开发安卓距离fpga还是有点距离，这个问题还是显得有点让人捉摸不透，安卓开发本身也分为几种情况，安卓底层开发，安卓框架层开发，安卓应用级别的开发，安卓底层开发主要驱动层面和linux关联这块，主要开发语言是C语言，框架层面的开发主要是java和c++，安卓应用开发主要是java。一个fpga开发人员也是分为很多种，硬件工程师，算法工程师，PCB工程师，通常意义上的FPGA工程师主要编写Verilog的代码和调试工作。
现在用于AI开发的硬件，不仅有CPU、GPU，还有FPGA、AI专用计算芯片。不同的硬件需要不同的API，甚至是不同的编程语言。将原来开发的AI程序移植到另外一种架构上，是一件极为困难的事情。
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！
欢迎大侠来到FPGA技术江湖新栏目今日说“法”，当然，在这里我们肯定不是去研究讨论法律法规知识，那我们讨论什么呢，在这里我们讨论的是产品研发以及技术学习时一些小细节小方法等，欢迎大家一起学习交流，有好的灵感以及文章随笔，欢迎投稿，投稿请标明笔名以及相关文章，投稿接收邮箱：1033788863@qq.com。今天带来的是“FPGA“可编程”的“魅惑””，话不多说，上货。
FPGA作为一种高新技术，由于其结构的特殊性，可以重复编程，开发周期较短，越来越受到电子爱好者的青睐，其应用已经逐渐普及到了各行各业。因此，越来越多的学生或工程师都希望跨进FPGA的大门掌握这门技术
进行人工智能机器人研发，应该选择哪种编程语言？ 而回归本文主题，对于首选编程语言的选择，没有最佳的答案，在很多方面，首先学习哪种编程语言并不重要，重要的是在通过编程思维来不断提高自身的技能。 在本文中
陈桦 编译自 HPCWire 量子位 出品 | 公众号 QbitAI FPGA编程很难，需要用到专业编程语言，例如Verilog和VHDL。 降低编程难度是推动FPGA普及的关键，而这也是英特尔等FP
在 QCon Plus 大会上，Juan Fumero 谈到了 TornadoVM，一种 Java 虚拟机（JVM）高性能计算平台。Java 开发人员可以通过它在 GPU、FPGA 或多核 CPU 上自动运行程序。
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。
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
该文介绍了使用Python编程语言和Zynq-7000芯片实现深度递归神经网络（DRNN）硬件加速器的实现和训练过程。该实现包括使用Theano数学库和Digilent PYNQ-Z1开发板，以及PYNQ-Z1板上的Zynq-7020 SoC。该实现能够提供20GOPS的处理吞吐量，优于早期基于FPGA的实现2.75倍到70.5倍。该实现包括五个过程元素（PE），能够在此应用程序中提供20GOPS的数据吞吐量。
定义 1：FPGA 是一堆晶体管，你可以把它们连接（wire up）起来做出任何你想要的电路。它就像一个纳米级面包板。使用 FPGA 就像芯片流片，但是你只需要买这一张芯片就可以搭建不一样的设计，作为交换，你需要付出一些效率上的代价。
在前两期《软硬件融合技术内幕 进阶篇 (7) —— 恶魔导演的战争》和《软硬件融合技术内幕 进阶篇 (8) —— 永朽不垂的小丑》中，我们论证了，期望通过交换ASIC/NP和SoC来实现SmartNIC的困难——对于数据平面一些大量重复的运算，使用固化电路实现的硬件加速单元进行卸载(offload)，虽然能够取得很好的执行效率，但如果这些运算的算法需要迭代，那么，固化电路将难以胜任。
如果你在 Stack Overflow、Quora、Trossen、Reddit 或 Research Gate 等机器人专家或者社区论坛上提问“机器人最好的编程语言是什么？”，毋庸置疑，你将会收到不同的答案。 电子工程师会给予工业机器人技术人员不同的答复。大多数人都会相信的“最好的入门级编程语言”的答案是“这将取决于哪一领域”。其实最合理的答案，应该是它取决于你想开发什么类型的软件，以及你正在使用什么样的系统。且对于机器人科学家来说，最关键的是建立“编程思维”，而不是用一种特定的语言来局限。在很多方面
此处推荐东南大学汤勇明老师编写的《搭建你的数字积木——数字电路与逻辑设计》。这本书将Xilinx Vivado集成设计开发环境在第1章中就呈现给读者，让读者从一开始就能利用该开发工具学习具体逻辑设计。这本书的优点是采用了电路设计加VerilogHDL编写的方法，重点突出模块化编程思想并详细介绍了IP设计、封装和调用方法，并在书中给出了VGA控制器、数字图像处理设计等实际案例。
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。
近年来，神经网络在各种领域相比于传统算法有了极大的进步。在图像、视频、语音处理领域，各种各样的网络模型被提出，例如卷积神经网络、循环神经网络。训练较好的 CNN 模型把 ImageNet 数据集上 5 类顶尖图像的分类准确率从 73.8% 提升到了 84.7%，也靠其卓越的特征提取能力进一步提高了目标检测准确率。RNN 在语音识别领域取得了最新的词错率记录。总而言之，由于高度适应大量模式识别问题，神经网络已经成为许多人工智能应用的有力备选项。
大数据文摘作品 翻译：姚佳灵 黄念 校对：陆兴海 这是一个许多新入行的机器人专家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。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人，你当然会想学习一种确实对你的职业生涯很有用的编程语言。 为什么“这个取决于。。。”是个毫无用处的回答
作者简介：张渐修，任职于上海同悦信息科技有限公司从事SDN/P4交换机的市场推广工作。vx：Tooyumzjx
近些年来，全可编程片上系统(SOPC)概念在 FPGA 厂商的推动之下，日益普及。所谓“全可编程”，指的是在 FPGA 硬件逻辑可编程的基础上,通过在 FPGA 芯片中添加处理器核实现软件层面的可编程特性。软硬兼备，是为全可编程也。
PYNQ-Z2是一款FPGA开发板，它以ZYNQ XC7Z020 FPGA为核心，利用ZYNQ中的可编程逻辑和Arm处理器的优势可以构建强大的嵌入式系统，PYNQ的开源框架可以使嵌入式编程用户在无需设计可编程逻辑电路的情况下充分发挥Xilinx ZYNQ SoC的功能，使用Ethernet作为PC和board之间的通讯方式，这块开发板除支持传统ZYNQ开发方式外，还可支持Python进行SoC编程，并且代码可直接在PYNQ-Z2上进行开发和调试。可编程逻辑电路以硬件库的形式导入并且可以通过API编程，这种方式基本上与软件库的导入和编程方式相同。
在互联网大会中，被各位互联网大佬都谈及的就是人工智能了，人工智能的前景被很多人看重，说明这又是一个热门的专业跟职业，想必在这个时候，有很多想要转行或者是选专业的学生想要投身人工智能吧，那做人工智能学哪种语言最好呢？下面推荐十个语言种类供你选择。 📷 10. BASIC / Pascal BASIC和Pascal是我曾经学过了的两种主要的编程语言。但这并不是我把它们放在榜单上的原因。相反，它们是运用于工业机器人编程上很好的语言。BASIC 针对初学者设计，这使它可以成为开发者简单的入门语言。 9.工业机器人语
问：本人零基础，想学FPGA，求有经验的人说说，我应该从哪入手，应该看什么教程，应该用什么学习板和开发板，看什么书等，希望有经验的好心人能够给我一些引导。
从大学时代第一次接触FPGA至今已有10多年的时间，至今记得当初第一次在EDA实验平台上完成数字秒表、抢答器、密码锁等实验时那个兴奋劲。当时由于没有接触到HDL硬件描述语言，设计都是在MAX+plus II原理图环境下用74系列逻辑器件搭建起来的。
先来谈一下怎样才能学好Verilog这个问题。有人说学Verilog很难，好像比C语言还要难学。有一定难度是真的，但并没有比别的语言更难学。我们刚开始学C语言的时候也觉得C语言很难，直到我们把思维方式转变过来了，把微机原理学好了，能模拟CPU的运行方式来思考问题了，就会发现C语言也没那么难了。所以这里面存在一个思维方式的转换的过程。这对于学Verilog来说也是一样的，只不过Verilog比C语言还要更加底层，我们只掌握了CPU的思维模式还不行，还需要再往下学一层“硬件电路的思维模式”，才能更好的掌握硬件编程语言。
Xilinx Pynq 框架允许我们将 Python 和可编程逻辑结合起来。让我们看看如何为自己的ZYNQ板卡创建 Pynq 镜像。
业界最近在云数据中心服务器中开始使用智能网卡（SmartNIC），通过执行网络数据通路处理来卸载服务器中的CPU来提高性能，引起了业界的热议。在网卡上执行网络卸载并不新鲜，很多传统网卡支持卸载校验和分
AI 科技评论按：说起 FPGA，很多人可能都不熟悉，它的英文全称为 Field Programmable Gate Array，即现场可编程门阵列，也被称为可编程集成电路。随着大数据以及 AI 的发展，越来越多的数据中心引入 FPGA 作为 CPU 的加速器以提高数据处理速度，提升服务器性能，因此降低 FPGA 的能耗也成为数据中心里新的挑战。本文介绍了其中一种降低 FPGA 能耗的方法——基于自测量的 FPGA 动态电压调节解决方案。本文根据嘉宾的直播分享整理而成。 动态电压调节（DVS）作为常见的数字
为了进一步加速云计算的创新发展、建立云计算信任体系、规范云计算行业、促进市场发展、提升产业技术和服务水平，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办的“2018可信云大会”于2018年8月14日－8月15日在北京国际会议中心召开。
大侠们，江湖偌大，有缘相见，欢迎一叙。又到了每日学习的时候了，近期很多人问我该如何去学FPGA，那么今天咱们就来聊一聊。
异构计算（Heterogeneous computing）技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构（CUDA）和基于OpenCL的异构系统，并且总结了两种结构的特点，从而对异构计算有了更深的理解。
摘要 最近几年数据量和可访问性的迅速增长，使得人工智能的算法设计理念发生了转变。人工建立算法的做法被计算机从大量数据中自动习得可组合系统的能力所取代，使得计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键领域都出现了重大突破。深度学习是这些领域中所最常使用的技术，也被业界大为关注。然而，深度学习模型需要极为大量的数据和计算能力，只有更好的硬件加速条件，才能满足现有数据和模型规模继续扩大的需求。现有的解决方案使用图形处理单元（GPU）集群作为通用计算图形处理单元（GPGPU），但现场可编程门阵列（FPGA）提供了另一个
随着AI产业快速突破，各大公司在AI领域的人才动向也在引起极大关注，你来我往、归去来兮，AI江湖上大有一片血雨腥风之势。当然，AI领军人物的变动，会对具体公司业务造成影响。但从整个行业来看，人才流
以一套光通信系统为例，软核在其中扮演的是辅助角色，性能配置有限，相当于一个嵌入 FPGA 的微控制器。软核不需要使用片外的存储资源，仅例化少量的 BRAM 作为处理器核的数据和指令缓存。软核处理系统中的外设配置也非常有限，只有 GPIO ，IIC 和 UART 外设。
今天给大侠带来基于FPGA的电子计算器设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第一篇，上篇，话不多说，上货。
Niklaus Wirth于1月1日去世，世界失去了编程语言、编程方法、软件工程和硬件设计的泰斗。
从初学者对数字设计的疑问？到什么是FPGA？什么是ASIC？再到布尔代数如何在FPGA内部实现？最后到数字设计的核心元件触发器？本文将从简洁的角度带你认识这些数字设计的必备基础知识！
GPU 编程可以称为异构编程，最近由于机器学习的火热，很多模型越来越依赖于GPU来进行加速运算，所以异构计算的位置越来越重要；异构编程，主要是指CPU+GPU或者CPU+其他设备（FPGA等）协同计算。当前的计算模型中，CPU主要用来进行通用计算，其更多的是注重控制，我们可以通过GPU和FPGA等做专用的计算。
FPGA（现场可编辑门阵列）作为赛灵思（Xilinx）的一项重要发明，以其可编程和灵活性著称。起初，FPGA只是用来仿真ASIC，再进行掩码处理和批量制造使用。不过ASIC相比FPGA来说明显在定制化上要求过高，流片量过小情况下成本反而更高，因此两者毫不冲突地“各司其职”。而后，随着加速器的出现和算力提升，目前已成为与GPU齐名的并行计算器件。
Proteus软件是一款电路设计和仿真软件，其独特的功能和易于使用的界面使其在电子工程师和学生中非常受欢迎。下面将举例介绍Proteus软件的一些独特功能。
美国计算机社区联盟（CCC）发布《人工智能的进步需要所有计算机科学的共同进步》白皮书，指出人工智能与更广泛的计算机科学之间相互影响的六大潜力领域的研发机遇，以支持人工智能的进一步发展。 1 计算机系统和硬件 开发人工智能系统中采用的核心计算程序的加速方法，例如用于训练和使用卷积神经网络执行感知任务分类的方法；开发并行性、智能缓存、使用FPGA等专用硬件等新方法，降低人工智能应用的计算成本，满足其需求和鲁棒性。 2 理论计算机科学 开发算法分析领域中的工具和技术，包括组合学、计算复杂性理论、可计算性研究。 3
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。
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。
今天给大侠带来FPGA Xilinx Zynq 系列第二十六篇，开启十四章，讲述高层综合等相关内容，本篇内容目录简介如下：
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