03–单格乘加运算单元PE & 单窗口卷积块CU 文章目录03--单格乘加运算单元PE & 单窗口卷积块CU前言单格乘加运算单元PE代码模块结构时序逻辑分析对其上层模块CU的要求单窗口卷积块CU代码逻辑分析 前言 第一和第二篇日志已经详细阐述了"半精度浮点数"的加法和乘法模块了。需要注意，他们的输入和输出均是16bit的半精度浮点数。现在我们自下而上，向着更顶层进发，用floatM
1、fpga4funhttps://www.fpga4fun.com/你能在这个网站上找到什么？您可以找到信息页面，以及使用 FPGA 板构建的 FPGA 项目。注重点：项目。2、OPENCOREShttps://opencores.org/Opencores是一个开源的数字电路设计社区，它提供了免费的开源IP（知识产权）核心，让工程师和爱好者们可以使用这些IP核心来构建自己的数字电路设计。Ope
文章目录AI赋能FPGA——基于2023年海云捷讯杯0 文章背景0.1 致读者0.2 2023年海云捷讯杯设计任务1 引言1.1 AI与FPGA的结合1.2 FPGA在AI领域的优势2 FPGA平台及开发环境介绍2.1 Cyclone V FPGA特性2.2 开发环境与工具链2.2.1 硬件平台2.2.2 软件工具2.2.3 工具链整合与开发流程2.2.4 优化与调试3 DVP摄像头时序解析与图
1、前言ResNet是何恺明等人于2015年提出的神经网络结构，该网络凭借其优秀的性能夺得了多项机器视觉领域竞赛的冠军，而后在2016年发表的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》也获得了CVPR2016最佳论文奖。本文整理了笔者对ResNet的理解，详细解释了ResNet34、ResNet50等具体结构，并使用PyTorch实现了一个使用
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2024-05-05 17:32:12
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引言PCI Express Base Specification Revision 3.0PCI Local Bus Specification Revision 3.0书籍：PCI Express System Architecture，对应那本紫色的《PCI Express 体系结构标准教材》 上面的两个Specification的文档虽然不是从官网找的，但是可信度还是有保证的。我们学校图书
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2024-05-08 10:37:27
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目录一、残差网络 ResNet1.1 来源1.2 残差块◼ 残差块的结构细节◼ 不同的残差块1.3 ResNet的整体架构 ◼ ResNet块◼ ResNet架构1.3 总结二、ResNet网络的代码实现2.1 ResNet网络（使用自定义）一、残差网络 ResNet1.1 来源VGG网络试着探寻了一下深度学习网络的深度究竟可以深到何种程度还可以持续提高分类的准确率。对于传统的深度学习网
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2024-05-08 11:18:04
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残差网络是由来自 Microsoft Research 的 4 位学者提出的卷积神经网络，在 2015 年的 ImageNet 大规模视觉识别竞赛（ILSVRC）中获得了图像分类和物体识别的第一名，获得 COCO 数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。残差网络的特点是容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。其内部的残差块使用了跳跃连接，缓解了在深度神经网络中增加深度带来的梯度消失问
ResNet的使用实例前言20行代码一、ResNet是什么？二、训练步骤1.引入库2.处理数据3.写一个网络训练函数三、总结 前言最近要判断一个项目的可行性，项目是一个7分类问题，数据的标签分布是[500,85,37,58,116,8,19]数据是极度不均衡的，数据量也不够大，好在导师和师兄都比较好，所以我先探索下这个项目可行性相关代码我已经上传到了GitHub上：https://github.
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2024-03-20 10:03:28
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在深度学习的网络中，个人认为最基础的还是残差网络，今天分享的并不是残差网络的理论部分，大家只要记住一点，残差网络的思想是贯穿后面很多网络结构之中，看懂了残差网络结构，那么后面的一些先进的网络的结构也很容易看懂。残差网络整体结构 一、残差块结构 前50层所对应的残差块结构（不包含第50层）代码如下：class BasicBlock(nn.Module):
expansio
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2024-02-26 17:01:35
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SRIO的相关介绍和实现1、SRIO简介 SRIO是面向嵌入式系统开发提出的高可靠、高性能、基于包交换的新一代高速互联技术，已于2004年被国际标准化组织(ISO)和国际电工协会(IEC)批准为ISO/IECDIS 18372标准。SRIO则是面向串行背板、DSP和相关串行数据平面连接应用的串行Rapid
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2024-02-26 21:19:43
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理论建立与效果展示环境：Vivado2019.2。 Part：xcku040-ffva1156-2-i，内嵌DSP个数 1920个，BRAM 600个也就是21.1Mb。说明：通过识别加高斯白噪声的正弦波、余弦波、三角波较简单的实例来利用FPGA实现一维CNN网络，主要是实现CNN网络的搭建。 也就是将下列数据传输至FPGA，识别出下面哪些是正弦波、余弦波、三角波，通过简单实例实践，在融会贯通，最
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2023-08-10 13:38:10
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本文用来记录复现基于FPGA的CNN的实现的过程，主要分为以下三个部分：一、在python中设计CNN 该网络反向传播是通过软件方式生成，FPGA内部不进行反向传播计算。该节通过Python获取训练数据集，并通过Pytorch框架搭建的CNN网络进行网络的训练。并将训练的最优参数导出，这一节先导出至Mat
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2024-01-17 08:13:43
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FPGA实现CAN通信1、CAN协议物理层和协议层 2、传输的波特率 3、FPGA实现思路 4、FPGA实现代码1、CAN物理层和协议层 CAN与串口类似，都是异步通信，利用两根差分线来进行信号的传输。 在多节点进行数据传输时主要分为遵循ISO11898标准的高速短距离闭环形式和遵循ISO11519标准的低速远距离开环网络。这两种形式主要是在硬件设计时根据实际应用情况加入120欧姆或者2.2千欧姆
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2024-04-17 18:04:59
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在之前的文章中，我们利用start_tx作为网口数据传输的开始，今天就介绍一下这个start_tx信号如何产生首先我们要了解，网口数据的发送依赖一个芯片：PHY芯片（RTL8211）1、PHY芯片的基本作用（1）收到MAC过来的数据（PHY没有帧的概念，都是数据而不管什么地址数据还是CRC），进行处理*，然后把并行数据转化为串行流数据，再按照物理层的编码规则把数据编码，再变为模拟信号把数据送出去。
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2023-10-22 08:51:54
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现代FPGA 功能强大，它通过芯片的可编程引脚与外围电路相连。比如AD/DA,数字IO以及以太网，USB，CAN ，视频I/O 等接口电路。人们将这些接口称为夹层模块（Mezzanine Module）。为了实现FPGA 系统的模块化设计，就需要实现这种接口的标准化。目前比较流行的包括下面三种PMODF
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2024-02-20 11:42:13
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例子下面举个多维tensor例子简单说明。下面是个 2 * 3 * 4 的tensor。[[[ 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8]
[ 9 10 11 12]],
[[ 13 14 15 16]
[ 17 18 19 20]
[ 21 22 23 24]]]tf.reduce_sum(tensor, axis=0) axis=0 说明是按第一
'''为了凸显keras编程的核心步骤，需要导入的库以及路径的定义不再列出'''
# 数据预处理--the 1st core step
# 将数据从本地文件加载到内存中，并进行格式化处理
data, label = load_data(pic_folder)
data_train, data_test, label_train, label_test = \
train_tes
摘要随着旨在解决现代算法加速工作负载的设备越来越多，就必须能够在高速接口之间和整个器件中有效地移动高带宽数据流。Achronix的Speedster®7t独立FPGA芯片可以通过集成全新的、高度创新的二维片上网络（2D NoC）来处理这些高带宽数据流。Achronix的FPGA中特有的2D NoC实现是一种创新，它与用可编程逻辑资源来实现2D NoC的传统方法相比，有哪些创新和价值呢？本白皮书讨论
如何利用FPGA生成SPWM调制信号实验目标稍微说一下原理SPWM即正弦波宽度脉冲调制冲量等效原理双极性的的SPWM信号具体步骤1.用matlab生成三角波和正弦波的coe文件2.调用ROM的ip读取coe文件3.调用pll的ip核来提供三角波和正弦波的控制时序4.调用ROM的ip来获取数据，进行比较5.建立wave.v调用wave_clk和wave_comparator7.进行管脚约束8.ge
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2024-09-15 12:42:47
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前言：这段时间一直在研究深度学习的相关内容，也依据工作需要从github上研究了一些项目，对基础知识有了一定的了解，但是从学习到完全掌握和应用是两回事并且有相当大的一段距离，这里我通过从头开始准备数据，构建网络的，调整参数，整个流程完整跑了一遍，才对之前只知其一不知其二的问题有了更好的理解，这里通过文字分享出来，欢迎指正！再次，强烈建议，如果想认认真真学深度
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2024-03-26 15:12:18
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