CPU/GPU/FPGA芯片分析CPU 由于并行性的限制和操作系统的调度，做通信效率不高，延迟也不稳定。
此外，通信就必然涉及到调度和仲裁，CPU 由于单核性能的局限和核间通信的低效，调度、仲裁性能受限，硬件则很适合做这种重复工作。因此我的博士研究把 FPGA 定义为通信的「大管家」，不管是服务器跟服务器之间的通信，虚拟机跟虚拟机之间的通信，进程跟进程之间的通信，CPU 跟存储设备之间
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2024-01-02 19:45:17
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一、为什么使用 FPGA？众所周知，通用处理器（CPU）的摩尔定律已入暮年，而
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2023-04-22 20:44:15
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什么是FPGA，FPGA与MCU的区别是什么？
以你每天的晚餐为例，MCU就像一个能力非常强的超人，它一个人就能很好的完成的任务，比如买菜、洗菜、切菜、做饭。而FPGA则像很多普通人的一个集合，买菜由配菜员负责，洗菜由洗菜工负责，切菜由切菜工负责，做饭由大厨师负责。
虽然结果都是你按时享受到了丰盛的晚餐，但MCU和FPGA的处理方法
为图形处理器（GPU），它是显卡的“心脏”，与CPU类
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2022-11-16 13:53:31
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ASIC芯片内部架构较为简单，不可以硬件编程，只能用来专门处理某一种功能，灵活性最差，但是在执行某一种任务上的效率最高。ASIC也被称为专用集成电路。FPGA芯片内部架构稍微复杂一些，可以硬件编程，因而可以通过硬件编程语言来改变内部芯片的逻辑结构，从而能够在提供一定灵活性的同时，还能够保证较高的处理效率，算是在灵活性和性能上取了个折中。FPGA也被称为可编程集成电路。FPGA的特点如下： （1）采
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2024-08-30 11:42:11
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# 深度学习中GPU、FPGA与CPU的对比与实现
在现代深度学习的应用中，CPU、GPU和FPGA是三种主要的硬件加速方案。作为一名刚入行的小白，理解这些硬件的特性以及如何在其中进行深度学习模型的实现是非常重要的。本文将带您通过对比这三者的优缺点，以及如何在实际中使用它们来完成深度学习任务。
## 流程图概述
在我们开始之前，首先看一下深度学习任务的整体流程。以下是一个简化的表格，展示了从
原创
2024-09-04 03:54:51
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之前一直不能很好区别GPU和FPGA的特点，今天小结一下。GPU优势1.从峰值性能来说，GPU（10Tflops)远远高于FPGA(<1TFlops); 2.GPU相对于FPGA还有一个优势就是内存接口, GPU的内存接口（传统的GDDR5，最近更是用上了HBM和HBM2）的带宽远好于FPGA的传统DDR接口（大约带宽高4-5倍）; 3.功耗方面，虽然GPU的功耗远大于FPGA的功耗，但是如
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2023-08-31 16:55:55
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FPGA是什么？FPGA是现场可编程逻辑阵列，由可编程逻辑资源（LUT和 REG），可编程连线，可编程I/O构成。Xilinx的FPGA的基本结构是一样的，但随着半导体工艺的发展，FPGA的逻辑容量越来越丰富，速度更快，嵌入越来越多的硬核了，比如：ARM处理器，PCIe, ETHERNET等。在制程工艺上，Xilinx的7系列FPGA采用28 nm工艺，UltraScale采用20nm, Ultr
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2016-01-25 21:13:00
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CPU：英文全称：Central Processing Unit。中文全称：中央处理器。厂商：英特尔Intel。功能：是一台计算机的运算核心和控制核心。缺点：运算能力（最弱），核处理数（最少）。优点：主频（最高）（3G、4G以上）；管理能力（最强），擅长管理和调度，比如数据读取，文件管理，人机交互等等。 GPU：英文全称：Graphics Processing Unit。中文全称：图形处
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2024-01-02 15:41:40
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当GPU从CPU那里得到渲染命令后，就会进行一系列流水操作，最终把图元渲染到屏幕上。 从图中可以看出，GPU的渲染流水线接收顶点数据作为输入。这些顶点数据是由应用阶段加载到显存中，再由Draw Call指定的。这些数据随后被传递给顶点着色器。 顶点着色器（Vertex Shader）是完全可编程的，它通常用于实现顶点的空间变换、顶点着色等功能。 曲面细分着色器（Tessell
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2024-03-27 06:52:46
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写在前面：各种平台各有千秋，关键是要用在合适的场合解决具体的特定需求才能发挥最大优势。CPU(Central Processing Unit)中央处理器作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元,，CPU 是对计算机的所有硬件资源（如存储器
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2024-03-27 16:34:39
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## 深度学习与FPGA的完美结合：一站式解决方案
深度学习与FPGA（现场可编程门阵列）的结合，无疑是当今计算领域的热点话题。FPGA通过其并行处理和低延迟的特性，为深度学习任务提供了一种性能优化的方案。在这篇博客中，我将分享我在解决“深度学习 FPGA”问题时所遵循的过程，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展等方面。
### 环境准备
在开始任何项目之前，确保你
# FPGA 与深度学习的协同发展
在现代科技的迅猛发展中，深度学习作为一种强大的技术，已经在语音识别、图像处理、自然语言处理等多个领域取得了显著成就。而FPGA（现场可编程门阵列）作为一种灵活且高效的硬件加速平台，正逐渐成为深度学习应用中不可或缺的一部分。本文将深入探讨FPGA在深度学习中的应用，并通过代码示例和图示化工具帮助读者理解二者的结合。
## FPGA 的优势
FPGA具备众多优
自公司被 AMD 收购以来，Xilinx 的现场可编程门阵列 (FPGA) 已成为 AMD 产品组合的一部分，扩大了 AMD 在半导体行业的影响力，同时扩大了公司的消费者群。 经证实，AMD现在计划对Xilinx的FPGA产品进行提价，提价幅度大多在8%-25%，AMD表示此次提价背后的原因是制造成本和供应链投资的增加。AMD 对 Xilinx 产品的
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2024-03-19 14:37:53
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专用集成电路(ASIC)采用硬接线的固定模式，而现场可编程门阵列 (FPGA)则采用可配置芯片的方法，二者差别迥异。可编程器件是目前的新生力量，混合技术也将在未来发挥作用。 与其他技术一样，有关ASIC技术过时的报道是不成熟的。新的ASIC产品的数目可能有大幅度下降，但其销售额仍然相当高，尤其是在亚太区。此外，采用混合式方法，如结构化ASIC，也为该技术注入了新的活力。同时，FPGA(和其他可编程
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精选
2012-11-08 10:22:14
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FPGA技术解析FPGA（Field Programmable Gate Array）是在PAL （可编程阵列逻辑）、GAL（通用阵列逻辑）等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。FPGA设计不是简单的芯片研究，主要是利用 FPGA 的模式进行其他行业产品的设计。 与 A
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2023-09-18 13:53:14
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FPGA的用处比我们平时想象的用处更广泛，原因在于其中集成的模块种类更多，而不仅仅是原来的简单逻辑单元(LE)。早期的FPGA相对比较简单，所有的功能单元仅仅由管脚、内部buffer、LE、RAM构建而成，LE由LUT(查找表)和D触发器构成，RAM也往往容量非常小。现在的FPGA不仅包含以前的LE，RAM也更大更快更灵活，管教IOB也更加的复杂，支持的IO类型也更多，而且内部还集成了一些特殊功能
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2024-06-06 16:16:23
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FPGA是英文Field Programmable Gate Array的缩写，即现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、EPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。
FPGA采
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2023-10-12 13:43:35
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FPGA的内部结构主要包含六大部分，分别是：可编程的输入输出IO口、可编程的逻辑单元、底层嵌入式功能单元、嵌入式块RAM、布线资源和硬核。以下是具体的介绍。可编程的输入输出IO口：可以使用软件配置成不用的电气标准和物理特性，比如可以调整上下拉电阻、匹配电阻等特性，使用灵活。可编程逻辑单元：是可编程逻辑的主体，可以根据设计灵活地改变内部连接与配置，从而完成不同的逻辑功能，FPGA一般都是基于SRAM
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2024-04-02 10:42:00
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一、建立工程 1、打开quartus 18.0的新建工程向导 2、点击下一步 3、选择工程位置，输入工程名 4、点击下一步 5、点击下一步 6、选择芯片（EP4CE6E22C8），他属于Cyclone IV E系列，封装QFP，引脚数量144 7、选择仿
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2024-01-22 13:30:55
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