/MasLiang/CNN-On-FPGA 那个不知道是谁的链接： 没有下载不让举报，有办法的朋友麻烦举报一下上一节我们介绍了如何对一个离线模
前面讲解了C程序的基本情况，下面就是重中之重 —— 数据如何使用。也就是群中分享的文件。首先看两个文件夹 dat_save_img5 ---> 此文件夹中采用MNIST数据集里第五张图的数据。方便在matlab中导入。 &
编辑丨阿chai带你学AI今天给大家介绍一下FPGA上部署深度学习的算法模型的方法以及平台。希望通过介绍，算法工程师在FPGA的落地上能“稍微”缓和一些，小白不再那么迷茫。阿chai最近在肝一个开源的项目，等忙完了会给大家出几期FPGA上从零部署的教程，包括一些底层的开发、模型的量化推理等等，因为涉及的东西太多了，所以得分开写。FPGA与“迷宫”深度学习这里就不多介绍了，我们接下来介绍一下FPGA
文章目录前言SGD(随机梯度下降法）MomentumAdaGradRMSpropAdamMNIST手写数据集四种方法对比总结参考 前言神经网络的学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数。这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化（optimization）。遗憾的是，神经网络的最优化问题非常难。这是因为参数空间非常复杂，无法轻易找到最优解（无法使用那种通过解数学式一下子就求得最小值
FPGA实现BP神经网络正向传播过程本篇文章不是用FPGA去加速神经网络的训练过程，个人以为训练过程在GPU上进行已经可以达到一个比较理想的速度了，但是把训练完成的模型嵌入到FPGA里还是有不少工作可以做的。这里就一个简单的两输入六个输出的三层BP神经网络训练好的模型为例，将训练完成的模型用FPGA实现。整个过程主要有三个问题：①神经网络中大量乘法器消耗FPGA资源的问题；②神经网络中的权值参数为
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2023-08-12 12:35:54
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关注、星标公众号，直达精彩内容来源：网路素材对于新手学习FPGA设计，要从基础开始做，基础牢，才有成为高手的可能。对于初学者，有以下几步是必须要走的。第一步学习了解FPGA结构，FPGA到底是什么东西，芯片里面有什么，不要开始就拿个开发板照着别人的东西去编程。很多开发板的程序写的很烂，笔者也做过一段时间的开发板设计。笔者觉得很大程度上，开发板在误人子弟。不过原厂提供的正品开发板，代码很优秀的，
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2023-09-08 17:30:23
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上一遍写到了，公式，或者是一下关于BP神经网络的内容的语言描述。下面就要开始，进行深度点的分析。 &
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2023-07-27 12:41:20
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如何使用FPGA加速机器学习算法如何使用FPGA加速机器学习算法 当前，AI因为其CNN(卷积神经网络)算法出色的表现在图像识别领域占有举足轻重的地位。基本的CNN算法需要大量的计算和数据重用，非常适合使用FPGA来实现。上个月，RalphWittig(XilinxCTOOffice的卓越工程师)在2016年OpenPower峰会上发表了约20分钟时长的演讲并讨论了包括清华大学在内的中国各大学研究
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2023-08-26 10:27:51
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论文阅读之FPGA硬件加速ReviewFPGA-based Accelerators of Deep Learning Networks for Learning and Classification: A Review 时间：2019本文聚焦于使用FPGA进行CNN的加速，主要总结了近期深度学习框架的FPGA加速器，希望能为深度学习研究者研究有效的硬件加速器指明方向。 关键词主要有：自适应框架、
目录：简介框架资源分配（1）资源分配（2）数据量化（1）数据量化（2）数据读写卷积模块池化、全连接与输出事先声明，仅用于记录和讨论，有任何问题欢迎批评指正，只是觉得菜的大佬们请绕路，就不用在这里说大实话了，因为本身就是一个粗糙的demo。ISE的v文件在github，由于大家想要vivado工程，我就做了一个，有点大，传到了百度网盘。 提起把项目代码讲解一下的念头主要是源于最近一个同学开始转行做这
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2023-09-12 22:17:24
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Altera与百度展开合作在云数据中心使用FPGA加速 Altera公司(NASDAQ:ALTR)与百度(NASDAQ:BIDU)——中国最大的在线搜索引擎，在深度学习应用中使用FPGA和卷积神经网络(CNN)算法上展开合作，这将对开发更准确、更快的在线搜索功能起到关键作用。Altera将在2014年9月22号纽约举行的华尔街大会高性能计算(HPC)上演示与百度展开的合作工作。 Altera-
对于 Batch Normalization 的知识最原始的出处来源于《Batch Normalization:Accelerating Deep Network Trainning by Reducing Internal Covariate Shift》这篇论文。文章开始前，先讲一下 Batch Normalization 有什么好处。加速神经网络的训练过程。减少对 Dropout 的依赖可以
专注于终端人工智能解决方案的新创公司耐能(Kneron)今日宣布，完成由李嘉诚旗下维港投资领投的1800万美元A1轮融资。维港投资一直参与具创新力和颠覆性的全球科技项目之早期投资，包括DeepMind、Siri、Improbable、VIV、Skype、Facebook和Zoom等。Kneron的核心技术，是研发出一种高效率、低耗电的神经网络芯片（Neural Processing Unit，NP
网上有很多关于tensorflow lite在安卓端部署的教程，但是大多只讲如何把训练好的模型部署到安卓端，不讲如何训练，而实际上在部署的时候，需要知道训练模型时预处理的细节，这就导致了自己训练的模型在部署到安卓端的时候出现各种问题。因此，本文会记录从PC端训练、导出到安卓端部署的各种细节。欢迎大家讨论、指教。PC端系统：Ubuntu14tensorflow版本：tensroflow1.14安卓版
来个小例子讲述一下，过程。 apf 是0.9 ， af是0.1 为什么用0.9,用0.1 主要是因为1和0.在计算过程中，会有计算隐患（可能遇到0
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2023-06-14 20:19:53
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前面讲解了C程序的基本情况，下面就是重中之重 —— 数据如何使用。也就是群中分享的文件。首先看两个文件夹 dat_save_img5 ---> 此文件夹中采用MNIST数据集里第五张图的数据。方便在matlab中导入。 dat_save_img5_fpg
