在FPGA设计中，所有的算术运算符都是按照无符号数进行的。如果要完成有符号数计算，对于加、减操作通过操作通过补码处理即可用无符号加法完成。对于乘法操作，无符号数直接采用“*” 运算符，有符号数可提高定义输出为signed来处理。尽量不要使用有符号数与无符号数进行混合计算。因为只要有一个无符号数的运算单元，整个算法将成为无符号数计算。正数和负数处理时都是按照补码的形式处理，把这些补码理解为符号型还是
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2024-06-22 10:25:35
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本发明涉及异构计算开发领域，具体是，一种将Tensorflow人工智能系统中一些本身由CPU实现的算子，改用现场可编程门阵列(以下简称FPGA)来进行实现。背景技术：随着人工智能的发展，深度神经网络已经在计算机视觉、自然语言处理和其他跨学科研究领域日益普及。深度神经网络通过多个堆叠层自然地从输入中提取特征，并使用分类器来做出最终决策，这意味着其中蕴含着大量矩阵或卷积运算算子。最近的证据表明，神经网
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2023-10-20 14:25:21
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# PyTorch与FPGA的结合：加速深度学习应用
随着深度学习技术的快速发展，模型的计算复杂性和需求也在不断增加。在这个背景下，FPGA（现场可编程门阵列）作为一种灵活且高效的硬件加速解决方案，逐渐受到关注。本文将探讨如何将PyTorch与FPGA结合，以加速深度学习应用。
## FPFA简介
FPGA是一种可编程的硬件，能够在设计后通过软件进行配置。与传统的CPU和GPU相比，FPGA
原创
2024-08-18 04:02:53
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Xilinx FPGA实现LSTM算法时对ROM的初始化将pytorch框架的权重矩阵以定点数补码的形式导入到FPGA中 文章目录Xilinx FPGA实现LSTM算法时对ROM的初始化1. pytorch框架中的LSTM2. 初始化一个RNN模型3. 初始化ROM的coe文件格式4. 将参数转换为补码，并且输出到coe文件5. 配置一个ROM6. 结论7. 代码 1. pytorch框架中的LS
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2023-10-23 21:43:25
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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
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2024-06-27 06:36:07
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# FPGA与Python结合的实现指南
在嵌入式系统和数字电路的设计中，FPGA（现场可编程门阵列）和Python的结合是一个非常有趣且有用的技术。利用FPGA的硬件加速能力与Python的易用性，我们能够实现高效的系统控制与数据处理。本文将为刚入行的小白提供一条清晰的路径，帮助你理解如何将FPGA与Python结合，完成具体的项目任务。
## 实现流程
以下是实现FPGA与Python结
Automatic Generation of Multi-precision Multi-arithmetic CNN Accelerators for FPGAs最近arXiv上挂出来一篇文章，采用FPGA实现MobileNet V1，并且完全是不借助片外资源，用的是on-chip memory，没有利用off-chip RAM。整个模型在FPGA的内部有限资源上实现的。能够使得帧率在3000
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2024-06-14 06:53:40
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1、问题：使用vivado 2018.3对开发的例程进行仿真时出现问题：ERROR [Common 17-69] Command failed. Simulation for PR Flow is not supported 如下图所示：分析及解决：这个问题主要是PR（Partial Reconfiguration，局部重配置）流不支持仿真，其中，PR的相关知识请参考该篇文章：谈谈赛灵思的局部重配
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2024-10-24 17:07:46
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Pytorch框架学习3 文章目录Pytorch框架学习31.模型创建与nn.module1.1模型创建步骤1.2 nn.Module2.模型容器与AlexNet构建2.1容器2.2AlexNet3.nn网络层之卷积层3.1 1d/2d/3d卷积3.2 卷积-nn.Conv2d()3.3 转置卷积-nn.ConvTranspose4.nn网络层之池化层，线性层，激活函数层4.1 池化层4.2线性层
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2024-10-09 21:31:31
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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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Modelsim仿真 目录Modelsim仿真（一）Modelsim仿真基础知识知识准备1.仿真分类2.RTL级与门级3.Testbench与HDL文件的关系步骤（二）tb文件编写（三）手动仿真（四）联和仿真手动仿真与联和仿真区别 （一）Modelsim仿真基础知识知识准备 我们知道进行FPGA开发的时候，用的某家的芯片，都会用这家的开发环境，他们都有自己的
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2023-12-15 10:58:28
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A Simple Note on "P4FPGA: A Rapid Prototyping Framework for P4"Structure:Introduction, Background and OverviewCode GenerationFixed-Function RuntimeOptimization PrinciplesImplementation and EvaluationI
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
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，Xi
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2024-05-04 14:55:37
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在学习了这些天，fpga的用途大多是在硬件层面进行加速，它不适合进行浮点运算。最适合基于硬件的固有算法并行且高速的进行计算处理。目前在数据中心等地方进行硬件加速非常普遍，自己的发展领域是视觉，在视觉处理中适合对视频流做预处理加速，还是不适合搭载需要浮点运算的算法。一般arm配合fpga的使用更多，fpga对视频流进行复杂的预处理，预处理结束的图像由arm进行计算和结果输出显示。现有的商用场景有ai
PyTorch 能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为其有着诸多优点，如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群等。本教程以实际应用、工程开发为目的，着重介绍模型训练过程中遇到的实际问题和方法。如上图所示，在机器学习模型开发中，主要涉及三大部分，分别是数据、模型和损失函数及优化器。本文也按顺序的依次介绍数据、模型和损失函数及优化器，从而给大家带来清晰的机器学
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2024-02-01 21:13:53
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我与FPGA的渊源： 作为一个普通二本的电气自动化的学生，从大一开始自学单片机，搞搞3D打印，参加比赛。后来自己琢磨，搞这些不行，想想以后发展方向，想来想起，发现机器视觉是个很大的坑，有意思。果然不出我的意料，后面参加很多比赛都需要视觉处理。方向明确了，想想技术方向了，单片机肯定不行，像现在比赛和机器人用到很多就是openmv，是基于单片机开发的
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2024-09-07 22:27:35
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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
2018.6.8更新现tensorflow新版本不支持cuda8了(虽然文档上没有说)，请安装cuda9和对应的新版cudnn，tensorflow安装请移步官网，推荐在conda中创建虚拟环境安装本文记录了本辣鸡在win10+anacoda环境下的opencv和win原生tensorflow（cpu版本，gpu版本会在后续更新）的安装过程，细节方面会尽可能说清楚，希望能给和po一样的小白提供帮助
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2024-01-28 19:00:37
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预备知识：为了更好的理解这些知识，你需要确定自己满足下面的几点要求：1. 如果在领英上，你也许会说自己是一个深度学习的狂热爱好者，但是你只会用 keras 搭建模型，那么，这篇文章非常适合你。2. 你可能对理解 tensorflow 中的会话，变量和类等有困扰，并且计划转向 pytorch，很好，你来对地方了。3. 如果你能够用 pytorch 构建重要、复杂的模型，并且现在正在找寻一
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2023-12-18 19:25:55
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