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EDA技術(shù)與FPGA設(shè)計(jì)應(yīng)用詳解
- 摘 要:eda技術(shù)是現(xiàn)代電子設(shè)計(jì)技術(shù)的核心,它在現(xiàn)代集成電路設(shè)計(jì)中占據(jù)重要地位。隨著深亞微米與超深亞微米技術(shù)的迅速發(fā)展,fpga設(shè)計(jì)越來越多地采用基于vhdl的設(shè)計(jì)方法及先進(jìn)的eda工具。本文詳細(xì)闡述了eda技術(shù)與fpga設(shè)計(jì)應(yīng)用?! £P(guān)鍵詞:電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化;現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列;復(fù)雜可編程邏輯器件;專用集成電路;知識(shí)產(chǎn)權(quán);甚高速集成電路硬件描述語言 引言 ---21世紀(jì)是電子信息產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)的知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代,信息領(lǐng)域正在發(fā)生一場(chǎng)巨大變革,其先導(dǎo)力量和決定性因素正是微電子集成電路。硅片技術(shù)的日益成
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物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)現(xiàn)狀與發(fā)展前景研討會(huì)
- 操作系統(tǒng)是物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的戰(zhàn)略制高點(diǎn),今天PC和手機(jī)時(shí)代的操作系統(tǒng)霸主未必能在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代延續(xù)霸業(yè)。操作系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的規(guī)律是,當(dāng)壟斷已經(jīng)形成,后來者就很難顛覆,只有等待下一次產(chǎn)業(yè)浪潮。如今,一個(gè)全新的、充滿想象空間的操作系統(tǒng)市場(chǎng)機(jī)會(huì)正在開啟。 如此關(guān)鍵的產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)必然是兵家必爭(zhēng)之地。ARM、谷歌、微軟、華為、阿里、海爾等國(guó)內(nèi)外著名的IT企業(yè)紛紛推出物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng),整個(gè)產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出群雄逐鹿的壯觀景象。傳統(tǒng)的嵌入式系統(tǒng)公司也不甘示弱,紛紛通過開源和并購(gòu)策略推出面向物聯(lián)網(wǎng)軟件平臺(tái),比如Intel、風(fēng)河、芯科和Micri
- 關(guān)鍵字: 物聯(lián)網(wǎng) ARM
ARMv8架構(gòu)哪里強(qiáng)?史上最高性能功耗最大可擴(kuò)展性
- ARMv8架構(gòu)哪里強(qiáng)?史上最高性能功耗最大可擴(kuò)展性-ARMv8系列,是ARM史上第一個(gè)64位的系列,Cortex-A 57是為智能手機(jī)和超級(jí)手機(jī)功耗級(jí)別提供最新的性能,超級(jí)手機(jī)指的是三星的Glaxay3或者是蘋果的iPhone5手機(jī)這級(jí)別的手機(jī),Cortex- A57過去的開發(fā)過程中代號(hào)是Atlas。Cortex-A53是ARM有史以來開發(fā)的功耗效率最高的應(yīng)用處理器,它也是能夠很好地?fù)?dān)任剛才提到的 big.LITTLE的一些應(yīng)用,Cortex-A53在開發(fā)過程中的代號(hào)是Apollo。ARMv8是一個(gè)真正意
- 關(guān)鍵字: ARM Cortex-A50
相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA是深度學(xué)習(xí)的未來?
- 相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA是深度學(xué)習(xí)的未來?-相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA在滿足深度學(xué)習(xí)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(jì)算的能力和高效的能耗,F(xiàn)PGA將在一般的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中展現(xiàn)GPU和GPP所沒有的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。同時(shí),算法設(shè)計(jì)工具日漸成熟,如今將FPGA集成到常用的深度學(xué)習(xí)框架已成為可能。未來,F(xiàn)PGA將有效地適應(yīng)深度學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢(shì),從架構(gòu)上確保相關(guān)應(yīng)用和研究能夠自由實(shí)現(xiàn)。
- 關(guān)鍵字: 機(jī)器學(xué)習(xí) FPGA GPU GPP
基于FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)算法
- 基于FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)算法-AI因?yàn)槠銫NN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))算法出色的表現(xiàn)在圖像識(shí)別領(lǐng)域占有舉足輕重的地位。基本的CNN算法需要大量的計(jì)算和數(shù)據(jù)重用,非常適合使用FPGA來實(shí)現(xiàn)。上個(gè)月,Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程師) 在2016年OpenPower峰會(huì)上發(fā)表了約20分鐘時(shí)長(zhǎng)的演講并討論了包括清華大學(xué)在內(nèi)的中國(guó)各大學(xué)研究CNN的一些成果。
- 關(guān)鍵字: 機(jī)器學(xué)習(xí) FPGA
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