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為何圖像和FPGA更配?揭秘背后的技術要素
- 背景 “No PP,No WAY”這是個眼見為實的世界,這是個視覺構成的信息洪流的世界。大腦處理視覺內(nèi)容的速度比文字內(nèi)容快6萬倍,而隨著智能手機的普及,圖片、視頻的產(chǎn)生和分享已經(jīng)是人們在社交平臺上的基本交流方式。用戶通過手機、平板、電腦上傳和分享自己的圖片,而且這個趨勢是每年都在增長(參見圖1)。 圖1. 2016年KPCB統(tǒng)計報告[1] 每天QQ相冊、微信朋友圈上,用戶上傳的圖片數(shù)量有上億張,這些圖片被后臺服務器存儲下來,再通過網(wǎng)絡分發(fā)出去。如果每張圖片
- 關鍵字: FPGA
基于verilog實現(xiàn)哈夫曼編碼的新方法
- 傳統(tǒng)的硬件實現(xiàn)哈夫曼編碼的方法主要有:預先構造哈夫曼編碼表,編碼器通過查表的方法輸出哈夫曼編碼[1];編碼器動態(tài)生成哈夫曼樹,通過遍歷節(jié)點方式獲取哈夫曼編碼[2-3]。第一種方法從平均碼長角度看,在很多情況下非最優(yōu);第二種方法需要生成完整的哈夫曼樹,會產(chǎn)生大量的節(jié)點,且需遍歷哈夫曼樹獲取哈夫曼編碼,資源占用多,實現(xiàn)較為麻煩。本文基于軟件實現(xiàn)[4]時,使用哈夫曼樹,會提出一種適用于硬件并行實現(xiàn)的新數(shù)據(jù)結構——字符池,通過對字符池的頻數(shù)屬性比較和排序來決定各個字符節(jié)點在字符池中的歸屬。配置字符池的同時逐步生成
- 關鍵字: verilog 哈夫曼編碼 字符池 FPGA 201712
Lattice:聚焦網(wǎng)絡邊緣計算的差異化市場
- 延宕了一年之久的萊迪思(Lattice)收購案近期終于落下帷幕。由于受到特朗普的否決,Canyon Bridge對Lattice的收購要約可能告吹。雖然買賣不成,但lattice發(fā)展的腳步還是要繼續(xù)邁進。根據(jù)其最新的動態(tài)來看,lattice瞄準了網(wǎng)絡邊緣這一逐漸興起的領域。 目前的網(wǎng)絡中已經(jīng)有64億臺設備連接,此外還新增了550萬臺新設備,因此物聯(lián)網(wǎng)的興起需要采用新的處理和分析需求的方法。充分利用物聯(lián)網(wǎng)需要在設備和云之間實現(xiàn)強大的無縫連接,同時消除計算問題和隱私問題。云計算結合IoT技術的能力意
- 關鍵字: Lattice FPGA
讓FPGA更好地定制化,Achronix祭出custom blocks(定制單元塊)
- 讓FPGA定制進ASIC/SoC 顧名思義,F(xiàn)PGA就是“可編程”邏輯陣列,特點是通用性,利用編程實現(xiàn)各種功能。但是Achronix讓它定制化了??纯碅chronix怎么說?! 】v觀FPGA的技術創(chuàng)新史,傳統(tǒng)FPGA制造商所關注的提供通用的可編程功能,例如上世紀80年代提供基于SRAM?LUT的功能,90年代推出嵌入式RAM存儲器,2000年代推出加強數(shù)學運算的DSP,2010年代加入SerDes和硬化的I/O協(xié)議。他們的共同特點是通用性強,因此一塊FPGA可以賣給不同的客戶,但是缺少定制
- 關鍵字: Achronix FPGA
電路設計常見的八個誤區(qū)
- 現(xiàn)象一:這板子的PCB設計要求不高,就用細一點的線,自動布吧 點評:自動布線必然要占用更大的PCB面積,同時產(chǎn)生比手動布線多好多倍的過孔,在批量很大的產(chǎn)品中,PCB廠家降價所考慮的因素除了商務因素外,就是線寬和過孔數(shù)量,它們分別影響到PCB的成品率和鉆頭的消耗數(shù)量,節(jié)約了供應商的成本,也就給降價找到了理由?! ‖F(xiàn)象二:這些總線信號都用電阻拉一下,感覺放心些?! ↑c評:信號需要上下拉的原因很多,但也不是個個都要拉。上下拉電阻拉一個單純的輸入信號,電流也就幾十微安以下,但拉一個被驅(qū)動了的信號,其電流將達
- 關鍵字: PCB FPGA
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