HLS是什么？与VHDL/Verilog有什么关系?HLS是什么？HLS就是高综合（High level Synthesis）的缩写，通过HLS，我们可以将C或者c++语言编译为FPGA能够读懂和运行的RTL级别的语言。这个术语是行为和电子系统的结合：是一门技术，也是一门科学，它把设计意图抽象化，抽象视图可以自动地将人类设计者的努力付诸现实。最终生成的设计应遵循一系列要求，包括芯片面积、时钟频率、
9月12日，阿里云宣布将推出新一代FPGA计算实例F2，该产品基于Xilinx（赛灵思）硬件可编程芯片打造，可在云上实现FPGA加速业务的快速研发、安全分发、一键部署和弹性伸缩，为人工智能产业提供加速服务，在特定场景下的处理效率比CPU高30倍。随着基于英特尔和赛灵思芯片的FPGA计算实例相继面世，阿里云实现了对主流FPGA方案的全覆盖，从产品到服务再到生态，每个环节都提供了对人工智能强有力的支持
OpenCL开发记录一（基于Intel Cyclone V FPGA加速卡）开发环境硬件型号硬件系统安装软件安装配置环境OpenCL点亮测试下载比特流安装设备驱动Diagnose测试计算测试一些遗留问题 这篇文章主要分享我个人对OpenCL的学习和使用过程。开发环境硬件型号使用了一台带PCIe插槽的主机，CPU型号是i7-6700，内存32GB。 加速设备方面，我的主机插上了两种型号的加速设备，
转载
2024-03-24 20:03:35
46阅读
FPGA与CPU相比进一步强化了算力，尤其适合各类并行化计算；而与GPU相比，其更细粒度及灵活的并行化及流水线控制天然的对复杂算法有更强的适应性，能够充分发挥出算力优势，从而带来计算效率的提升。针对数据中心算力不断增强，算法不断细分、复杂化的大背景下，FPGA具有更好的发展前景。
文/樊平整理/LiveVideoStack大家好，我是深维科技创始人/CEO 樊平，非常高兴有这个机会跟大
转载
2024-04-12 12:47:47
171阅读
1.Introduction卷积神经网络（CNN）主要由卷积层、池化层、全连接层和激活层等网络层顺序连接而成。本文主要针对计算密集型的卷积层，利用Vivado HLS工具对其在FPGA上的实现进行加速。2.Basic knowledge一个基本的卷积运算由6层for循环实现。如下面代码所示，从外向里的循环依次是K*K大小的卷积核，输出特征图的行列(Tr,Tc)，输出通道数(Tout)，输入通道数(
转载
2024-04-26 15:25:57
520阅读
*本文是对Xilinx官方教学视频部分内容的提炼和简单整理原视频地址：http://v.elecfans.com/video/ysp-v2.html 1 HLS视频库与OpenCV OpenCV是可以直接在ARM架构上运行的计算机视觉库，但是在FPGA上不能直接处理。 在HLS中对OpenCV的开发过程可以看作分成两个部分：输入输出模块（模块A和D）以及处理模块（模块B和C）。其中输
转载
2024-04-18 10:16:26
451阅读
For labs and project, we will useZynq-based FPGA developmentboards (ZedBoard and ZC-706)– FPGA + Dual-core ARM Cortex-A9– Boot Linux– Support audio and 1080p video
原创
2023-01-13 00:55:10
51阅读
全联接神经网络是一种计算量比较大的机器学习模型，在训练和推断过程中需要对所有神经元进行矩阵计算。为了加快计算速度，各公司的大佬们采取了不同手段进行数据的抽象和综合。通常来说，我们采用卷积操作，将数据进行抽象和综合，然后送入到全连接神经网络进行最后的计算，实质上就是矩阵运算等数学计算的一系列综合操作。熟悉矩阵运算的朋友都知道，矩阵当中的每个元素和其他元素是没有关联的，这种特性天然就适合使用并行计算的
转载
2023-12-07 10:15:14
168阅读
CNN神经网络算法刚出来的时候，就采用了FPGA作为物理机来实现，为何会率先采用FPGA作为算法加速器而非通用CPU，本文谈谈个人的理解。 首先明确FPGA与通用CPU的区别，CPU里设置流水线结构，而FPGA则是采用自定制的并行结构。就比如CPU最经典的5级流水线结构，一条指令的操作过程可以拆分为取指、译码、执行、访存、写回五个独立的子指令，通过流水线架构，使5条流水线分别执行上述5个独立指令，
转载
2023-07-26 20:52:32
185阅读
多数FPGA开发者都习惯图形化界面(GUI)。GUI方式简单易学，为小项目提供了一键式流程。然而，随着FPGA项目越来越复杂，在很多情况下GUI工具就阻碍了工作效率。因为GUI工具不能对整个开发过程提供足够的灵活性和控制。另一方，GUI工具本身会占用很大一部CPU资源和内存。脚本语言的选择在IC和FPGA的最常用的是TCL，Perl以及Shell。除此之外，还有可能用到其他的脚本语言。比如，Xil
转载
2024-06-27 06:36:07
99阅读
1. 将C/C++函数合成到RTL实现中HLS的作用就是将高级语言c、c++生成ip核形成硬件语言。所需要的工具必须满足quartus prime Modelsim Microsoft Visual Studio2010 不需要配置环境变量2010版本匹配算法中经常使用，时序容易对齐 1. 在软件环境中开发模块 2. 在软件环境中对模块进行功能验证 3. 无缝集成硬件仿真环境 4. 使用以软件为中
转载
2024-05-24 09:05:49
194阅读
第一章 引言在ubuntu16.04安装caffe，几乎折腾了一个月终于成功;做一文章做纪要，以便日后查阅。总体得出的要点是：首先，每操作一步，必须知道如何检验操作的正确性;笔者的多次失误是因为配置错误，但疏于检查引起;当然有些错误是ubuntu本身的bug;笔者不知，只能来来回回‘鬼打墙’直到某日发现;另一个经验只谈是对每一个支撑尽量知道它是用来干什么的，多百度几下没有坏处;最后一个经验是，对系
文章目录23.2 LBPH人脸识别23.2.1 基本原理23.2.2 函数介绍23.2.3 案例介绍 23.2 LBPH人脸识别人脸识别的第一步，就是要找到一个模型可以用简洁又具有差异性的方式准确反映出每个人脸的特征。识别人脸时，先将当前人脸采用与前述同样的方式提取特征，再从已有特征集中找出当前特征的最邻近样本，从而得到当前人脸的标签。 OpenCV提供了三种人脸识别方法，分别是LBPH方法、E
转载
2024-10-20 15:42:45
50阅读
本文档系列是我在实践将神经网络实现到Xilinx 的zynq的FPGA上遇到的问题和解决方法。背景：我们用vivado HLS对相关软件生成了相应的IP core，并且对相应的IP core进行系统集成，验证并生成了比特流，并且将其烧录到板子上。目的：FPGA的运行需要片上ARM的控制，所以需要针对片上ARM编写的源码并且需要片上ARM执行源码。本部分介绍如何用服务器编译源码以及如何用FPGA的片
转载
2024-06-13 14:48:45
95阅读
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
“八卦HLS” 本次Demo目的及功能 本次Demo原理分析 HLS开发->源文件设计 HLS开发->控制协议的“冲突” HLS开发->仿真文件设计 HLS开发->C仿真 HLS开发->RTL综合 HLS开发->C/RTL协同仿真 HLS开发->IP核打包 VIVADO使用HLS IP->路径添加 VIVADO使用HLS IP->Zynq调用
目录一、认识全加器1、半加器2、1位全加器二、输入原理图实现1位加法器1、半加器原理图输入2、全加器原理图输入三、Verilog实现1位加法器四、烧录测试参考链接 一、认识全加器1、半加器半加器的定义 半加器是能够对两个一位的二进制数进行相加得到半加和以及半加进位的组合电路半加器的真值表 A，B表示二进制数，C表示半加进位，S表示半加和输出表达式 S = A ˉ B + A B ˉ = A ⊕
转载
2023-11-27 15:39:15
78阅读
FPGA的神经网络加速器如今越来越受到AI社区的关注，本文对基于 FPGA 的深度学习加速器存在的机遇与挑战进行了概述。近年来，神经网络在各种领域相比于传统算法有了极大的进步。在图像、视频、语音处理领域，各种各样的网络模型被提出，例如卷积神经网络、循环神经网络。训练较好的 CNN 模型把 ImageNet 数据集上 5 类顶尖图像的分类准确率从 73.8% 提升到了 84.7%，也靠其卓越的特征提
转载
2024-08-21 10:07:28
79阅读
近日，百度云与联捷计算科技（CTAccel）共同推出基于FPGA的图像加速解决方案（CIP，CTAccel Image Processor），实现对JPEG转码JPEG、JPEG转码WebP(M6)等进行FPGA加速的功能，聚焦社交平台、新闻网站、电商、云相册等场景，解决了CPU做图片处理时吞吐速率低、图片处理耗时长、服务器计算资源消耗大等问题，成功地将吞吐速率提升10倍、时延降低3倍，TCO支出
转载
2024-04-07 10:12:18
114阅读
# FPGA与OpenStack加速：深度学习的未来
在现代计算领域，特别是在深度学习、数据处理和云计算中，提高计算效率和降低延迟是非常重要的目标。FPGA（现场可编程门阵列）作为一种灵活、可编程的硬件加速器，能够显著提升这些计算任务的性能。而将FPGA与OpenStack结合，可以进一步提高云计算环境的计算能力。
## 什么是FPGA？
FPGA，即现场可编程门阵列，具有高度并行处理能力，
