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    fpga编程语言VHDL_vhdl和fpga

    以我个人经验,我也是在硬件方面做了几年的老油条了,大学时玩过单片机,也就是大家常说的C51,C52,单片机驱动个流水灯还行,但是研究生阶段遇到的很多问题,单片机就有心无力了。至于ARM,DSP or FPGA,由于研一做无人机做了DSP的项目,鄙人觉得DSP入手比较难,但是DSP主攻方向是算法研究的,用于算法处理,绝对是ARM,FPGA替代不了的。但是DSP也有他的局限性,他不利于做硬件系统的驱动控制芯片,通常起着硬件系统控制模块的还是是ARM和FPGA,对比ARM和FPGA,我建议学一种,学精就行,不要三期两道!但是我比较推崇FPGA,因为其应用前景相比于ARM更为广阔,与此同时,FPGA正在朝着算法研究的方向发展,也就是说它有趋势会替代DSP。但目前,一块好的信号处理板的模式通常是DSP+FPGA或者DSP+ARM,所以学习DSP和FPGA结合开发的技术尤为重要!

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    机器人10大流行编程语言对比,你掌握了哪种?

    我究竟应该先学哪种编程语言? 这是一个许多新入行的机器人工程师在他们职业生涯中至少会问一次的问题。不幸的是,这也是一个没有简单答案的问题。 也许更恰当的问题应该是先从哪种编程语言开始学起?但是,你仍然会得到不同的看法,但是许多机器人专家会同意从关键编程语言开始学。 在本文中,我们将会审视在机器人学中最流行的10种编程语言,深入探讨它们各自的优缺点以及使用和弃用它们的原因。 这实际上是个很有道理的问题——毕竟,如果你从不付诸实践,那为什么要花大量的时间和精力去学习一种新的编程语言呢?如果作为一名机器人学新

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    美国伯明翰大学团队使用Theano,Python,PYNQ和Zynq开发定点Deep Recurrent神经网络

    该文介绍了使用Python编程语言成功实现和训练基于固定点深度递归神经网络(DRNN); Theano数学库和多维数组的框架; 开源的基于Python的PYNQ开发环境; Digilent PYNQ-Z1开发板以及PYNQ-Z1板上的赛灵思Zynq Z-7020的片上系统SoC。Zynq-7000系列装载了双核ARM Cortex-A9处理器和28nm的Artix-7或Kintex-7可编程逻辑。在单片上集成了CPU,DSP以及ASSP,具备了关键分析和硬件加速能力以及混合信号功能,出色的性价比和最大的设计灵活性也是特点之一。使用Python DRNN硬件加速覆盖(一种赛灵思公司提出的硬件库,使用Python API在硬件逻辑和软件中建立连接并交换数据),两个合作者使用此设计为NLP(自然语言处理)应用程序实现了20GOPS(10亿次每秒)的处理吞吐量,优于早期基于FPGA的实现2.75倍到70.5倍。

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    1024bit以上大位宽可重构包处理器可编程CRC算法的设计与实现

    循环冗余码校验(CRC)是一种众所周知的错误检测代码,已广泛用于以太网,PCIe和其他传输协议中。现有的基于FPGA的实现解决方案在高性能场景中会遇到资源过度利用的问题。填充零问题和可编程性的引入进一步加剧了这个问题。在本文中,提出了stride-by-5算法,以实现FPGA资源的最佳利用。提出了pipelining go back算法来解决填充零问题。提出了使用HWICAP进行重编程的方法,以实现资源占用少且恒定的可编程性。实验结果表明,所提出的非分段架构的资源利用率与两种基于FPGA的最新CRC实现相比,降低80.7%-87.5%和25.1%-46.2%,并且所提出的分段架构具有比两种最新状态更低的资源利用率,分别降低了81.7%-85.9%和2.9%-20.8%艺术建筑。此外,保证了吞吐量和可编程性。源代码已在GitHub开源。

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    一种不带CPU的DPU架构:Hyperion

    人类自诞生之日起,就常常因为一些事情经常这样或那样做而形成一种惯例,我们称这种惯例为习惯。CPU就是这么一种产物,什么都可以做,灵活,好用。但随着定制化芯片的不断发展,是否真的需要CPU逐渐成为一种值得考虑的问题。尤其在定制计算领域,CPU的计算能耗比过高已经成为事实,甚至有几个数量级的差别。如本公众号之前曾发布的唤醒芯片的介绍"小爱同学"之类语音唤醒芯片相关技术介绍,都是不带CPU的超低功耗芯片。那么,在常常以功耗过大被诟病的数据中心应用日益频繁的DPU芯片,是否也可以不带CPU呢?本文介绍一篇2022年5月19日发布在https://arxiv.org/pdf/2205.08882.pdf网站上的一篇文章。

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    领券