- 最近幾年，深度學習成為計算機視覺、語音識別、自然語言處理等關鍵領域中所最常使用的技術，被業(yè)界大為關注。然而，深度學習模型需要極為大量的數據和
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FPGA GPU GPP 深度學習
- 相比GPU和GPP，FPGA是深度學習的未來？-相比GPU和GPP，FPGA在滿足深度學習的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計算的能力和高效的能耗，FPGA將在一般的深度學習應用中展現GPU和GPP所沒有的獨特優(yōu)勢。同時，算法設計工具日漸成熟，如今將FPGA集成到常用的深度學習框架已成為可能。未來，FPGA將有效地適應深度學習的發(fā)展趨勢，從架構上確保相關應用和研究能夠自由實現。
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機器學習 FPGA GPU GPP
- 小基站勢如破竹 最近，中國三大移動運營商鋪天蓋地的4G廣告讓人感覺到4G時代真的來臨，而且來的比3G更猛烈些。隨著4G的普及，4G網絡中傳播的數據量是不可估量的，基站作為數據傳輸的中轉站，其規(guī)模、形式、性能也需要進一步革新。大型基站固然重要，如目前最普遍的宏基站以及大為熱門的云RAN，而現在的手機基站網絡越來越復雜，基站形態(tài)越來越多，3G和4G的發(fā)展催生了大量對小型基站的需求，它們在幫助移動運營商應對日益復雜的網絡容量挑戰(zhàn)方面發(fā)揮著關鍵作用。小型化的基站主要有城域基站、微微蜂窩基站(Picocell
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飛思卡爾 4G GPP
- 1 引言
在通信領域尤其是無線通信方面，隨著技術不斷更新和新標準的發(fā)布，設計者需要一個高速通用硬件平臺來實現并驗證自己的通信系統(tǒng)和相關算法。FPGA(現場可編程門陣列)作為一種大規(guī)?？删幊踢壿嬈骷?，體系結構和邏輯單元靈活、集成度高、適用范圍寬，并且設計開發(fā)周期短、設計制造成本低、開發(fā)工具先進并可實時在線檢驗，廣泛應用于產品的原型設計和產品生產。
與傳統(tǒng)的DSP(數字信號處理器)或GPP(通用處理器)相比，FPGA在某些信號處理任務中表現出非常強的性能，具有高吞吐率、架構和算法靈活、并行計
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FPGA 通信 基帶驗證 DSP GPP
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