本篇文章讲述FPGA设计思路与MCU/DSP的异同。前阵子博主繁杂事情较多，故一直没有时间更新博客，言归正传，接下来开始描述： 传统的MCU/DSP基于软件思维，软件思维的特点基本上是串行，即便是用多核的DSP或者MCU进行数据的并行处理，在各个核内部运行的程序也是串行的。所谓的串行，举个例子，比如说C语言： for(i = 0; i < 50; i+
编写这个教程之前，为了让不同水平阶段的人都能阅读，我尽量做到了零基础入门这个目标，所有的操作步骤都经过缜密的思考，做到了详细再详细的程度。如果您是FPGA开发方面的初学者，那么这个教程一定能够帮助你在仿真技术上越过新人的台阶；如果您是FPGA开发的老手，这篇文档也并非对您没有帮助，您可以把教程发给其他刚入门的同事，免去您亲自上阵指导的麻烦，把主要的精力放在更有价值的地方。一、FPGA设计仿真验证简
一、板级电路整体架构我接下来一段时间学习的就是“勇敢的芯”FPGA 实验平台，它是特权同学和至芯科技携手打造的一款基于Altera Cyclone IV FPGA 器件的入门级 FPGA 学习平台 FPGA 实验板实物图如图所示 这是整板的外设器件的示意图。FPGA 实验板接口芯片连接如图所示二、电源电路与任何电子元器件一样，FPGA 器件需要有电源电压的供应才能工作。尤其对于规模较 大的器件，其
逻辑验证 数字IT的流程规范如下图所示，在这里我们关心两个问题，一个是“Is what i specified what i wanted”，即设计验证(确认)，另一个关心的问题就是“is what i implemented what i specified”,即实现验证 一般来讲，验证的工作量较大，验证工程师的数量一般是RTL设计师的两倍。因此，现在我们也在研究如何减少验证工作量，下面提供三种
目录一、FPGA到底是什么二、FPGA的基本结构1.可配置逻辑块（CLB）2.可编程输入输出块（IOB）3.布线资源块三、FPGA的优点参考资料前言本文将带大家简单了解FPGA及其基本结构，还有FPGA的优势何在。一、FPGA到底是什么FPGA的全称是Field Programmable Gate Array，即现场可编程门阵列，它其实是一个可重复编程的数字电路芯片，其内部有大量（高达上千个）可配
需要对输入Verilog或VHDL的设计进行仿真，以检查设计的功能正确性。对于HDL RTL功能，需要使用不可综合的Verilog结构编写测试台。阻塞和非阻塞赋值的仿真不可综合Verilog RTL由示例9.1中所示的阻塞赋值组成。在本例中，程序“always”块每次在时钟“clk”上的事件上执行，“initial”块仅执行一次，用于将值赋值给“a”、“b”、“c”和“d”。非阻塞赋值的仿真结果
转载
2024-05-24 20:01:39
87阅读
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
转载
2023-08-31 16:55:55
910阅读
计算能力一般通过两个参数表征：Peak GOPs峰值性能Real GOPs实测性能（针对特定网络）FPGA在推理过程，可以做到高的Real GOPs/Peak GOPs，而训练过程，他的结构与算法并不完全匹配。希望后面出的器件可以克服。 FPGA的算力优势推理时的低延迟，特别时batch size为1时，这个在微软Brainwave Project项目中中反复提到。GPU的优势是块处理，
转载
2024-06-16 10:27:59
156阅读
FPGA异构计算架构对比分析AI芯片主要分为CPU 、GPU、FPGA以及ASIC。其中以CPU、GPU、FPGA、ASIC的顺序，通用性逐渐减低，但运算效率逐步提高。FPGA，即现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件癿基础上进一步发展的产物。为解决能耗限制，无法使处理器核心同时运作，及性能提升有限的问题，业界提出的另一个方案就是采用“定制计算”，也就是为特定的工作场景和负载
文章目录一、背景二、含义Reference 一、背景参考：FPGA是什么?为什么要使用它?-电子发烧友网【比CPU、GPU，FPGA的运算性能更高的硬件】众所周知，通用处理器（CPU）的摩尔定律已入暮年，而机器学习和 Web 服务的规模却在指数级增长。人们使用定制硬件来加速常见的计算任务，然而日新月异的行业又要求这些定制的硬件可被重新编程来执行新类型的计算任务。FPGA常年来被用作专用芯片（AS
转载
2024-05-15 06:23:47
136阅读
部分引用，部分原创。ASIC原本就是专门为某一项功能开发的专用集成芯片，比如交换机大量使用，比如通信公司的波分复用WDM的光网络OTN平台中，大量使用了ASIC，传输速率达到了400G。 FPGA基本就是高端的CPLD，两者非常接近。这种器件是用逻辑门来表述性能的。本身他就是一堆的逻辑门，通过硬件描述语言，比如verilogHDL把它转成电路连接，从最基本的逻辑门层面上连接成电路（参见数字电路书
转载
2024-09-03 19:06:50
148阅读
文章目录前言1、FPGA是什么？1.1 FPGA的定义（容易理解）2、硬件描述语言（HDL）3、FPGA的应用前景4、FPGA的学习网站5、FPGA需要面向对象编程吗？小结 前言创作开始时间：2021年6月17日09:54:58这里介绍一下FPGA和HDL的基础知识。（二者的关系：一个是硬件平台，一个是编程语言）1、FPGA是什么？刚刚查资料才知道，原来FPGA是硬件，verilog才是编程语言
1- 开发语言起初是verilog/VHDL硬件语言 现在是c/c++/opencl 基于模型的 matlab/simulink2- CPU， GPU， FPGA比较1 CPU冯诺依曼架构： intel的CPU, X86的CPU, ARM的CPU1 大量的控制逻辑2 大量的caches3 ALU 运算单元alu不多，并行计算能力差1 CPU2 GPU绿色是计算单元 几千个cuda co
转载
2024-05-23 13:57:58
145阅读
FPGA（现场可编辑门阵列）作为赛灵思（Xilinx）的一项重要发明，以其可编程和灵活性著称。起初，FPGA只是用来仿真ASIC，再进行掩码处理和批量制造使用。不过ASIC相比FPGA来说明显在定制化上要求过高，流片量过小情况下成本反而更高，因此两者毫不冲突地“各司其职”。而后，随着加速器的出现和算力提升，目前已成为与GPU齐名的并行计算器件。 如今，FPGA已进发数据中心领
转载
2024-05-16 22:09:15
127阅读
人工智能人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用
转载
2024-06-26 21:27:43
78阅读
一：CPU 一般来讲最弱的是cpu。虽然cpu主频最高，但是单颗也就8核,16核的样子，一个核3.5g,16核也就56g，再考虑指令周期，每秒最多也就30g次乘法。还是定点的。 二：DSPdsp虽然主频不如cpu,但是胜在乘法器多，随随便便带16个乘法器，还是浮点的。再来个4核，8核，还有特定的算法硬件加速，所以虽然主频只有1,2g但是运算能力还是比cpu强。当然现在出现
转载
2024-03-18 08:55:33
61阅读
最近几年，FPGA这个概念越来越多地出现。例如，就有使用基于FPGA的矿机。还有，之前微软表示，将在数据中心里，使用FPGA“代替”CPU，等等。其实，对于专业人士来说，FPGA并不陌生，它一直都被广泛使用。但是，大部分人还不是太了解它，对它有很多疑问——FPGA到底是什么？为什么要使用它？相比 CPU、GPU、ASIC（专用芯片），FPGA有什么特点？……今天，带着这一系列的问题，我们一起来——
在开发和测试Android应用程序的过程中，Android模拟器（Android Emulator）成为了一个不可或缺的工具。它使我们能够在没有实际设备的情况下运行Android应用程序。然而，这也引发了一系列技术问题，包括性能瓶颈和兼容性问题。我们在这一博文中将详细回顾我们在解决Android Emulator问题的过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘，以及最终的复盘总结。
近年来，人工智能在经历了两次大的低潮后又成为科技界的大热门，这和深度学习这个分支的勃兴有很大的关系。在训练深度神经网络的时候，人们也越发认识到，具有大的数据吞吐量，且可以并行计算的GPU比CPU拥有更快的训练速度，更低的功耗，这一度让CPU的王者英特尔感到异常紧张和失落。 好在，人工智能硬件平台争夺的序幕才刚刚拉开。随着时间的推移，人们很快发现相比GPU和CPU，FPGA具有的低能耗、高性能以及可
作者：Linda Barney参与：李泽南、晏奇、黄小天、吴攀FPGA 会随着深度学习的发展占领 GPU 的市场吗？英特尔的研究人员对目前最好的两种芯片做了对比。社交媒体和物联网正持续不断地以指数级方式产出语音、视频、图像等数字数据，这带动了对于数据分析（让数据变得可理解与可执行）的需求。数据分析经常依赖于机器学习（ML）算法。在众多机器学习算法中，深度卷积神经网络在重要的图像分类任务中具有当前最
转载
2024-05-24 17:10:59
67阅读
