怎么才叫学会了FPGA，怎么才叫学好了FPGA？我相信有很多朋友有类似的问题，因为在多数人的潜意识里，FPGA是非常高深莫测的技术，能够玩转FPGA的都是大神级的人物。其实呢，这是一种误解，你可以把FPGA当做是数字世界的乐高（Lego），它由几种最基本的单元（每种单元数量有很多很多）让你组成自己想实现的功能。能玩好乐高就一定能玩好FPGA。乐高玩得好不好，取决于什么因素？通过一些最基本的积木块可
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2024-01-22 00:21:15
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1：num==11只维持一个clk时钟周期。2：en拉低和num清零是同时的，因为在clk上升沿来之前的那一顺时，en=1,num=11,互相满足要求。3: req相对en上升沿延迟了一拍,因为采用了边沿提取，相当与加了一个一个D锁存器。//tx_en脉冲上升沿检测，作为FIFO读使能信号 reg tx_enr1,tx_enr2; //tx_en寄存器 always @(pose
1.verilog语言中操作数使用补码的形式处理数据，reg型数据可以赋正值，也可以赋负值。但当一个reg型数据是一个表达式中的操作数时，它的值被当作是无符号值，即正值，记得注意转换。 2.verilog语言算数运算中**代表指数运算，eg:2**M代表2M 。 &nbs
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2023-11-14 22:23:59
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# 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
## 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
在当今深度学习技术日益发展的背景下，FPGA（现场可编程门阵列）作为一种高效的硬件加速方案，逐渐被应用于深度学习领域。FPGA的灵活性与高并发处理能力为复杂模型的实现提供了新的可能性。然而，结合FPGA与深度学习的实际应用中面临诸多技术痛点，例如资源利用率低、开发效率不高等。这篇文章将深入分析FPGA与深度学习结合的案例，探讨其演进历程、架构设计、性能攻坚等多个方面。
### 初始技术痛点
在
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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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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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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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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我感觉吧，在当前的高校圈，大佬很多，但是很多都没有好好在学习。其实我个人对学习的定义是很严格的，即使是做出了优秀的作品，目的是获得分数和虚荣，也不能叫做学习。我在读书的时候，看到有工程师这样谈：任何包括集成电路设计在内的工程问题的学习，初学者都会经历感兴趣→迷茫→头疼→失去兴趣→悟道→加深兴趣→痴迷的过程。笔者曾经热爱理论数学的学习，但是因为种种原因没有进入自己心仪的大学。现在看来也不失为一件好事
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2024-01-15 00:55:26
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Zynq和FPGA区别——快速认识Zynq开发ZYNQ包含了2个部分，双核的ARM和FPGA。根据Xilinx提供的手册，用ARM实现的模块被称为PS，而用FPGA实现的模块被称为PL。简单的说FPA更偏向于逻辑，不跑系统。ZYNQ内部包含PS和PL两部分，ZYNQ开发有一下四种方式： 文章目录Zynq和FPGA区别——快速认识Zynq开发前言一、单纯做纯PS/PL开发1、纯PS开发2、纯PL开发
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2024-09-03 19:04:22
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基于安路FPGA的Cortex M0移植这其实是今年上半年参加集创赛安路科技杯时候做的内容，当时忙着考研复习大概做了个框架参赛，没想到还混到一个分赛区二等奖加一次公费旅游，现在保研后闲着写点博客记录下当时碰上的问题。软硬件介绍 硬件平台是硬木课堂的安路EG4S20BG256核心板，资源一般够用，在这次赛题里面移植M0加上其他外设绰绰有余； 软件平台使用安路公司的TD软件开发FPGA部分，Keil软
深度学习转FPGA的实现过程可以归纳为多项关键步骤，涉及环境准备、步骤集成、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。本篇博文将详细记录每个环节的具体操作和相关示例，力求让读者在深度学习模型迁移到FPGA的过程中更加顺畅。
### 环境准备
在进行深度学习转FPGA的工作之前，我们需要准备合适的开发环境和工具。以下是一些依赖的安装指南，确保您在进行迁移工作时不受到环境的限制。
```bash
希望对大家有帮助！1. OPENCORES.ORG 这里提供非常多，非常好的PLD了内核，8051内核就可以在里面找到。进入后，选择project或者由http//www.opencores.org/browse.cgi/by_category进入。对于想了解这个行业动态人可以看看它的投票调查。OpenCores is a loose collection of people who are i
一、设计要求该系统是模拟汽车安全防碰撞系统，通过该系统，能够很好的为汽车安全保驾护航。1、系统包含毫米波雷达测距功能；2、系统包含毫米波雷达测速功能；3、系统包含速度距离显示模块；4、系统包含摄像头采集显示功能；二、设计方案1、使用FPGA和毫米波雷达模块，FPGA驱动毫米波雷达模块，采集数据进行处理，然后进行显示；摄像头采集图像信息，实时显示在显示器上。三、设计及调试1、模块介绍FPGA 使用正
FPGA 深度学习是当今技术领域中的一个快速发展的方向，以及数据备份与灾难恢复在系统设计中的必要性。在这一博文中，我们将详细记录如何有效地实现FPGA深度学习项目的备份策略、恢复流程、灾难场景应对、工具链集成、预防措施和案例分析等内容。
### 备份策略
为了确保FPGA深度学习项目的数据安全，我们首先需要制定一个详细的备份策略，包括周期性的全量备份和增量备份。
以下是一个展示任务时间安排和
# FPGA部署深度学习的初学者指南
将深度学习模型部署到FPGA上是一个复杂但充满挑战的任务。对于初学者来说，掌握整个流程至关重要。本文将为你提供一个清晰的流程框架，并详细解释每一步中的操作和代码示例。
## 流程概览
下面是FPGA部署深度学习的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 1. 选择深度学习框架 | 选择一个适合的深度学习框架，如 Tenso
我先看的正点原子nios视频笔记，后看的小梅哥，这篇笔记就不怎么记太基础的了讲课口头禅、音量忽大忽小、语速忽快忽慢也让人头疼，但是讲的比较细致、透彻，还讲了很多正点原子没讲过的东西，值得一听，有收获，很多时候看视频标题没兴趣看，看的过程中发现有意外收获。多看看他的视频，加深认识，调试时可以少走很多弯路。P1 (SOPC)SOPC技术介绍IP硬核：外设固定 无法修改，增加成本和功耗、依赖具体FPGA
