摘 要：本文研究了一種運用FPGA進行數據處理的方法，包括：提取輸入數據的高log2M個比特位的數據，作為高有效位，根據預先設置的目標函數的計算表格，
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數字信號 FPGA
摘要：為了滿足高速圖像數據采集系統中對高帶寬和大容量的要求，利用Virtex-7 系列FPGA 外接DDR3 SDRAM 的設計方法，提出了一種基于Verilog-HDL 語言的
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控制器 FPGA
IODelay是Xilinx FPGA IO結構內，一個很有用處的單元，至少從Spartan6/Virtex5時代開始，就已經集成了這一技術，在很多高速接口互聯時，我們都可能找到
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FPGA
在啟動目前的大型系統單芯片 FPGA 的多重電軌時，有許多技巧可用來控制其啟動順序和時序。遵照裝置制造商所指定的正確順序甚為重要，如此可避免裝置抽
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FPGA 電源定序
說到STM32的flash，我們的第一反應是用來裝程序的，實際上，STM32的片內FLASH不僅用來裝程序，還用來裝芯片配置、芯片ID、自舉程序等等。當然， FLAS
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STM32 flash
導語基于FPGA的通用CNN加速設計，可以大大縮短FPGA開發周期，支持業務深度學習算法快速迭代;提供與GPU相媲美的計算性能，但擁有相較于GPU數量級的延時
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FPGA 控制
現場可編程邏輯門陣列(FPGA)和高性能數字信號處理器(DSP)是高速信號處理領域兩大關鍵器件，FPGA和DSP的運算速度及并行處理效能成為制約高速信號處理應
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Virtex FPGA 嵌入式 信號處理
對于現場可編程門陣列(FPGA)、圖形處理器(GPU)和嵌入式計算器件等低電壓、高功耗應用而言，管理并降低功耗至關重要。這些器件首先必須準確測量功耗才能對其進行管理，但高精度的功率測量解決方案通常意味著高成本，而且需要多個集成電路(IC)或電源配置來測量不同的軌道。為了滿足這些需求，Microchip Technology Inc.(美國微芯科技公司)推出全新的雙通道和三通道功率監控器件，可以通過一塊芯片測量0V至32V電壓下的功耗，這為設計人員提供了簡單易用且能夠提高功率測量準確性的解決方案。雙通道
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Microchip，FPGA
人工智能的風潮從技術一路蔓延到硬件，讓“芯片”成為今年行業里盛極一時的主題。人們關注通用芯片領域里CPU和GPU不斷刷新的基準(benchmark)，更對專用芯片(ASIC)領域不同場景下不斷問世的解決方案表示出了空前的熱情。 而眾所周知，在專用芯片與通用芯片中間，還有一個更為靈活，也更為神秘的領域：FPGA。無論是英特爾天價的收購還是微軟與 IBM 雄心勃勃的計劃，都讓人對其更加好奇。而“萬能芯片”的名稱，以及多樣化的職責范圍：它可以是智能手機里不起眼的一個小組件，也可以是數千美金一塊的開發板，也
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FPGA 深度學習
中國缺少什么樣的電子工程師?中國缺少滿嘴胡須的電子工程師;中國缺少坐輪椅的電子工程師;中國缺少在一個行業專注幾十年的資深電子技術專家;中國缺少知識全面，做事精密細致的電子系統架構師。中國有多少工作很多年的電子工程師;中國每年有多少電子新手需要開始全新的技術生涯;他們有什么困惑需要去解開;他們最關心的問題是什么?他們對未來的期待是什么? 以下提取了12個電子工程師最關心的問題，是經過同電子工程師的真誠交流，長時間的深刻思考電子工程師一直糾結于心中的難題，并做了淺顯的分析，希望電子工程師論壇的廣大工程師
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ARM FPGA
可編程的“萬能芯片” FPGA——現場可編程門陣列，是指一切通過軟件手段更改、配置器件內部連接結構和邏輯單元，完成既定設計功能的數字集成電路。
FPGA簡介
FPGA(Field Programmable Gate Array)于1985年由xilinx創始人之一Ross Freeman發明，雖然有其他公司宣稱自己最先發明可編程邏輯器件PLD，但是真正意義上的第一顆FPGA芯片XC2064為xilinx所發明，這個
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FPGA ASIC
ARM(Advanced RISC Machines)是微處理器行業的一家知名企業，設計了大量高性能、廉價、耗能低的RISC處理器、相關技術及軟件。ARM也是單片機。ARM架構是面向低預算市場設計的第一款RISC微處理器，基本是32位單片機的行業標準，它提供一系列內核、體系擴展、微處理器和系統芯片方案，四個功能模塊可供生產廠商根據不同用戶的要求來配置生產。 由于所有產品均采用一個通用的軟件體系，所以相同的軟件可在所有產品中運行。目前ARM在手持設備市場占有90以上的份額，可以有效地縮短應用程序開發與
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CPLD FPGA DSP
前言 在過去的幾年里，我們目睹了數據的一系列巨大變化，包括數據如何被生成、處理以及進一步利用以獲取額外的價值和智能，而這些變化都受到以深度學習和神經網絡應用為基礎的新興計算模式所影響。這種深刻的變化始于數據中心，其利用深度學習技術來提供對海量數據的洞察，主要用于分類或識別圖像、支持自然語言處理或語音處理，或者理解、生成或成功學習如何玩復雜的策略游戲。這種變化催生了一批專門針對這些類別的問題而設計的高功效計算設備(基于GP-GPU和FPGA)，后來還產生了可完全定制的ASIC，進一步加速并提高了基于深
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RISC-V FPGA
人工智能的風潮從技術一路蔓延到硬件，讓“芯片”成為今年行業里盛極一時的主題。人們關注通用芯片領域里CPU和GPU不斷刷新的基準(benchmark)，更對專用芯片(ASIC)領域不同場景下不斷問世的解決方案表示出了空前的熱情。 而眾所周知，在專用芯片與通用芯片中間，還有一個更為靈活，也更為神秘的領域：FPGA。無論是英特爾天價的收購還是微軟與 IBM 雄心勃勃的計劃，都讓人對其更加好奇。而“萬能芯片”的名稱，以及多樣化的職責范圍：它可以是智能手機里不起眼的一個小組件，也可以是數千美金一塊的開發板，也
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FPGA，深度學習
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