fpga：quartusⅡ 文章進(jìn)入fpga：quartusⅡ技術(shù)社區(qū)

英特爾 FPGA 助力 Microsoft Azure 人工智能

　　新特性：在近日舉行的 Microsoft Build 大會上，Microsoft推出了基于 Project Brainwave 的 Azure 機(jī)器學(xué)習(xí)硬件加速模型，并與 Microsoft Azure Machine Learning SDK 相集成以供預(yù)覽?？蛻艨梢允褂?Azure 大規(guī)模部署的英特爾? FPGA(現(xiàn)場可編程邏輯門陣列)技術(shù)，為其模型提供行業(yè)領(lǐng)先的人工智能 (AI) 推理性能?！　　白鳛橐患艺w技術(shù)提供商，我們通過與 Microsoft 密切合作為人工智能提供支持。人工智能適用于
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解讀中國芯片真實水平，與世界頂尖差多少？

我國缺乏技術(shù)積累，沒有辦法很快趕上去。關(guān)鍵是缺乏這方面的人才，很多時候，人才靠錢來挖都是挖不到的。
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中國萬能芯片獲突破可用于相控陣?yán)走_(dá) 打破西方壟斷

本次中國電子和中國電科在FPGA上取得的成績，則充分說明了，自主研發(fā)的路是完全能夠走通的。
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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(xué)習(xí)和工作經(jīng)驗之總結(jié)?！　∵壿媽懚嗔?，有時候一些基本的錯誤忘了避免了?！　∽蛱煸O(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?！　?nbsp; &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(jìn)行圖像處理存在很多的困難，需要學(xué)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?！　畏鶊D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(jìn)行依次處
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工程師設(shè)計經(jīng)驗分享：畫FPGA開發(fā)板所犯的那些錯誤

　　畫FPGA開發(fā)板所犯的那些錯誤，小編這里先截下我最初畫這個開發(fā)板的一張“慘不忍睹”的PCB讓大家看看?！　op Layer如圖：　　　　Bottom Layer如圖：　　　　第一遍畫的時候，想“速戰(zhàn)速決”把它畫完，草草了事，但是等全部布線完以后卻發(fā)現(xiàn)這里面的錯誤實在是太多了，我覺得最核心的錯誤就是一開始就沒有注意整個系統(tǒng)各個元器件的布局，從而導(dǎo)致了“災(zāi)難”的發(fā)生，后來的布線也就非常困難。大家很容易可以
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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(dǎo)性企業(yè)Achronix半導(dǎo)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(dǎo)體IP的半導(dǎo)體知識產(chǎn)權(quán)公司CAST Incorporated達(dá)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?。　　CAST為Deflate
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FPGA學(xué)習(xí)：PLL分頻計數(shù)的LED閃爍實例

　　如圖8.17所示，本實例將用到FPGA內(nèi)部的PLL資源，輸入FPGA引腳上的25MHz時鐘，配置PLL使其輸出4路分別為12.5MHz、25MHz、50MHz和100MHz的時鐘信號，這4路時鐘信號又分別驅(qū)動4個不同位寬的計數(shù)器不停的計數(shù)工作，這些計數(shù)器的最高位最終輸出用于控制4個不同的LED亮滅。由于這4個時鐘頻率都有一定的倍數(shù)關(guān)系，所以我們也很容易通過調(diào)整合理的計數(shù)器位寬，達(dá)到4個LED閃爍一致的控制。　　　　cy4.v模塊代碼解析　　先來看cy4.v模塊的
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“FPGA加速”正進(jìn)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(fēng)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(dá)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(dǎo)入人工智能，也展現(xiàn)出強(qiáng)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(dǎo)入動作?！　〕珜?dǎo)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(jìn)解決方案外，在自家生產(chǎn)在線也開始逐步導(dǎo)入人工智能要素。比如機(jī)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(dǎo)入
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英特爾? FPGA 加速人工智能發(fā)展，助力深度學(xué)習(xí)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?！　〗裉斓?nbsp;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(jìn)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(biāo)準(zhǔn)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(xué)習(xí)”？GPU、FPGA還是專用芯片？

　　計算機(jī)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(jìn)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(jī)互動系統(tǒng)，就不得不提到深度學(xué)習(xí)?！　∩疃葘W(xué)習(xí)　　深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)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?！　∩疃葘W(xué)習(xí)的概念由Hinton等人于2006年提出?；谏钚哦染W(wǎng)(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)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
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CPU主頻比FPGA快，但為啥FPGA才可以加速？

　　CPU的主頻高達(dá)幾個GHz，F(xiàn)PGA的速率往往在幾百兆。但是，往往我們會說FPGA會給CPU進(jìn)行加速?！　‰m然CPU主頻很高，但其是通用處理器，做某個特定運算(如信號處理，圖像處理)可能需要很多個時鐘周期;而FPGA可以通過編程重組電路，直接生成專用電路，加上電路并行性，可能做這個特定運算只需要一個時鐘周期。　　假設(shè)我們用FPGA完整的實現(xiàn)了CPU，然后再跑軟件的話，的確比CPU慢。問題是FPGA不會那么干，它會直指問題本質(zhì)，解決問題。　　　　即使我們用FPGA實現(xiàn)一個CP
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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(jìn)行詳細(xì)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(fù)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
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