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      【FPGA设计】如何搞定FPGA设计？

      发烧友研习社 ? 来源：未知 ? 2022-11-03 08:20 ? 次阅读
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      异构计算

      FPGA处理密集计算优势抢眼


      面对机器学习和云服务对于算力需求持续增长，异构计算逐渐成为高性能计算的主流解决方案。FPGA也逐渐走到台前，出现在各个数据中心。


      密集型计算

      矩阵运算、机器视觉、图像处理、搜索引擎排序、非对称加密等类型的特定运算任务，天然适合FPGA进行处理，通常在数据中心该类运算任务会由CPU卸载至FPGA执行。

      如Stratix系列FPGA进行整数乘法运算，其性能与20核CPU相当，进行浮点乘法运算，其性能与8核CPU相当。


      密集型通信

      FPGA天然有吞吐量方面的优势，可接入40Gbps、100Gbps网线，并以线速处理各类数据包，同时FPGA无需指令，稳定工作的同能可保证极低延时。


      FPGA协同CPU异构模式可极大提高在复杂端环境下设备的性能。



      入门FPGA

      从卷积运算、DPU到高速数据采集


      FPGA与数字IC有什么区别？

      有人分不清FPGA和数字芯片开发有什么区别，都是写verilog。但实际上还是有很多不同的。

      硬声UP主：皮特派


      入门卷积神经网络-FPGA基础知识框架

      使用FPGA进行机器学习常用的卷积算法需要掌握哪些FPGA相关知识，视频中脑图可以在社群中领取。

      硬声UP主：cxlisme


      卷积神经网络Verilog代码仿真

      针对verilog代码讲解图片数据在卷积神经网络中的变化过程。相关资料已开源，可以在社群中领取。

      硬声UP主：cxlisme


      使用FPGA编译属于自己的DPU硬件

      Vitis深入教程，使用FPGA进行DPU应用开发系列。

      硬声UP主：吃猫粮的耗子


      基于FPGA的高速数据采集卡

      介绍一款LVDS接口高速数据采集卡的开发过程及关键技术。

      硬声UP主：老乔FPGA


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      原文标题：【FPGA设计】如何搞定FPGA设计？

      文章出处：【微信公众号：发烧友研习社】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。

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