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
本篇给非电子类专业或者非技术行出身想要转行FPGA的大侠们,做个参考,各位大侠可根据自己情况,自行避坑。
今天给大侠带来求求你,不要胡乱“归属”ZYNQ,其实并不是所谓的FPGA!话不多说,上货。
这篇文章是对 OSDI20 的 Best Paper hXDP: Efficient Software Packet Processing on FPGA NICs 的阅读笔记,感兴趣的同学可以点击阅读原文查看论文的 paper,slide 和 video。
对于那些刚开始使用 HDL(如 VHDL 和 Verilog)进行编程的人来说,运行仿真以更好地了解该语言的工作原理非常重要。我们来看看四个仿真器——Icarus Verilog、GHDL、Vivado 和 Modelsim——并讨论它们的优缺点。
LiteX 框架为创建 FPGA 内核/SoC、探索各种数字设计架构和创建完整的基于 FPGA 的系统提供了方便高效的基础架构。
高层次综合(High-level Synthesis)简称HLS,指的是将高层次语言描述的逻辑结构,自动转换成低抽象级语言描述的电路模型的过程。
对于FPGA设计,传统设计都是一个FPGA一个设计,产生一个Bit文件。这就是完整bit文件(full bit)。 有些文章中也称之为全工程比特文件。
最近闲逛,发现腾讯开源的老照片修复算法FPGAN新出了V1.3预训练模型,手痒试了一下,满惊艳的。
近期实验室项目需对2GB/s的高速数字图像数据实时存储,后续数据带宽将提升至30GB/s。经调研,SATA协议的固态硬盘理论存储有效带宽为600MB/s,NVMe协议的固态硬盘理论带宽随PCIe协议而不同。NVMe协议的固态硬盘在PCIe Gen2、Gen3条件下,理论有效带宽分别为2GB/s、3.938GB/s。目前,NVMe SSD最高搭载PCIe Gen4通路,其理论有效带宽为7.877GB/s。
FPGA 开发经验也有助于求职 SoC 设计/验证相关的工作,而不是仅限于 FPGA 相关的工作。
大家好,我是深维科技创始人/CEO 樊平,非常高兴有这个机会跟大家分享和交流一下,如何基于FPGA来构造高性能的图像处理解决方案。
Analog Devices Inc.用于各种参考设计和原型系统的 HDL 库和项目。该存储库包含 HDL 代码(Verilog 或 VHDL)以及使用 Xilinx 和 Intel 工具链创建和构建特定 FPGA 示例设计所需的 Tcl 脚本。
这是我第一次在公众号发布评测视频,之前也没做过视频,从录视频、剪辑、渲染真的是太麻烦了,PR咱也不会,用的是剪映,初次尝试,以开发板评测为主题,一共剪了两段,一个是模仿iPhone7 快闪107秒产品发布视频,40秒的视频周末剪了一上午。第二段是完整的开发板开箱评测视频,14分钟时长,我嫌太麻烦,中间几乎没有剪辑,如果觉得视频内容太长,可以看下后面的文字评测内容,要比视频介绍更详细。 初次录视频,大家多多支持。 视频1:开发板评测快闪 http://mpvideo.qpic.cn/0bc3xiaas
人工智能的兴起触发了市场对 GPU 的大量需求,但 GPU 在 AI 场景中的应用面临使用寿命短、使用成本高等问题。现场可编程门阵列 (FPGA) 这一可以定制化硬件处理器反倒是更好的解决方案。随着可编程性等问题在 FPGA 上的解决,FPGA 将成为市场人工智能应用的选择。
朝花夕拾,旧事重提之意。恰逢CSDN年终征文,所以写作本文为年终总结,实为大学四年的总结,和CSDN一起成长参与各类竞赛的回忆。
XQ138AS-EVM是广州星嵌基于SOM-XQ138S核心板(OMAPL138+Xilinx FPGA)和SOM-XQ138A核心板(OMAPL138+AlteraFPGA)开发的DSP+ARM+FPGA三核评估套件,底板同时兼容两款核心板,用户可以采用该开发套件进行项目前期的验证和评估,也可以直接用来开发自己的产品。
硬件描述语言HDL(Hardware Description Language ) 类似于高级程序设计语言. 它是一种以文本形式来描述数字系统硬件的结构和行为的语言, 用它可以表示逻辑电路图、逻辑表达式,复杂数字逻辑系统的逻辑功能。用HDL编写设计说明文档易于存储和修改,并能被计算机识别和处理.
近日,TTTech和英特尔联合发表了一份白皮书,为寻求在工业自动化系统中实现TSN网络技术的客户提供指导。白皮书概述了所有的TSN标准、优点和特点,并描述了TTTech和英特尔今天可用的产品如何可用于开发优化的TSN设备和系统。
今天开始会陆续介绍一些优秀的开源项目,项目基本都是和FPGA或HDL相关的。对于一些找工作或者急需项目经验的人来说,这些项目都有一定的参考价值。
Zynq的程序分为三部分,上电启动的引导程序(fsbl),FPGA的程序,arm程序。这里以arm程序存储位置为主进行讨论。
【CSDN现场报道】2015年12月10-12日,由中国计算机学会(CCF)主办,CCF大数据专家委员会承办,中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办,以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会 (Big Data Technology Conference 2015,BDTC 2015)在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 IBM副总裁、大中华区硬件系统部总经理郭仁声演讲的主题聚焦在未来的认知工作负载需要全新的IT基础架构,他首先介绍了认知时代的大数
前文中多次出现了MCU、MPU、DSP、FPGA等嵌入式处理器概念,很多初学者可能比较迷惑,下面将对这些概念进行简单介绍。
LiveVideoStack:周小鹏你好,简单介绍下自己的工作经历,以及在联捷科技负责的工作内容和感兴趣的技术方向。
调试FPGA,大家常用的工具主要有以下几种:Quartus,ISE或Vivado ,而仿真工具则常用ModelSim,个别初学者甚至还拿ISE/Vivado或Quartus做过仿真。
RISC-V(跟我读:“risk----------------five”)是一个基于精简指令集(RISC)原则的开源指令集架构(ISA)。
今天给大侠带来FPGA Xilinx Zynq 系列第一篇,基于含有 ARM® Cortex®-A9 的 Xilinx® Zynq®-7000 全可编程片上系统的嵌入式处理器,本系列分享来源于《The Zynq Book》,Louise H. Crockett, Ross A. Elliot,Martin A. Enderwitz, Robert W. Stewart. L. H. Crockett, R. A. Elliot, M. A. Enderwitz and R. W. Stewart, The Zynq Book: Embedded Processing with the ARM Cortex-A9 on the Xilinx Zynq-7000 All Programmable SoC, First Edition, Strathclyde Academic Media, 2016。
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目标:在Linux环境下,基于VCU118板卡恢复出100G corundum NIC。
SLAM(同步定位和地图绘制)在自动驾驶、AGV 和无人机等各种应用中引起了人们的广泛关注。尽管目前有很多优秀的 SLAM 项目可以参考,但是他们的复杂性(高性能)及依赖性(依赖于许多外部库),使得它们无法移植到简单的平台(例如嵌入式系统)。
先介绍下个人情况,国内top5本硕科班,英特尔和腾讯两段实习经历,几个项目和还没中的论文QVQ。目前提前批和内推已经基本结束,有意向的offer也有了几个,现整理下C++后台的面经(包括春季实习招聘)合集回馈各位牛友。有些问题可能时间久远记得不太清楚了,主要给大家看下面试官都问了哪些问题的类型吧,话不多说黑喂狗!
搞网络研究的,跟踪斯坦福stanford大学的研究就很重要。 因为思科CISCO与斯坦福的渊源太深了。被誉神雕侠侣的思科创始人Sandy Lerner夫妇,一个在计算机学院,一个在商学院。
张戈大神是腾讯的一名运维,张戈博客也是我接触到第一个 Linux 运维师的博客,最近也在接触 Linux,说到工具,在行外可以说是技能,在行内一般称为工具,就是运维必须要掌握的工具。 我就大概列出这几方面,这样入门就基本没问题了。 Linux 系统如果是学习可以选用 Redhat 或 CentOS,特别是 CentOS 在企业中用得最多,当然还会有其它版本的,但学习者还是以这 2 个版本学习就行,因为这两个版本都是兄弟,没区别的,有空可以再研究一下 SUSE,有些公司也喜欢用。 工具如下: 1、Linux
本人是 Linux 运维工程师,对这方面有点心得,现在我说说要掌握哪方面的工具吧。 说到工具,在行外可以说是技能,在行内我们一般称为工具,就是运维必须要掌握的工具。 我就大概列出这几方面,这样入门就基本没问题了。 Linux 系统如果是学习可以选用 Redhat 或 CentOS,特别是 CentOS 在企业中用得最多,当然还会有其它版本的,但学习者还是以这 2 个版本学习就行,因为这两个版本都是兄弟,没区别的,有空可以再研究一下 SUSE,有些公司也喜欢用,例如我公司 。。。 工具如下: 1、Linux
DPDK在专注数据面报文处理的同时,一直紧跟着网络发展的脉搏以开放的姿态融合不断涌现的各种新的网络设备。从最初的普通网卡,到集成虚拟化和交换功能的高级网卡,再到各种网络SoC(片上系统)设备,到现在最热的基于FPGA的Smart NIC,DPDK一直走在软件定义的网络技术发展的最前沿。近年来,数据中心异构化的趋势出现,基于云的数据中心如何使用加速器来进行存储,网络以及人工智能的加速,成为炙手可热的话题,在刚结束的APNET’18研讨会上,华为与腾讯都分享了技术方向与实践演进过程,基于Linux Foundation的开源项目,对这种架构的支持,在软件的持续性与高质量保证上至关重要。
我们知道,各类智能网卡在服务器集群中的大规模部署,可以进一步降低数据中心建设和运营成本,更好地将服务器资源货币化。但仅从网卡层面来看,这个方案还存在不少优化空间。
运维工程师:Google称之为SRE,网站可靠性工程师,维护服务器安全与稳定高效运行工程师。
今天给大侠带来FPGA Xilinx Zynq 系列第二十三篇,开启十一章,讲述Zynq 片上系统的开发等相关内容,本篇内容目录简介如下:
是基于 GPU 的快速、稳定、弹性的计算服务,主要应用于深度学习训练/推理、图形图像处理以及科学计算等场景。 GPU 云服务器提供和标准 CVM 云服务器一致的方便快捷的管理方式。GPU 云服务器通过其强大的快速处理海量数据的计算性能,有效解放用户的计算压力,提升业务处理效率与竞争力。
从硬件加速ROS 2管道到机器人处理单元(RPU) 9线程,我很高兴地分享我们已经公开发布并开源了ROS 2硬件加速工作组机器人处理单元21子项目的设计文件。
本人是Linux运维工程师,对这方面有点心得,现在我说说要掌握哪方面的工具吧! 说到工具,在行外可以说是技能,在行内我们一般称为工具,就是运维必须要掌握的工具。 我就大概列出这几方面,这样入门就基本没问题了。 Linux系统如果是学习可以选用redhat或者centos,特别是centos在企业中用得最多,当然还会有其它版本的,但学习者还是以这2个版本学习就行,因为这两个版本都是兄弟,没区别的,有空可以再研究一下SUSE,有些公司也喜欢用,例如我公司 。。。。。 工具如下: 1.Linux系统基础 这个
本人是Linux运维工程师,对这方面有点心得,现在我说说要掌握哪方面的工具吧。 说到工具,在行外可以说是技能,在行内我们一般称为工具,就是运维必须要掌握的工具。 我就大概列出这几方面,这样入门就基本没问题了。 Linux系统如果是学习可以选用Redhat或CentOS,特别是CentOS在企业中用得最多,当然还会有其它版本的,但学习者还是以这2个版本学习就行,因为这两个版本都是兄弟,没区别的,有空可以再研究一下SUSE,有些公司也喜欢用,例如我公司 。。。 工具如下: 1、Linux系统基础 这个不用说了,
【新智元导读】英特尔加速器架构实验室的Eriko Nurvitadhi 博士以最新的 GPU 为参照,对两代 Intel FPGA 上新兴的DNN算法进行了评估,认为新兴的低精度和稀疏DNN算法效率较之传统的密集FP32 DNN有巨大改进,但是它们引入了GPU难以处理的不规则并行度和定制数据类型。相比之下,FPGA正是设计用于在运行不规则并行度和自定义数据类型时实现极端的可定制性的。这样的趋势使未来FPGA成为运行DNN、AI和ML应用的可行平台。 来自社交媒体和互联网的图像、视频和语音数字数据的持续指数
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。“煮酒言欢”进入IC技术圈,这里有近50个IC技术公众号。
工业物联网(Industrial Internet of Things,简称 IIoT)预示着一股新的现代化浪潮,在许多行业,客户和内部利益相关者要求在生产力、管理、安全和灵活性方面取得更多的进展。但是,IIoT的部署仍然面临相当大的阻力,主要是那些人工管理的基础设施,切这些基础设施大多不安全。 Fog 计算提供了一个创新的解决办法,通过在信息技术工具集框架内提供安全的技术基础设施,从而解决这些挑战。
Xines广州星嵌OMAPL138 DSP+ARM+FPGA无人机避障系统方案:前端由FPGA采集数据,通过uPP或EMIF总线传输至DSP;数据被DSP处理之后,被送往ARM,用于应用界面开发、网络转发、SATA硬盘存储等应用;OMAP-L138的DSP或者ARM根据处理结果,将得到的逻辑控制命令送往FPGA,由FPGA控制板载DA实现逻辑输出。
make执行GUI 加载编译加入源文件综合出错实现出错生成bitstream出错烧录 flash
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。
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