- 相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA是深度學習的未來?-相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA在滿足深度學習的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計算的能力和高效的能耗,F(xiàn)PGA將在一般的深度學習應用中展現(xiàn)GPU和GPP所沒有的獨特優(yōu)勢。同時,算法設計工具日漸成熟,如今將FPGA集成到常用的深度學習框架已成為可能。未來,F(xiàn)PGA將有效地適應深度學習的發(fā)展趨勢,從架構上確保相關應用和研究能夠自由實現(xiàn)。
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機器學習 FPGA GPU GPP
- 基于FPGA加速機器學習算法-AI因為其CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡)算法出色的表現(xiàn)在圖像識別領域占有舉足輕重的地位?;镜腃NN算法需要大量的計算和數(shù)據(jù)重用,非常適合使用FPGA來實現(xiàn)。上個月,Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程師) 在2016年OpenPower峰會上發(fā)表了約20分鐘時長的演講并討論了包括清華大學在內(nèi)的中國各大學研究CNN的一些成果。
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機器學習 FPGA
- 工程師必須要知道的FPGA引腳信號分配原則-現(xiàn)在的FPGA向引腳分配信號的任務曾經(jīng)很簡單,現(xiàn)在也變得相當繁復。
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FPGA FPGA引腳
- 面積緊湊的PCB也可實現(xiàn)高功率數(shù)字控制與遙測功能-對于任何人來說,數(shù)字電源系統(tǒng)管理 (DPSM) 在通信和計算機行業(yè)內(nèi)的持續(xù)采用,在很大程度上繼續(xù)由位于其系統(tǒng)架構核心的 20nm 以下 ASIC 和 / 或 FPGA 所需之高電流水平驅動都是不足為奇的。我們以下一代數(shù)據(jù)中心交換機中使用的最新 ASIC 為例來說明。
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pcb
- 非同小可:如何簡化減小穩(wěn)壓器尺寸的工序-如果可以簡化減小穩(wěn)壓器尺寸的工序就好了,但在大多數(shù)情況下,可用的電路板空間總是不夠容納所有的部件,有限的空間需要承載更多的特性和功能。 高集成度和摩爾定律在減小設備尺寸方面非常有效,但對于直流(DC/DC)轉換器卻效果不大,因為功率轉換器往往要占用30%到50%的系統(tǒng)空間。那么,怎樣才能突破這一瓶頸呢?
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pcb
- (多圖) PCB設計:如何減少錯誤并提高效率-電路板設計是一項關鍵而又耗時的任務,出現(xiàn)任何問題都需要工程師逐個網(wǎng)絡逐個元件地檢查整個設計??梢哉f電路板設計要求的細心程度不亞于芯片設計。下面我們一起來探討在PCB設計時如何減少錯誤并提高效率?
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pcb
- 剖析FPGA在汽車系統(tǒng)設計中的關鍵作用-選擇不同的微控制器系列時,軟件的兼容性是主要的障礙。大多數(shù)公司在軟件的開發(fā)、測試和驗證方面已經(jīng)進行了大量的投入。因此,將設計轉換到一個新的架構時,通常需要復雜且代價高昂的軟件移植。
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FPGA 汽車電子 微控制器
- 高速ADC PCB的布局布線技巧-在高速模擬信號鏈設計中,印刷電路板(PCB)布局布線需 要考慮許多選項,有些選項比其它選項更重要,有些選項 則取決于應用。最終的答案各不相同,但在所有情況下, 設計工程師都應盡量消除最佳做法的誤差,而不要過分計 較布局布線的每一個細節(jié)。
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高速ADC pcb
- 降低噪聲與電磁干擾的PCB設計24個竅門-電子設備的靈敏度越來越高,這要求設備的抗干擾能力也越來越強,因此PCB設計也變得更加困難,如何提高PCB的抗干擾能力成為眾多工程師們關注的重點問題之一。本文將介紹PCB設計中降低噪聲與電磁干擾的一些小竅門。
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PCB 電磁干擾
- 如何用單個賽靈思FPGA數(shù)字化數(shù)百個信號- 在新型賽靈思 FPGA 上使用低電壓差分信號(LVDS),只需一個電阻和一個電容就能夠數(shù)字化輸入信號。由于目前這一代賽靈思器件上提供有數(shù)百個 LVDS 輸入,理論上使用單個 FPGA 就能夠數(shù)字化數(shù)百個模擬信號。
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賽靈思 FPGA LVDS
- 工程師談FPGA時序約束七步法-時序例外約束包括FalsePath、MulticyclePath、MaxDelay、MinDelay。但這還不是最完整的時序約束。
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FPGA PCB 接口電路
- FMC+ 標準將嵌入式設計推到全新的高度-更新后的 FPGA 夾層卡規(guī)范提供無與倫比的高 I/O 密度、向后兼容性。
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嵌入式 FPGA
- 如何擴展 FPGA 的工作溫度范圍- 任何電子器件的使用壽命均取決于其工作溫度。在較高溫度下器件會加快老化,使用壽命會縮短。但某些應用要求電子產(chǎn)品工作在器件最大額定工作結溫下。以石油天然氣產(chǎn)業(yè)為例來說明這個問題以及解決方案。
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賽靈思 XA6SLX45 FPGA
- 如何使用FPGA加速機器學習算法- 當前,AI因為其CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡)算法出色的表現(xiàn)在圖像識別領域占有舉足輕重的地位。基本的CNN算法需要大量的計算和數(shù)據(jù)重用,非常適合使用FPGA來實現(xiàn)。上個月,Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程師)在2016年OpenPower峰會上發(fā)表了約20分鐘時長的演講并討論了包括清華大學在內(nèi)的中國各大學研究CNN的一些成果。
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FPGA GPU AuvizDNN
- 基于ARM和FPGA的多路電機控制方案-專用控制器由ARM(LPC2214)、FPGA(EP2C5T144C8)、驅動器接口電路、編碼器接口電路、限位檢測電路和電源電路等組成,ARM通過串口實現(xiàn)與上位機之間的通信,解析從上位機獲得的控制指令,并通過FPGA產(chǎn)生相應輸出信號給驅動器接口,驅動器接口外接驅動器。
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arm fpga 電機控制
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