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在FPGA的編程語言里，這是你最容易犯的錯誤
- 我知道，我對與電子有關(guān)的所有事情都很著迷，但不論從哪個角度看，今天的現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)，都顯得“鶴立雞群”，真是非常棒的器件。如果在這個智能時代，在這個領(lǐng)域，想擁有一技之長的你還沒有關(guān)注FPGA，那么世界將拋棄你，時代將拋棄你。本公眾號作者ALIFPGA，多年FPGA開發(fā)經(jīng)驗，所有文章皆為多年學習和工作經(jīng)驗之總結(jié)。 邏輯寫多了，有時候一些基本的錯誤忘了避免了。 昨天設(shè)計邏輯的時候就不小心觸雷了，有個信號有激勵沒響應(yīng)，后來看了時序報告，有這么一句話。 &nbs
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FPGA的圖像處理是怎么做到的？
- 基于軟件的圖像處理方法存在著一些局限性，尤其是計算速度和算法效率方面。所以大家很自然的就想到了FPGA作為嵌入式圖像應(yīng)用的平臺。許多圖像處理本身就是并行計算的，并且FPGA的編程硬件，本質(zhì)上也是并行的。但是利用FPGA硬件進行圖像處理存在很多的困難，需要學到很多的技巧。下面我介紹兩幾種比較基礎(chǔ)的圖像處理算法思想。 單幅圖像的點操作是圖像處理中最簡單的操作，輸出值只取決于輸入值，與位置無關(guān)，可以看作是一個函數(shù)的映射。從硬件實現(xiàn)的角度來說，最簡單的方式就是通過一個實現(xiàn)函數(shù)的模塊對輸入的每個像素進行依次處
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創(chuàng)新的自適應(yīng)脈寬調(diào)制器為固定通/斷時間可控的穩(wěn)壓器提供恒定開關(guān)頻率
- 摘要 本文介紹一種創(chuàng)新的自適應(yīng)穩(wěn)壓器(AC/DC或DC/DC)脈寬調(diào)制器(PWM) ，基于“固定關(guān)斷時間(FOT)”或“恒定導通時間(COT)”控制方法，可以在全工況下(例如，滿負載CCM或中低負載DCM模式，寬輸入輸出電壓) 以恒定開關(guān)頻率工作，無轉(zhuǎn)換器的寄生參數(shù)(例如，功率開關(guān)和濾波電感器的電阻)的負面影響。此外，本文提出的調(diào)制器電路與轉(zhuǎn)換器拓撲無關(guān)(升壓、降壓、反激式等)，只與功率開關(guān)管柵極驅(qū)動邏輯信號(GD)有關(guān)，節(jié)省芯片引腳數(shù)量，且/或降低設(shè)計復雜程度。 前言 在一
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CAST和Achronix使用無損壓縮IP支持從數(shù)據(jù)中心到邊緣的數(shù)據(jù)處理
- 基于現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)的硬件加速器器件及嵌入式FPGA(eFPGA)領(lǐng)域內(nèi)領(lǐng)導性企業(yè)Achronix半導體公司(Achronix Semiconductor Corporation)日前宣布：與專注于為電子系統(tǒng)設(shè)計人員提供半導體IP的半導體知識產(chǎn)權(quán)公司CAST Incorporated達成合作;CAST的高性能無損壓縮IP已經(jīng)被植入，以支持Achronix 的FPGA產(chǎn)品組合，用來完成數(shù)據(jù)中心和移動邊緣間數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咝幚怼！ AST為Deflate
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“FPGA加速”正進入數(shù)據(jù)中心的主流應(yīng)用
- “英特爾現(xiàn)在的定位是以數(shù)據(jù)為中心的企業(yè)，而過去是PC平臺。”英特爾可編程解決方案事業(yè)部亞太區(qū)市場拓展經(jīng)理劉斌先生稱。他是在近日舉行的“英特爾可編程解決方案新聞發(fā)布會”上說此番話的。 此次發(fā)布會主要介紹了三個內(nèi)容： *采用英特爾PAC(可編程加速卡)的戴爾服務(wù)器現(xiàn)已大量上市;此外，富士通也在支持重點客戶使用。 *通過免費的PAC加速堆棧，可在常見軟件開發(fā)環(huán)境中提供通用硬件加速性能。 *兩個應(yīng)用案例：面向財務(wù)風險分析和數(shù)據(jù)庫加速的
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加速云基于FPGA的加速解決方案搞定高算力AI應(yīng)用場景
- 人工智能（AI）和大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展帶來對超高計算力的需求，使得相應(yīng)硬件組成和算法架構(gòu)也在不斷創(chuàng)新中尋求突破，以達到新應(yīng)用所需的計算能力。
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Arm/FPGA聯(lián)手發(fā)威 研華生產(chǎn)線大步邁入AI時代
- 人工智能(Artificial Intelligence, AI)無疑是近一兩年來科技產(chǎn)業(yè)內(nèi)最熱門的話題，除了科技業(yè)巨頭無不大力投入之外，金融等服務(wù)業(yè)者對導入人工智能，也展現(xiàn)出強烈興趣。制造業(yè)對AI技術(shù)的關(guān)注，也不在話下，并且在相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)逐漸到位的情況下，已開始有實際導入動作。 倡導智能制造不遺余力的研華科技，除了為各行各業(yè)提供對應(yīng)的先進解決方案外，在自家生產(chǎn)在線也開始逐步導入人工智能要素。比如機臺設(shè)備的狀態(tài)偵測/診斷、原物料/能源的使用狀況，乃至產(chǎn)品的品管流程等，均已逐步導入
- 關(guān)鍵字： Arm FPGA
英特爾? FPGA 加速人工智能發(fā)展，助力深度學習應(yīng)用于微軟必應(yīng)智能搜索
- 人工智能 (AI) 正在革新各行各業(yè)，改變數(shù)據(jù)的管理和解釋方式，而且將幫助人們和企業(yè)更快地解決實際難題。 今天的 微軟必應(yīng)智能搜索(Intelligent Search)*新聞?wù)故玖擞⑻貭? FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)技術(shù)正如何有效支持全球最先進的一些人工智能平臺。借助實時人工智能，必應(yīng) (Bing)搜索引擎不僅能夠提供標準搜索結(jié)果，還能滿足用戶的更多需求，幫助其快速了解所需知識和信息。必應(yīng)智能搜索將提供答案而非網(wǎng)頁，支持系統(tǒng)理解詞語和詞
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怎樣加速“深度學習”？GPU、FPGA還是專用芯片？
- 計算機發(fā)展到今天，已經(jīng)大大改變了我們的生活，我們已經(jīng)進入了智能化的時代。但要是想實現(xiàn)影視作品中那樣充分互動的人工智能與人機互動系統(tǒng)，就不得不提到深度學習。 深度學習 深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結(jié)構(gòu)。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。 深度學習的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度網(wǎng)(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深
- 關(guān)鍵字： GPU FPGA
聽大神聊FPGA設(shè)計：豁然開朗
- FPGA是可編程芯片，因此FPGA的設(shè)計方法包括硬件設(shè)計和軟件設(shè)計兩部分。硬件包括FPGA芯片電路、存儲器、輸入輸出接口電路以及其他設(shè)備，軟件即是相應(yīng)的HDL程序以及最新才流行的嵌入式C程序。硬件設(shè)計是基礎(chǔ)，但其方法比較固定，本書將在第4節(jié)對其進行詳細介紹，本節(jié)主要介紹軟件的設(shè)計方法。 目前微電子技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到SOC階段，即集成系統(tǒng)(Integrated System)階段，相對于集成電路(IC)的設(shè)計思想有著革命性的變化。SOC是一個復雜的系統(tǒng)，它將一個完整產(chǎn)品的功能集成在一個芯片上，包
- 關(guān)鍵字： FPGA
“老司機”：我不推薦因找工作而學習FPGA
- 最近的幾篇論文都改好投出去了，希望后面有好的結(jié)果。暫時也就有點閑暇時間空出來了，好久沒有寫技術(shù)文章來總結(jié)提煉一下了，今天難得就寫一點。 每年到了找工作的時節(jié)，總會有很多迷茫的小本甚至是小碩在到處訊問說：我是不是應(yīng)該去參加個培訓班，去學一門什么什么技術(shù)。然后學哪個比較好找工作一點，學哪個收入會高一點等等。每當這個時候就有很多抱著就業(yè)目的的人來問到底學什么技術(shù)好啊，哪個技術(shù)有前途啊，等等。 一般在這個時候，我是不推薦這幫人去學習FPGA的。當然，并不是FPGA技術(shù)不好，也不是學FPGA技術(shù)沒有前途，而
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