FPGA开发流程
先整体介绍，在分析模板化过程，了解BSP在其中的作用
FPGA VS 专用芯片、CPU、DSP芯片
共性：
› FPGA+BSP = 与用芯片+SDK = CPU+内核
› 硬件上：实现各种数据/控制接口，FPGA的接口是可编程的；
› 功能上：处理被提取的数据，FPGA的处理带宽是可以仸意设计的；
› 软件上：封装各种函数接口，FPGA内部的寄存器均是可开放的。FPGA
一、复习：递归的两个特点：1、调用自身。2、结束条件。 1 1.def func1(x)
2 print(x)
3 func1(x-1)
4
5
6 2.def func2(x)
7 if x>0:
8 print(x)
9 func2(x+1)
10
11
12 3.def func3(x)
13 if x>
# 深度学习部署到FPGA上的探讨
随着深度学习技术的快速发展，其在各个领域中的应用越来越广泛。然而，传统的CPU和GPU在执行深度学习模型时面临能耗和延迟的问题。为了降低这些问题，FPGA（现场可编程门阵列）逐渐成为一种受欢迎的选择。本文将探讨如何将深度学习部署到FPGA上，包括实现示例和一些实践建议。
## FPGA概述
FPGA是一种可编程的硬件器件，能够根据具体需求定制其内部电路。与
原创
2024-09-06 04:18:48
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FPGA实现BP神经网络正向传播过程本篇文章不是用FPGA去加速神经网络的训练过程，个人以为训练过程在GPU上进行已经可以达到一个比较理想的速度了，但是把训练完成的模型嵌入到FPGA里还是有不少工作可以做的。这里就一个简单的两输入六个输出的三层BP神经网络训练好的模型为例，将训练完成的模型用FPGA实现。整个过程主要有三个问题：①神经网络中大量乘法器消耗FPGA资源的问题；②神经网络中的权值参数为
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2023-08-12 12:35:54
203阅读
#第一章 环境搭建##准备工具
Quartus II 16.1：http://dl.altera.com/16.1/?edition=standard
DE5NET_OpenCL_BSP_16.1：http://www.terasic.com.cn/cgi-bin/page/archive.pl?Language=China&CategoryNo=160&No=727&
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2024-03-12 08:52:07
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Verilog编程规范——reset有样学样，本篇内容从Verilog编程规范中的复位信号，讲到FPGA中复位的场景。内容实质来自《通信IC设计》一书，仅作整合用于学习。Verilog 编程规范中的复位规则1：禁止采用以下代码实现同步复位。正常情况下，任何一个模块都可以同步复位和异步复位。但一般情况下，在同 一时钟域内必须使用单一的全局同步复位电路，或者使用单一的全局异步复位电路。而大多数ASIC
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2024-06-09 08:24:30
384阅读
文章目录ZYNQPYNQ参考资料 既然PYNQ就是python + Zynq，是便于zynq的PS端的开发的，那这俩玩意到底有多大区别呢。ZYNQZynq-7000可扩展处理平台是采用赛灵思新一代FPGA（Artix-7与Kintex-7FPGA）所采用的同一28nm可编程技术的最新产品系列。可编程逻辑可由用户配置，并通过“互连”模块连接在一起，这样可以提供用户自定义的任意逻辑功能，从而扩展处理
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2023-12-27 22:49:43
104阅读
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
来自社交媒体和物联网的图像、视频和语音数据的持续增长推动了对分析方法的需求，以便这些数据可以理解和操作。 数据分析通常依赖于机器学习（ML）算法。 在ML算法中，深度神经网络（DNN）为重要的图像分类任务提供了最高的精度，而日渐广泛采用。 在最近的FPGA国际研讨会上（ISFPGA），英特尔加速器架构实验室（AAL）的Eriko Nurvitadhi博士介绍了他的研究——对于加速下一代深度学习，
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2024-09-24 07:46:11
82阅读
前面讲解了C程序的基本情况，下面就是重中之重 —— 数据如何使用。也就是群中分享的文件。首先看两个文件夹 dat_save_img5 ---> 此文件夹中采用MNIST数据集里第五张图的数据。方便在matlab中导入。 dat_save_img5_fpg
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2023-12-16 20:52:48
92阅读
我想用python、Flask框架、html去开发一个线性回归预测模型的 web service。 version1.0：简单思路如下，前端传递后台数据后端读取数据，调用线性回归函数，完成该数据模型的预测将模型预测的结果-图片返回给前端【图片保存，转化为字符串形式 返回给指定页面，页面跳转】1、创建一个简单的Flask 框架参考链接：https://www.liaoxuefeng.com/wiki
摘要本文为系列博客tensorflow模型部署系列的一部分，用于实现通用模型的独立简单服务器部署。本文主要实现用flask搭建tensorflow模型推理服务器。实现了tensorflow模型在服务器端计算方案，并提供相关示例源代码。相关源码见链接引言本文为系列博客tensorflow模型部署系列的一部分，用于实现通用模型的独立简单服务器部署。本文主要实现用flask搭建tensorflow模型推
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2024-05-08 12:31:04
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推荐PyTorch Serve：实时模型部署与管理的利器项目地址:https://gitcode.com/pytorch/servePyTorch Serve 是一个由 PyTorch 团队开发的强大工具，主要用于简化和加速机器学习模型的生产环境部署。它提供了一个灵活且高效的框架，使开发者能够轻松地将训练好的 PyTorch 模型转化为高性能的服务。项目简介PyTorch Serve的主要目标是降
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2024-06-21 07:32:04
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一：DA控制原理二，DA通信协议 在TLC5615原理图中，DIN引脚为串行二进制输入端口，SCLK引脚是串行时钟输入端，CS是片选信号，DOUT引脚是用于级联的串行数据输出，AGND引脚是模拟地，REFIN引脚是基准电压输入端，OUT引脚是DA模拟电压输出端，VCC是电源电压输入端。从图中可以知道，第一种工作模式是12位的，主要分为10位有效位和2位填充位，这2位填充位数据可以任意。第
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2024-08-28 13:34:37
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解决方案的构成：一、数据导入1、torchvision提供的数据集2、torchvision中的通用数据集ImageFolder来完成加载。3、本地数据二、构建网络模型三、损失函数和优化器四、开始训练模型五、对训练的模型预测结果进行评估 一、数据导入1、torchvision提供的数据集2、torchvision中的通用数据集ImageFolder来完成加载。数据满足下列形式root/ants/
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2023-08-09 20:26:50
491阅读
编辑丨阿chai带你学AI我是来自山区、朴实、不偷电瓶的AI算法工程师阿chai，给大家分享人工智能、自动驾驶、机器人、3D感知相关的知识今天给大家介绍一下FPGA上部署深度学习的算法模型的方法以及平台。希望通过介绍，算法工程师在FPGA的落地上能“稍微”缓和一些，小白不再那么迷茫。阿chai最近在肝一个开源的项目，等忙完了会给大家出几期FPGA上从零部署的教程，包括一些底层的开发、模型的量化推理
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2022-12-15 21:28:03
976阅读
# 把深度学习部署在FPGA上的科普文章
随着深度学习技术的发展，越来越多的应用场景需要将深度学习模型进行实时处理。然而，传统的处理器（CPU）和图形处理单元（GPU）并不总是最合适的选择，尤其是在功耗和延迟方面。FPGA（现场可编程门阵列）作为一种灵活且高效的硬件加速平台，逐渐成为深度学习应用的热门选择。本文将探讨如何将深度学习模型部署到FPGA上，并给出相应的代码示例。
## FPGA的优
1 激活层设计LeNet-5网络的激活函数是双曲正切函数(TanH)，项目中tanh函数模块由完整的层UsingTheTanh构成，该层由较小的处理单元HyperBolicTangent组成1.1 HyperBolicTangent处理单元HyperBolicTangent，对每个输入执行Tanh操作，原理图如图所示，输入为位宽16的数，输出位宽也是16。该单元将Tanh运算分为3个乘法操作和1个
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2024-08-08 22:25:52
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# 在Windows上部署Flask项目的步骤详解
Flask是一个轻量级的Web框架，广泛用于Python的Web应用开发。将Flask项目部署到Windows上，可以让开发者轻松测试和演示他们的应用程序。本文将逐步引导你完成Flask项目在Windows上的部署过程，并提供必要的代码示例和甘特图。
## 环境准备
在开始之前，确保你的Windows系统上已经安装了以下组件：
1. **
首先，我们为什么要将python项目打包？假设我们在自己电脑上开发了一个项目，如果我们要实现一个功能需要在项目目录下run .py文件，如果其他人想使用你的程序，那么他们做的工作有：把你整个项目目录copy过来逐个pip install你项目用到的第三方库同样地，在配置好的环境和项目目录下运行程序设想一下这种情况：如果别人想在你开发的项目基础上做自己的开发，那么他还得每次都把你的项目目录包含进他的
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2024-10-15 16:08:30
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