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FPGA视频加速的未来

2019年7月1日,Xilinx收购了NGCodec,NGCodec能够提供非常好的基于FPGA的云上视频解决方案,同时Xilinx也提供包括ZYNQ里面内嵌的VCU硬件的H.264、H.265编码器和解码器 Xilinx收购NGCodec目的在于发展云视频的市场,Xilinx作为一家主要的世界级FPGA和平台的厂商,主要的技术是Ultrascale+和Versal FPGAs,在这两个平台的基础上可以开发基于 附带AI的解决方案,和Video+AI的集成方式对比,FPGA会是你理想的平台。 当讨论“Live Video”的时候,Xilinx想面对的宽度市场分类是那些需要实时处理的视频,而不是提前处理好放在文件服务器中拿去播放的视频,如果是放在文件服务器中从OBS中调出来不需要转码就可以通过时间轴放出去的视频叫做 8月23日·北京 | LiveVideoStack联合赛灵思,邀请多位专家展现基于FPGA的硬件加速特性,在视频、图片编码与转码以及AI计算方面带来的收益。

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fpga流水线设计思想_fpga视频容易入门

这一概念我是最早在《高级FPGA设计——结构、实现和优化》(Steve Kilts)一书中接触到的。作者在书中提到,高流量设计的抽象术语就是“流水线”。 答案是FPGA的并行性。这一点在Donald G.Bailey 的《基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计》中提到过。作者指出,流水性设计,就是将系统整体操作拆解成若干操作步骤进行处理。 我是fpga小白,写博客只为分享和记录。

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    fpga颜色空间转换视频演示

    2 fpga实现 fpga的实现采用hdmi输入,dvi转rgb后验证过程与仿真实现过程一致,最后通过rgb转dvi输出到hdmi口。整个过程如下图所示。 ? 3 视频演示 3.1 rgb2ycbcr444视频效果 原文阅读:YCbCr444转YCbCr422 3.2 ycbcr444转422视频效果 原文阅读:fpga实现YCbCr422转YCbCr444 3.3 ycbcr422转ycbcr444视频效果 4 matlab整体验证 close all clear all clc I=imread('1.bmp'); [H ,W ,D]=size(I)

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    Xilinx FPGA,“加速”视频质量提升

    FPGA的优势 ? 大家好,我是来自Xilinx的张吉帅,随着视频内容的火爆,其在网络上的传输量越来越大,对视频编解码算力也有了更高的需求;此外,视频压缩的标准也在不断提升,对于H.264视频编码压缩,CPU基本可以勉强支持 根据实际数据显示,相较于CPU与GPU在BASE LAN加速卡上的表现,基于FPGA可以实现对H.265 1080P 120帧/秒的视频编码压缩,并且在压缩率、压缩质量以及功耗上都具有更大的优势。 除此之外,与ASIC相比,其性价比会高于FPGAFPGA还占有相当大一部分市场份额的原因主要是因为FPGA从方案设计开发到实际应用,整体流程周期非常短。 ? 例如GPU或ASIC可以实现编码相关工作,而对于赛灵思FPGA,我们可以在芯片中加入HEVC和ABRScaler的IP,从而实现多种不同码率视频流的生成。除此之外,还有低延迟等更多特性。 2.

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    FPGA零基础学习FPGA芯片简介

    FPGA零基础学习FPGA芯片简介 大侠好,欢迎来到FPGA技术江湖。 本系列将带来FPGA的系统性学习,从最基本的数字电路基础开始,最详细操作步骤,最直白的言语描述,手把手的“傻瓜式”讲解,让电子、信息、通信类专业学生、初入职场小白及打算进阶提升的职业开发者都可以有系统性学习的机会 后续会陆续更新 Xilinx 的 Vivado、ISE 及相关操作软件的开发的相关内容,学习FPGA设计方法及设计思想的同时,实操结合各类操作软件,会让你在技术学习道路上无比的顺畅,告别技术学习小BUG 卡破脑壳,告别目前忽悠性的培训诱导,真正的去学习去实战应用,这种快乐试试你就会懂的。 目前学习FPGA设计,使用INTEL FPGA和Xilinx FPGA的居多,这两家的FPGA芯片也是应用最多的。

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    FPGA零基础学习FPGA芯片简介

    本系列将带来FPGA的系统性学习,从最基本的数字电路基础开始,最详细操作步骤,最直白的言语描述,手把手的“傻瓜式”讲解,让电子、信息、通信类专业学生、初入职场小白及打算进阶提升的职业开发者都可以有系统性学习的机会 后续会陆续更新 Xilinx 的 Vivado、ISE 及相关操作软件的开发的相关内容,学习FPGA设计方法及设计思想的同时,实操结合各类操作软件,会让你在技术学习道路上无比的顺畅,告别技术学习小BUG 卡破脑壳,告别目前忽悠性的培训诱导,真正的去学习去实战应用,这种快乐试试你就会懂的。 在学习数字电路基础时,布尔表达式化简完后,经常让我们化简为与非的形式,也就是说最后的电路都要用与非门来实现?这件事情怎么证明呢? 目前学习FPGA设计,使用INTEL FPGA和Xilinx FPGA的居多,这两家的FPGA芯片也是应用最多的。

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    基于FPGA视频图像水印的实现

    基于FPGA视频图像水印的实现 作者:OpenS_Lee 1 背景知识 日常生活中我们经常见到数字图像水印的存在。例如图1所示。数字图像水印在日常生活中也起到非常重要的作用。 图2 一个简单的可见水印 2 数字图像水印的FPGA实现 ? 图3 视频图像的数字图像水印的FPGA实现流程图 我们要在视频图像采集系统终端显示一个五角星水印: 1)水印的制作 如图4所示,我们使用画图工具来制作一个图案。 ? 图5 BMP2MIF工具 3)FPGA watermark源码: ? ? 4)图像水印的实现 我们分别取了a =1 和 a = 0.5两种效果。 ? 图6 未加水印的图像 ?

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    基于FPGA视频图像拼接融合

    基于FPGA视频图像拼接融合 本项目简单来说,就是实时生成视频全景图,该架构经过优化,可以实时视频输出。 算法 下图说明了描述算法每个步骤的系统框图 该系统大致可以分为三个子系统: 预处理 基于 SIFT 的特征提取 框架拼接融合 预处理 系统的输入视频流为 8 位 RGB 格式。 视频流的每个单独帧将具有对应于红色、绿色和蓝色的三个通道。视频帧中的颜色信息不会增强特征检测。此外,与单通道 8 位图像相比,3 通道 8 位图像的计算需要更多时间。 拼接图像 FPGA程序顶层设计 顶层架构的框图如下图所示。 过滤阶段 关键点阶段 关键点匹配阶段 帧混合阶段 项目地址 https://github.com/AugustinJose1221/FPGA-Build https://github.com/AugustinJose1221

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    FPGA零基础学习:Intel FPGA 开发流程

    本次带来FPGA系统性学习系列,今天开始正式更新,之前更新过类似的郝旭帅FPGA零基础学习系列,由于时间久远,之前的系列所用开发操作软件、硬件设备及所涉及知识维度都有待更新及完善。 本系列将带来FPGA的系统性学习,从最基本的数字电路基础开始,最详细操作步骤,最直白的言语描述,手把手的“傻瓜式”讲解,让电子、信息、通信类专业学生、初入职场小白及打算进阶提升的职业开发者都可以有系统性学习的机会 后续会陆续更新 Xilinx 的 Vivado、ISE 及相关操作软件的开发的相关内容,学习FPGA设计方法及设计思想的同时,实操结合各类操作软件,会让你在技术学习道路上无比的顺畅,告别技术学习小BUG 本文中设计将采用CYCLONE系列FPGA进行讲解,如果读者有其他系列(必须是Intel FPGA,否则无法在Quartus上开发),也可以进行学习,不同系列的开发流程基本相同。 在FPGA学习开发板上,大部分都会有一些按键和LED,这些按键就可以为输入提供高低电平,LED就可以检测输出的电平值。

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    FPGA零基础学习:Intel FPGA 开发流程

    FPGA零基础学习:Intel FPGA 开发流程 大侠好,欢迎来到FPGA技术江湖。 本次带来FPGA系统性学习系列,今天开始正式更新,之前更新过类似的郝旭帅FPGA零基础学习系列,由于时间久远,之前的系列所用开发操作软件、硬件设备及所涉及知识维度都有待更新及完善。 本系列将带来FPGA的系统性学习,从最基本的数字电路基础开始,最详细操作步骤,最直白的言语描述,手把手的“傻瓜式”讲解,让电子、信息、通信类专业学生、初入职场小白及打算进阶提升的职业开发者都可以有系统性学习的机会 后续会陆续更新 Xilinx 的 Vivado、ISE 及相关操作软件的开发的相关内容,学习FPGA设计方法及设计思想的同时,实操结合各类操作软件,会让你在技术学习道路上无比的顺畅,告别技术学习小BUG 本文中设计将采用CYCLONE系列FPGA进行讲解,如果读者有其他系列(必须是Intel FPGA,否则无法在Quartus上开发),也可以进行学习,不同系列的开发流程基本相同。

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    如何学习FPGA「建议收藏」

    智能仪器原理及应用 6、控制系统——自动控制原理、现代控制理论、过程控制工程、模糊控制器理论与应用 7、压缩、编码、加密——数论、抽象代数、现代编码技术、信息论与编码、数据压缩导论、应用密码学、音频信息处理技术、数字视频编码技术原理 推荐《基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计》、《基于FPGA的数字图像处理原理及应用》。 5、进一步钻研数学。要在算法上更上一层,必然需要更多的数学,所以这里建议学习实分析、泛涵分析、小波分析等。 具体的学习路线可以参考本博客的《如何学习硬件设计——理论篇》和《如何学习硬件设计——实践篇》。 十、学无止境。 自己在学习很厉害的东西,然后也感觉自己很厉害,但这只是错觉而已。 2、入门应该学习尽量简单的东西,要么专心学习ARM,要么专心学习FPGA。这样更容易有成就感,增强信心。 d、推荐一些微电子的教学视频。 可以参考本博客的《微电子教学视频–Silicon Run等》。

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    基于FPGA的CameraLink视频开发案例

    CameraLink + FPGA架构视频采集系统 采用CameraLink + FPGA架构的视频采集与传输系统,既可实现符合CameraLink协议的数字相机,采集卡之间的通信与控制,同时实现对图像数据采集 创龙科技(Tronlong)的Kintex-7、Zynq-7045/7100等FPGA板卡已实现CameraLink视频采集与处理方案。 本文将为您分享基于Kintex-7 FPGA评估板的CameraLink视频开发案例。 1 硬件平台 本文基于创龙科技TLK7-EVM评估板进行演示。 TLK7-EVM是一款基于Xilinx Kintex-7系列FPGA设计的高端评估板,由核心板和评估底板组成。核心板经过专业的PCB Layout和高低温测试验证,稳定可靠,可满足各种工业应用环境。 2 案例功能 案例功能:评估板通过FMC视频模块TLCameraLinkF的CameraLink接口进行分辨率为1280x1024的视频采集,并通过TLCameraLinkF模块的HDMI接口将采集到的视频进行输出

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    基于 FPGA视频流人脸伪造设备

    鉴于此,我们决定采用 Xilinx 的 PYNQ-Z2 开发板,将 FPGA 高度并行化的特点与人工智能安全相结合,设计了一种具有实时人脸伪造能力的视频采集设备。 目的在于对视频 数据进行有针对性的伪造,协助安全系统的评估与改进。相较于传统的基于软件实现的人 脸伪造系统,采用FPGA,功耗与成本较低,实时性较高,伪造结果真实,并且隐蔽性更高。 如果利用在会议视频中,可以协助会议平台完善对参会者的身份验证的系统,防止出现利用参会者的照片、视频信息冒名顶替的行为。 从软件方面上,Xilinx 提供大量的 Python API,同时提供深度学习相关的 IP 核 DPU 以及相应的配套软件 Vitis AI,可以快速部署相应的深度学习模型。 之后考虑可以采用算力更高的 Ultra96 开发板进 行音视频的协同 DeepFake,或者采用 FPGA 阵列提高单位时间内的处理能力,甚至在云端接入 GPU,将 FPGA 作为实体输入,加速深度网络的计算

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    FPGA学习之基本结构

    如何学习FPGA中提到第一步:学习、了解FPGA结构,FPGA到底是什么东西,芯片里面有什么,不要开始就拿个开发板照着别人的东西去编程。既然要开始学习FPGA,那么就应该从其基本结构开始。 以下内容是我学习过程中的整理的一些东西。 主要来自:Xilinx中文网站,博客LAY Trust Jesus,博文FPGA学习笔记 ,博文FPGA基本结构 1.可编程逻辑器件 从PLD的发展历程来看,按照结构区分,前后共有4种可编程逻辑器件类型 存储器,时钟管理 此外,大部分FPGA内部嵌入了块RAM用来实现片上存储;大多数 FPGA 都提供数字时钟管理(所有 Xilinx FPGA 都具有此特性)。 看到了一则新闻 深度学习算法有望在FPGA和超级计算机上运行,和我前段时间想的一样,FPGA是很有很好的发明,学好FPGA是很有意义的!

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    深度学习FPGA VS GPU

    阅读原文有学习资源分享。 导语:FPGA 在加速下一代深度学习方面能击败GPU吗? 许多图像、视频和语音来自社交媒体和物联网等数据源,这些内容的数字数据继续急剧增长,从而促使企业界需要分析技术让这些数据易于理解、具有实用性。 数据分析常常依赖机器学习算法。 英特尔可编程解决方案部门的FPGA 架构师兰迪·黄(Randy Huang)博士是这篇论文的合著者之一,他说:“深度学习是人工智能方面最激动人心的领域,因为我们已经看到深度学习带来了最大的进步和最广泛的应用 我们的研究发现,FPGA 在DNN 研究中表现很出色,可以运用于需要分析大量数据的人工智能、大数据或机器学习等研究领域。 黄说:“专门针对FPGA的机器学习算法有更大的预留空间。”图2表明了FPGA极高的可定制性(2A),因而能够有效地实施新兴的DNN(2B)。 ?

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    基于Xilinx FPGA视频图像采集系统

    本站点博客将逐步迁移至http://ninghechuanblogs.cn/   本篇要分享的是基于Xilinx FPGA视频图像采集系统,使用摄像头采集图像数据,并没有用到SDRAM 这个工程使用的是OV7670 30w像素摄像头,用双口RAM做存储,显示窗口为320x240,而且都知道7670的显示效果也不怎么样,这是一次偶然的机会我得到的资源,便在basys3、zybo、国产FPGA 当然这只是一个基础,博主日后也会着手去深入学习基于FPGA的摄像头的驱动。 ? 这是本系统简单的结构框图,主要有摄像头配置模块、图像数据采集模块、像素数据存储模块、VGA显示驱动模块组成。 ? 最后是VGA显示模块,将储存的数据读出,显示在VGA显示器上,这样这个视频采集系统就完成了。 这里只是大概介绍下视频图像采集系统的设计思路,没有详细介绍每一个部分,后面博主计划尝试使用FPGA驱动OV7725 sensor,到时会详细记录开发过程,希望大家能够相互关注并且共同学习

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    【详解】FPGA:深度学习的未来?

    本文从硬件加速的视角考察深度学习FPGA,指出有哪些趋势和创新使得这些技术相互匹配,并激发对FPGA如何帮助深度学习领域发展的探讨。 1.简介 机器学习对日常生活影响深远。 本文考察FPGA上深度学习的现状,以及目前用于填补两者间鸿沟的技术发展。因此,本文有三个重要目的。首先,指出深度学习领域存在探索全新硬件加速平台的机会,而FPGA是一个理想的选择。 其次,勾勒出FPGA支持深度学习的现状,指出潜在的限制。最后,对FPGA硬件加速的未来方向提出关键建议,帮助解决今后深度学习所面临的问题。 2. 常用深度学习软件工具 在深度学习最常用的软件工具中,有些工具已经在支持CUDA的同时,认识到支持OpenCL的必要性。这将使得FPGA更容易实现深度学习的目的。 同时,算法设计工具日渐成熟,如今将FPGA集成到常用的深度学习框架已成为可能。未来,FPGA将有效地适应深度学习的发展趋势,从架构上确保相关应用和研究能够自由实现。

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    FPGA Zynq学习笔记分享

    大侠好,欢迎来到FPGA技术江湖,江湖偌大,相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖,在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源,或者一起煮酒言欢。 今天给大侠带来FPGA设计中Zynq学习笔记,做硬件的第一个实例,一般当然是LED点灯啦,话不多说,上货。 ? 硬件:ZedBoard 软件:ISE 14.7 1、新建工程 ? 2、选择平台 ? END 后续会持续更新,带来Vivado、 ISE、Quartus II 、candence等安装相关设计教程,学习资源、项目资源、好文推荐等,希望大侠持续关注。

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    FPGA学习altera 系列 第十五篇 固化fpga配置芯片

    大侠好,欢迎来到FPGA技术江湖,江湖偌大,相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖,在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源,或者一起煮酒言欢。 今天给大侠带来“FPGA学习系列 altera"系列,持续更新。 此学习心得是本人之前所写,所用设计软件为Quartus II 13.1,现Quartus II 新版本已更新到19+,以下仅供初学者学习参考。后续会更新其他系列,敬请关注。话不多说,上货。 ? FPGA虽然有重新配置的优势,带来的不利就是它每次在系统掉电之后,之前载入的程序将会丢失,系统上电后需要重新配置。设计者为了弥补这项缺陷,在FPGA芯片的旁边都会设置一个flash(掉电不丢失)。 .sof文件和.pof文件相信读者都已经很熟悉了,但是现在的开发板上大部分把AS配置口去掉了,难道就不让去固化FPGA配置芯片了吗?答案是否定的,我们可以通过JTAG固化FPGA配置芯片。 ?

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