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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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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目录一、认识全加器1、半加器2、1位全加器二、输入原理图实现1位加法器1、半加器原理图输入2、全加器原理图输入三、Verilog实现1位加法器四、烧录测试参考链接 一、认识全加器1、半加器半加器的定义 半加器是能够对两个一位的二进制数进行相加得到半加和以及半加进位的组合电路半加器的真值表 A，B表示二进制数，C表示半加进位，S表示半加和输出表达式 S = A ˉ B + A B ˉ = A ⊕
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2023-11-27 15:39:15
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目录前言一、什么是FPGA高速设计？FPGA高速设计的好处是什么？二、FPGA CLB逻辑基本单元了解1.CLB逻辑单元内部结构2.LUT查找表 3.CARRY进位链三、加法器逻辑层级及资源使用1.什么是逻辑层级？2.加法器逻辑层级四、累加器逻辑层级及资源使用 五、被加数为1的加器逻辑层级及资源使用 六、相等/不相等比较器逻辑层级及资源使用&n
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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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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# FPGA与OpenStack加速：深度学习的未来
在现代计算领域，特别是在深度学习、数据处理和云计算中，提高计算效率和降低延迟是非常重要的目标。FPGA（现场可编程门阵列）作为一种灵活、可编程的硬件加速器，能够显著提升这些计算任务的性能。而将FPGA与OpenStack结合，可以进一步提高云计算环境的计算能力。
## 什么是FPGA？
FPGA，即现场可编程门阵列，具有高度并行处理能力，
以前有篇文章，讲《让你的软件飞起来》，讲的是怎么用C语言实现RGB转YUV的方法，从浮点乘法到定点乘法，最后再到查找表等方法进行加速，整体提升了几百倍的提升。 那么FPGA进行图像加速也有异曲同工之笔。由于FPGA的数字电路结构，没有CPU线程的概念，更没有浮点的概念，那么直观的想，我想可以通过以下几个方面进行运算的加速：1)面积换速度：也就是串转并运算，可以多个模块同时计算；2)时间换空间
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2023-12-02 08:20:36
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基于FPGA实现的加速人工智能算法1.项目由来 本意是希望通过毕业设计让自己了解一下机器学习，比如CNN一类的。很不幸，被体系结构实验室的老师抢走了。于是就面临了这个偏硬件的课题，用FPGA加速人工智能算法。 毕竟只是本科毕业设计，这个课题在我手里就变成了用FPGA加速CNN，本来的目的还是要完成，在大致了解了CNN之后，还是在极不情愿中做完了这个项目。 项目本质很简单，使用Verilo
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2023-08-23 20:06:36
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OpenCL开发记录一（基于Intel Cyclone V FPGA加速卡）开发环境硬件型号硬件系统安装软件安装配置环境OpenCL点亮测试下载比特流安装设备驱动Diagnose测试计算测试一些遗留问题 这篇文章主要分享我个人对OpenCL的学习和使用过程。开发环境硬件型号使用了一台带PCIe插槽的主机，CPU型号是i7-6700，内存32GB。 加速设备方面，我的主机插上了两种型号的加速设备，
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2024-03-24 20:03:35
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Winograd算法winograd算法，它的本质就是通过减少卷积运算中的乘法，来减少计算量。我们以3x3,s=1的卷积为例，讲讲Winograd算法的具体流程。 一个的卷积核，和一个输入特征图进行卷积运算，得到的输出，我们记为： 其计算量为 和普通的直接卷积()相比,计算量减少了 当时，上式近似等于 Winograd 的证明方法较为复杂，要用到数论中的一些知识，但是，使用起来很简单。只需要按照如
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2024-07-28 16:14:32
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硬件加速是指利用硬件模块来替代软件算法以充分利用硬件所固有的快速特性。硬件加速实质上是通过增加运算并行性达到加速的目的的。常常采用流水线和硬件复制的方法。1 流水线1.1 适合流水线的场景如果某个设计的处理流程分为若干步骤，而且整个数据处理是“单向流”的，前一个步骤的输出是下一个步骤的输入，则可以考虑采用流水线设计的方法来提高系统的工作频率。流水线的各个步骤处理由功能单一的各个单元完成，当数据沿着
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2023-06-14 20:23:46
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目录前言一、理解全加器1、半加器2、1位全加器二、通过原理图实现1位全加器1、创建工程2、半加器原理图设计1、设计原理图2、仿真实现3、全加器原理图设计1、将设计项目设置为可调用的元件2、原理图绘制3、仿真实现三、通过Verilog编程实现1位全加器1、创建Verilog文件2、代码实现3、仿真实现四、通过Verilog编程实现四位全加器1、代码实现2、仿真实现五、总结六、参考资料 前言本篇博客
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2024-07-23 00:08:54
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目录一、简介1.题目：2.时间：3.来源：4.简介：5.论文主要贡献：二、相关名词三、 相关背景知识1.Vivado HLS2.Simulated Annealing四、处理流程概述一、简介1.题目：fpgaConvNet: A Framework for Mapping Convolutional Neural Networks on FPGAs2.时间：2016.083.来源：IEEE4.简介
1.前言 高频交易，硬件加速，这两个词，不管是金融领域从业人员，还是FPGA开发从业人员，对于这两个词应该都不会太陌生。 对于金融行业从业人员来说，高频交易，是用来指代从开仓到平仓只有很短的时间间隔，主要目的是通过市场短暂的价格波动进行获利的交易行为，这种交易行为，对时间十分敏感，这种交易从以前的人工进行操作，交易的时间量级大概是分钟（min）乃至秒（s）级；到后来使用繁杂的计算机程序进行操作，定
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2023-11-12 22:03:59
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在FPGA进行CNN加速计算的论文里，有一种设计：脉动阵列何为脉动，脉动的数据是什么样子的？下图可以看做是简单的脉动单元，共有P11到P33 9个计算单元，行列数据并不是同时刻到达计算单元，而是依次进入，说白了就是像FPGA设计里经常提的流水线pipiline，这里面有个关键点是CNN的乘加操作，P11计算单元会在3个节拍进来6个数据，3个节拍后，P11=3*3+2*4+2*3=23，每个计算单元
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2024-03-29 06:41:06
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摘要本文以MNIST手写数字识别任务为例，使用FPGA搭建了一个LSTM网络加速器，并选取MNIST数据集中的10张图片，通过vivado软件进行仿真验证。实验结果表明，本文设计的基于FPGA的LSTM网络加速器可以完成图片分类任务，其准确率为80%(20张图片，4张分类错误)。本文主要分为四部分，第一章为LSTM硬件加速器的原理介绍，第二章为软件部分的程序设计思路，第三章为FPGA硬件部分的设计
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2023-11-13 15:50:40
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没在BAT这些数据中心的大厂工作过哈，从看过的论文以及逻辑推理，推测在数据中心，FPGA可以做哪些网络加速。1. OVS的在数据中心的应用场景 一种应该主要解决服务器中VM间的通信问题，包括服务器内部VM通信以及VM与外部VM间通信，实现后可以让VM迁移时比较方便，而且VxLAN支持的标签数比VLAN大
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2024-01-03 13:57:45
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CNN叫作卷积神经网络，可见卷积在CNN的地位，写出Conv可以说万里长征迈出了第一步。汇聚层跟卷积层类似，只是卷积核内的运算不同。卷积的操作其实很简单，就是若干个for循环的嵌套。可以想象成可以想象一下卷积的过程。 0、复习一下卷积过程 假设蓝色立方体代表卷积核，大小是4*3*3，这意味着输入是4层 图1 蓝绿色立方体代表输入图像，大小是4*6*6 图2 卷积核在输入上滑动 图3
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2024-04-12 15:15:34
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