绪论查看《为什么FPGA/ADC通信在工业领域下更喜欢用GPMC接口？》了解TinyML~今天介绍几个与TinyML相关的开源项目。TinyML Cookbookhttps://github.com/PacktPublishing/TinyML-Cookbook 介绍这本书是关于 TinyML 的，TinyML 是一个快速发展的领域，位于机器学习和嵌入式系统的独特交叉点，可以使 AI 在微控制器
作者 | Ben Dickson 译者 | 大小非 人工智能的兴起触发了市场对 GPU 的大量需求，但 GPU 在 AI 场景中的应用面临使用寿命短、使用成本高等问题。现场可编程门阵列 (FPGA) 这一可以定制化硬件处理器反倒是更好的解决方案。随着可编程性等问题在 FPGA 上的解决，F
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2024-04-05 10:57:28
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目录原语简介原语的分类时钟相关的原语IBUFGIBUFGDSBUFGBUFGPBUFGCEBUFGMUXBUFGDLLDCM接口相关的原语IDDRODDR 原语简介原语，即primitive，原语类似最底层的描述方法，是不同厂商针对自己FPGA芯片提供的底逻辑资源的描述。 因此不同的厂商，原语不同，同一家的FPGA，由于不同系列的芯片内部资源一般不同，原语也是不通用的。 使用原语的好处，可以直接
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
本文涉及的Padavan源码如下：https://github.com/hanwckf/rt-n56uhttps://github.com/chongshengB/rt-n56uhttps://github.com/padavanonly/rt-n56uhttps://github.com/immortalwrt/padavan其中hanwckf的源码最先支持了7915无线芯片，也就是支持了wif
最近，英特尔以167亿美元收购了FPGA最大的生产商之一Altera，这是英特尔迄今为止最大的一笔收购。同时，微软正在其数据中心中使用FPGA；而亚马逊也在其云服务中提供FPGA支持。以前，FPGA主要用于电子工程，但在软件工程中使用比较少。FPGA是否即将起飞，成为CPU和GPU的重要替代品呢？1 什么是FPGA如果您想计算某些东西，常见的方法是编写针对基于指令的体系结构（如CPU或GPU）的软
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2024-08-30 11:29:18
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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
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2024-05-16 22:09:15
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一直以来，FPGA的主要应用领域是电子工程。但当英特尔完成对 Altera（Altera 是最大的现场可编程门阵列制造商之一）的收购时，情况发生了一些细微改变。英特尔对 FPGA 所蕴藏的潜力有着强烈的嗅觉和敏锐的洞察力，收购完成后，即刻开始帮助微软公司建立数据中心并利用云服务给亚马逊提供相关帮助。但关于 FPGA 到底是什么，许多矿工可能仍然心存疑问。FPGA 有何优势？FPGA 有何劣势？FP
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2024-05-26 17:11:13
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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
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2024-03-18 08:55:33
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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，
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2024-06-16 10:27:59
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FPGA的用处比我们平时想象的用处更广泛，原因在于其中集成的模块种类更多，而不仅仅是原来的简单逻辑单元查找表（LUT）。而且还有一些其他资源，例如：DSP:实际上就是乘加器，FPGA内部可以集成多个乘加器，而一般的DSP芯片往往每个core只有一个。换言之，FPGA可以更容易实现多个DSP core功能。在某些需要大量乘加计算的场合，往往多个乘加器并行工作的速度可以远远超过一个高速乘加器。SERD
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2024-06-03 22:28:37
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CPU/GPU/FPGA芯片分析CPU 由于并行性的限制和操作系统的调度，做通信效率不高，延迟也不稳定。
此外，通信就必然涉及到调度和仲裁，CPU 由于单核性能的局限和核间通信的低效，调度、仲裁性能受限，硬件则很适合做这种重复工作。因此我的博士研究把 FPGA 定义为通信的「大管家」，不管是服务器跟服务器之间的通信，虚拟机跟虚拟机之间的通信，进程跟进程之间的通信，CPU 跟存储设备之间
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2024-01-02 19:45:17
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FPGA工程师在选型时都会选择速率等级和温度等级两个参数，速率等级Altera 有-6 -7 -8的差异而xilinx FPGA则是-1 -2 和-3。对于不同的速率等级，在芯片的指标上有很大的差异，例如xilinx K7 FPGA的DDR3性能： 手册中看到，不同速率等级芯片在性能上差异还是很大的。这些指标关系到FPGA的选型，其它比如GTX的最高速率、PLL的性能、DSP slice
常用约束语句说明关于Fmax 上述是实现Fmax的计算公式，clock skew delay的计算如下图， 就是两个时钟的差值。到头来，影响Fmax的值的大小就是组合逻辑，而Fmax是针对最差劲的节点给出的最高频率，而且Tsu会影响Fmax的大小。那么提高Fmax可以通过两种方法解决：(1)将两个时序逻辑之间的大组合逻辑分为两个小的逻辑，
# 如何在Python中调用GPU资源
## 引言
在现代计算机领域中，很多任务需要处理大量的数据，而传统的CPU在处理这些任务时可能会遇到性能瓶颈。为了提高计算效率，我们可以利用GPU（图形处理器）来进行并行计算。GPU相比于CPU拥有更多的核心，可以同时处理多个任务。在本文中，我将教你如何在Python中调用GPU资源。
## 整体流程
下面是整个过程的流程图：
```mermaid
g
原创
2023-08-29 03:45:18
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系统 下，/usr/src/linux目录下的东西就是内核源代码。另外还可以从互连 网上 下载 ,解压缩后文件一般也都位于linux目录下。内核源代码有很多 版本 ，目前最新的稳定 版是2.2.14。 问题，事实上，有很多事情我们不都是从不会到会，边干边学的吗?平台下的一种阅读工具。管理、内存管理、文件系统、驱动程序
一直以来，FPGA 的主要应用领域是电子工程。但当英特尔完成对 Altera（Altera 是最大的现场可编程门阵列制造商之一）的收购时，情况发生了一些细微改变。英特尔对 FPGA 所蕴藏的潜力有着强烈的嗅觉和敏锐的洞察力，收购完成后，即刻开始帮助微软公司建立数据中心并利用云服务给亚马逊提供相关帮助。但关于 FPGA 到底是什么，许多矿工可能仍然心存疑问。FPGA 有何优势？FPGA 有何劣势？F
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
与ASICs（Application Specific Integrated Circuits）比较，相似的逻辑功能，用FPGA来实现需要消耗更多的功耗，而且FPGA通常并不适合超低功耗设计技术。许多FPGA的供应商提供一种低功耗逻辑芯片，即CPLD，但是CPLD非常受限于尺寸和能力，因此将无法总是满足那些需要数量可观的功耗的应用。本章将详细讨论低功耗CPLD和通用FPGA设计功率效率最大化技巧
一、FPGA（Fild Programmable Gate Array）,即现场可编程门阵列，它的基础是PAL,GAL,CPLD可编程器件的基础上进一步发展的产物。FPGA的特点： 1、FPGA是专用集成电路（ASIC：集成度高但完成后不可修改的一种电路设计）领域的一种半导体定制电路，既解决了定制电路的不足，有客服了原有可编程器件门电路数有限的缺点； 2、工作方式：查找表的工作方式； 3、程序语言
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2024-07-08 06:40:07
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