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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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
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2024-04-07 10:12:18
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深入理解FPGA加速原理——不是随便写个C代码去HLS一下就能加速的 - becomequantum的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/149221232对于片上内存这一项，FPGA则有着显著更高的计算容量，而片上内存在深度学习等应用中对于减少延时是至关重要的。大量的片上cache缓存减少了外部内存读取带来的内存瓶颈，也减少了高内存带宽解决方案所需要的功耗和
当设计者试图从算法中获得最佳性能但软件方法已无计可施时，可以尝试通过硬件/软件重新划分来进行加速。FPGA易于实现软件模块和硬件模块的相互交换，且不必改变处理器或进行板级变动。本文阐述如何用FPGA来实现算法的硬件加速。 如果想从代码中获得最佳性能，方法包括优化算法、使用查找表而不是算法、将一切都转换为本地字长尺寸、使用注册变量、解开循环甚至可能采用汇编代码。如果所有这些都不奏效，可以
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2024-08-29 13:03:14
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静态时序电路分析——硬件加速课程笔记可综合语句四大法宝一般来说，Verilog可以被用于综合描述的语句:always、if-else、case、assign;(四大法宝）通常来说不可综合的关键字用来写仿真if-else：映射为多路选择器，输出结果由输入选择条件决定。例如由于加法器所用的晶体管数量较多，因此减少一个加法器就可以减少硬件面积。单if语句：多if语句：case 语句：Latchlatch
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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文章目录一、背景二、含义Reference 一、背景参考：FPGA是什么?为什么要使用它?-电子发烧友网【比CPU、GPU，FPGA的运算性能更高的硬件】众所周知，通用处理器（CPU）的摩尔定律已入暮年，而机器学习和 Web 服务的规模却在指数级增长。人们使用定制硬件来加速常见的计算任务，然而日新月异的行业又要求这些定制的硬件可被重新编程来执行新类型的计算任务。FPGA常年来被用作专用芯片（AS
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2024-05-15 06:23:47
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笔记目录1.FPGA与单片机区别 2.FPGA的基本结构 3.FPGA数据存储以及配置方式 4.FPGA开发流程&数字芯片开发流程 5.代码综合 6.模块结构 7.信号类型1.FPGA与单片机区别FPGA：（a）是一种微处理器，类似于电脑的 CPU，一般是基于 哈佛总线结构或者冯·诺依曼结构；(b)FPGA 的结构是查找表， 它的结构比较复杂，相对应的它可以实现的功能也很强大；©应用于通信
数据在源源不断产生，数据中心需要越来越多的存储设备承载数据，同时也要通过大量计算将无序的数据加以提取，形成有用信息，从而服务于人们的生活。面对海量的数据分析，只凭借CPU来进行大数据计算远远无法满足需求，因此设计人员想到为数据中心加速。一般加速分为两种，第一是基于ASIC的可以针对特定应用进行加速的专用加速器，另一种是可以降低用户运营和数据分析成本的通用加速器，FPGA适用于多种场景。作为全球最大
原标题：GPU服务器与FPGA云服务器有什么区别？GPU 云服务器(GPU Cloud Computing)是基于 GPU 应用的计算服务，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适应用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景。我们提供和标准云服务器一致的管理方式，有效解放您的计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。FPGA 云服务器(FPGA Cloud Computing
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2024-03-11 07:58:32
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FPGA异构计算架构对比分析AI芯片主要分为CPU 、GPU、FPGA以及ASIC。其中以CPU、GPU、FPGA、ASIC的顺序，通用性逐渐减低，但运算效率逐步提高。FPGA，即现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件癿基础上进一步发展的产物。为解决能耗限制，无法使处理器核心同时运作，及性能提升有限的问题，业界提出的另一个方案就是采用“定制计算”，也就是为特定的工作场景和负载
FPGA与CPUDSP和GPU的区别FPGA的优势Xilinx的FPGA架构使用CC 来开发FPGA时需要关注的方面 FPGA与CPU、DSP和GPU的区别FPGA是硬件可编程，其他芯片为软件可编程。FPGA具有丰富的硬件计算单元以及分布式并行内存，其他芯片只有非常有限的计算资源，比如CPU只有几个高性能ALU，另外其他芯片一般使用一个共享内存，在任何是有只能进行一次的读或者写操作。FPGA灵活
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2024-03-15 05:40:24
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人工智能人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用
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2024-06-26 21:27:43
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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？F
最近几年，FPGA这个概念越来越多地出现。例如，就有使用基于FPGA的矿机。还有，之前微软表示，将在数据中心里，使用FPGA“代替”CPU，等等。其实，对于专业人士来说，FPGA并不陌生，它一直都被广泛使用。但是，大部分人还不是太了解它，对它有很多疑问——FPGA到底是什么？为什么要使用它？相比 CPU、GPU、ASIC（专用芯片），FPGA有什么特点？……今天，带着这一系列的问题，我们一起来——
FPGA可用于处理多元计算密集型任务，依托流水线并行结构体系，FPGA相对GPU、CPU在计算结果返回时延方面具备技术优势。计算密集型任务：矩阵运算、机器视觉、图像处理、搜索引擎排序、非对称加密等类型的运算属于计算密集型任务。该类运算任务可由CPU卸载至FPGA执行。FPGA执行计算密集型任务性能表现：• 计算性能相对CPU：如Stratix系列FPGA进行整数乘法运算，其性能与20核C
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
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2024-08-21 10:07:28
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人工智能时代即将到来。随着人工智能的不断推进，英特尔、AMD和高通等公司也在着眼于各种硬件配置方面。随着NPU（神经网络处理器）的引入，人工智能的应用过程将被加快。 &nbs
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，
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2023-07-26 20:52:32
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现在，提到显卡，人们就会想到游戏和电影中精美的3D图形。实际上，早期的显卡不但不能处理3D图形，甚至连2D图形都无法处理，仅仅具备显示的能力。 时至今日，显卡不但能够处理复杂的3D图形，甚至还可以作为协处理器，运用在通用计算之中。 实际上，显卡只是一个概括的统称。从图形适配器到图形加速器，再到GPU，显卡的名称一变再变，其功能也在不断变化。未来，显卡将承担起更多计算任务。那时候，也许它就不
