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結合FPGA與結構化ASIC進行設計
- 由于結構化ASIC具有單位成本低、功耗低、性能高和轉換快(fast turnaound)等特點，越來越多的先進系統設計工程師正在考慮予以采用。在結構化ASIC中，像
- 關鍵字： FPGA
如何使用一個DSP block實現4個11位浮點型數據乘法運算
- 概述 隨著深度學習的發展，為了解決更加抽象，更加復雜的學習問題，深度學習的網絡規模在不斷的增加，計算和數據的復雜也隨之劇增。INTEL FPGA具有高性能，可編程，低功耗等特點，為AI應用加速提供了一種靈活、確定的低延遲、高通量、節能的解決方案。Arria10是INTELFPGA第一代集成IEEE754標準單精度硬浮點DSP block，可以為高復雜度的深度學習算法提供高精度，高能效的乘法運算。 深度學習算法復雜度高，需要進行大量的乘法運算，如實現一個卷積核為5*5的特征提取，需要進行25*25次
- 關鍵字： Arria10，DSP
【詳解】FPGA：機器深度學習的未來？
- 最近幾年數據量和可訪問性的迅速增長，使得人工智能的算法設計理念發生了轉變。人工建立算法的做法被計算機從大量數據中自動習得可組合系統的能力所取
- 關鍵字： FPGA
云中的機器學習：FPGA 上的深度神經網絡
- 憑借出色的性能和功耗指標，賽靈思 FPGA 成為設計人員構建卷積神經網絡的首選 XE XE XE XE 。新的軟件工具可簡化實現工作。人工智能正在經
- 關鍵字： FPGA
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