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基于FPGA的系統(tǒng)促進(jìn)提高電機控制性能
- 基于FPGA的系統(tǒng)促進(jìn)提高電機控制性能-電機在各種工業(yè)、汽車和商業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。電機由驅(qū)動器控制,驅(qū)動器通過改變輸入功率來控制其轉(zhuǎn)矩、速度和位置。高性能電機驅(qū)動器可以提高效率,實現(xiàn)更快速、更精確的控制。高級電機控制系統(tǒng)集控制算法、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)和用戶接口于一體,因此需要更多處理能力來實時執(zhí)行所有任務(wù)。現(xiàn)代電機控制系統(tǒng)通常利用多芯片架構(gòu)來實現(xiàn):數(shù)字信號處理器(DSP)執(zhí)行電機控制算法,F(xiàn)PGA 實現(xiàn)高速I/O 和網(wǎng)絡(luò)協(xié)議,微處理器處理執(zhí)行控制。
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英特爾FPGA 支持阿里云的加速即服務(wù)
- 今天,英特爾?宣布英特爾現(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA) 為阿里巴巴集團的云計算部門—阿里云的加速即服務(wù)(Acceleration-as-a-Service)提供支持。加速服務(wù)可通過阿里云網(wǎng)站提供,支持客戶在云中開發(fā)與部署加速器解決方案,以便應(yīng)用到人工智能推理、視頻流分析、數(shù)據(jù)庫加速和需要密集型計算的其他領(lǐng)域?! ∮⑻貭?nbsp;FPGA 支持的加速即服務(wù)也被稱作阿里云 F1 實例,支持用戶通過即購即用的模式獲得云加速服務(wù),從而節(jié)省前期的硬件投資?! ?/li>
- 關(guān)鍵字: 英特爾 FPGA
EDA技術(shù)與FPGA設(shè)計應(yīng)用詳解
- 摘 要:eda技術(shù)是現(xiàn)代電子設(shè)計技術(shù)的核心,它在現(xiàn)代集成電路設(shè)計中占據(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)計越來越多地采用基于vhdl的設(shè)計方法及先進(jìn)的eda工具。本文詳細(xì)闡述了eda技術(shù)與fpga設(shè)計應(yīng)用?! £P(guān)鍵詞:電子設(shè)計自動化;現(xiàn)場可編程門陣列;復(fù)雜可編程邏輯器件;專用集成電路;知識產(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)的知識經(jīng)濟時代,信息領(lǐng)域正在發(fā)生一場巨大變革,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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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所沒有的獨特優(yōu)勢。同時,算法設(shè)計工具日漸成熟,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,從架構(gòu)上確保相關(guān)應(yīng)用和研究能夠自由實現(xiàn)。
- 關(guān)鍵字: 機器學(xué)習(xí) FPGA GPU GPP
基于FPGA加速機器學(xué)習(xí)算法
- 基于FPGA加速機器學(xué)習(xí)算法-AI因為其CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))算法出色的表現(xiàn)在圖像識別領(lǐng)域占有舉足輕重的地位。基本的CNN算法需要大量的計算和數(shù)據(jù)重用,非常適合使用FPGA來實現(xiàn)。上個月,Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程師) 在2016年OpenPower峰會上發(fā)表了約20分鐘時長的演講并討論了包括清華大學(xué)在內(nèi)的中國各大學(xué)研究CNN的一些成果。
- 關(guān)鍵字: 機器學(xué)習(xí) FPGA
如何使用FPGA加速機器學(xué)習(xí)算法
- 如何使用FPGA加速機器學(xué)習(xí)算法- 當(dāng)前,AI因為其CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))算法出色的表現(xiàn)在圖像識別領(lǐng)域占有舉足輕重的地位?;镜腃NN算法需要大量的計算和數(shù)據(jù)重用,非常適合使用FPGA來實現(xiàn)。上個月,Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程師)在2016年OpenPower峰會上發(fā)表了約20分鐘時長的演講并討論了包括清華大學(xué)在內(nèi)的中國各大學(xué)研究CNN的一些成果。
- 關(guān)鍵字: FPGA GPU AuvizDNN
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