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FPGA上运行Python的基本流程
## 一、引言
FPGA（现场可编程门阵列）是能够通过编程来实现自定义硬件功能的设备。虽然通常FPGA主要使用硬件描述语言（如VHDL或Verilog）进行编程，但现在有一些工具和框架可以使你在FPGA上运行Python代码。本文将带你了解如何在FPGA上实现Python的运行，我们将采用一个逐步的流程。
## 二、流程概述
下面是使用Python在
体活就是用来上体育的~~~Cat到操场上跑了n圈，6:00~6:25，并且边跑边唱歌，就是那首我最喜欢的"世界问，你是谁，来自哪……"好像路上有人因此回头多看了两眼，今天的云好美，一路上的老师有好多在拍照的，仰望天空不知道Dream是近在咫尺还是远在天涯……好久没有这样放纵了呢…… A. 欧几里得的噩梦建个图，把x和y连边（没有y就建一个虚点m+1，把x和m+1连边），这个图不能成环，用
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2024-02-04 11:24:45
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虽然FPGA的功能很强大，但是并非所有的设计都会使用到这样的芯片。很多系统架构师在开始的时候会斟酌到底是使用FPGA还是其他的代替方案，例如GPGPU（通用的图形处理单元）。 由于GPGPU特有的架构和处理能力，在很多现代的设计中越来越受欢迎。从金融业的微分方程求解，到MATLAB这样的专业仿
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2023-12-18 22:16:47
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由于网上的教程不够具体，我根据官网的教程自己跑了一遍官网的demo，遇到了的一些坑，记录一下。这是官网的教程：https://pytorch.org/tutorials/advanced/cpp_export.html#step-4-executing-the-script-module-in-cStep1：Converting Your PyTorch Model to Torch Script
现场可编程门阵列(FPGA)技术不断呈现增长势头。 1984年Xilinx刚刚创造出FPGA时，它还是简单的胶合逻辑芯片，而如今在信号处理和控制应用中，它已经取代了自定制专用集成电路(ASIC)和处理器。 这项技术的成功之处到底在哪里？ 本文将主要介绍FPGA，并着重描述FPGA的独特优势。1. 什么是FPGA？在最高层面上，FPGA是可重新编程的硅芯片。 使用预建的逻辑块和可重新编程布线资源，用
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2024-10-23 20:01:59
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torch.cuda会记录当前选择的GPU，并且分配的所有CUDA张量将在上面创建。可以使用torch.cuda.device上下文管理器更改所选设备。但是，一旦张量被分配，您可以直接对其进行操作，而不考虑所选择的设备，结果将始终放在与张量相同的设备上。默认情况下，不支持跨GPU操作，唯一的例外是copy_()。 除非启用对等存储器访问，否则对分布不同设备上的张量任何启动操作的尝试都将会引发错误。
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2024-06-26 08:10:24
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建立国内镜像通道命令行中输入如下命令conda config --add channels http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda c
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2024-07-24 16:00:12
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作者 | Lysandre Debut
译者 | 陆离
出品 | AI科技大本营(ID: rgznai100)
【导语】自然语言处理预训练模型库 Transformers 实现了几种用于 NLP 任务的最先进的 Transformer 架构，如文本分类、信息提取、问题解答和文本生成等，它经常被研究人员和公司所使用，提供 PyTorch 和 Ten
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2024-08-06 12:20:56
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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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最近有哪些轻薄笔记本是值得买的？也许很多人会给出不同的答案，但是小新Pro14必定在其中，因为这款笔记本实在有点难买。作为一名五年联想用户，这款笔记本也确实激起了评价君换本的愿望，至于小新Pro14这款笔记本怎么样，相信很多人也期待答案，既然如此，我们就来个开箱吧。小新Pro14笔记本目前有两档配置可选，都是酷睿i5-1135G7、16GB内存、512GB SSD，配备了14英寸2240×1400
在深度学习领域，PyTorch因其灵活性和强大的功能被广泛应用。在处理大型数据集和复杂模型时，单个GPU的计算能力往往难以满足需求。这时，使用多个GPU来加速训练成为了“pytorch怎么在多个GPU上跑”的重要课题。
### 问题背景
随着深度学习模型的日益复杂和数据集规模的不断扩大，训练时间的延长直接影响到项目的进度和成本。例如，训练一个自然语言处理模型的时间可能从几小时延长至数天，这会导致
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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# PyTorch的基础使用与示例
PyTorch是一个开源的深度学习框架，近年来因其灵活性和简易性而广受欢迎。无论是学术研究还是工业应用，PyTorch都能为开发者提供强大的支持。本文将带你走入PyTorch的世界，包括基础概念、用法以及一个综合示例。同时，文章中也将提供相应的代码和饼状图展示。
## 一、PyTorch简介
PyTorch由Facebook AI Research Lab
学习目标： 尽管pytorch可用来实现神经网络的传播，但如果要完成深度网络的搭建和训练，仍然比较麻烦。故pytorch提供了更高模块化的接口torch.nn。 nn.Module类损失函数优化器nn.optimnn.Module：nn.Module是pytorch提供的神经网络类，在该类中实现了网络各层定义及前向和反向传播
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2023-11-01 23:45:12
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# PyTorch 多张卡并行计算的实验方案
在现代深度学习的研究中，模型的训练通常需要处理大量的数据和计算，这往往超出了单张 GPU 的能力。在这种情况下，将训练任务分布到多张 GPU 上是一个有效的解决方案。本文将详细讲解如何在 PyTorch 中使用多张 GPU 来训练深度学习模型，并提供相关的代码示例。
## 1. 了解多卡训练
多张 GPU 训练可以通过两种主要方法实现：数据并行（
# 使用 PyTorch 在服务器上进行深度学习任务的方案
在进行深度学习开发时，PyTorch以其灵活性和动态计算图的特性受到广泛应用。对于一些较大规模的深度学习任务，使用服务器进行计算既能提升计算速度，又能节省个人计算资源。本篇文章将概述如何在服务器上使用PyTorch来训练一个图像分类模型，并附上相应的代码示例。
## 1. 环境准备
在实施深度学习任务之前，我们需要准备好服务器环境。
原创
2024-10-24 05:49:47
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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、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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