基于FPGA的嵌入式AI解决方案——EdgeBoard计算卡全系硬件解析
judy 在 周三, 03/11/2020 - 09:16 提交
EdgeBoard是基于FPGA打造的嵌入式AI解决方案,能够提供强大的算力,并支持定制化模型,适配各种不同的场景,并大幅提高设备的AI推理能力,具有高性能、高通用、易集成等特点
EdgeBoard是基于FPGA打造的嵌入式AI解决方案,能够提供强大的算力,并支持定制化模型,适配各种不同的场景,并大幅提高设备的AI推理能力,具有高性能、高通用、易集成等特点
当调制方式为16-AQM,64-QAM和256-QAM时需要做位交织,交织的目的是将突发的错误分散开来,把一个较长的突发差错离散成随机差错,再用随机差错的编码(FEC)等信道编码技术消除随机差错,提高通信的可靠性。交织的越深,抗突发错误的能力也越强
在上一篇ZCU106 XRT环境搭建【Xilinx Vitis】中,我参考了XRT中其它平台(ZCU102,ZCU104)的Vivado TCL脚本,同时参考了官方的VCU相关工程,编写了ZCU106 XRT的脚本。在这篇文章中将对该工程进行一下分析。
学艺不精的后果就在于:学而不思则罔。圣人太厉害了,总结得很到位。比如最近项目中涉及到浮点和定点的转换,自己就有点蒙,边看边实验,还算理解了,作文以记之
最近有朋友问,公众号为什么起名叫网络交换FPGA?今天这篇文章就来回答一下。我们将从网络交换的历史讲起,也正如机器学习也赶上了ASIC工艺发展才引起革命性的变化一样。技术发展的历程中,总有那些看似不相关的技术结合起来,结果导致翻天覆地的变化
近来,几乎每个赛灵思 IP 都使用 AXI 接口。Zynq®、Zynq MP、MicroBlaze™ 和全新的 Versal™ 处理器都无一例外使用 AXI 接口。因此,AXI 接口已成为几乎所有新的赛灵思器件设计中不可或缺的一部分。充分了解其基础知识对于赛灵思器件的设计和调试都很有帮助。本篇博文将介绍赛灵思器件上的 AXI3/AXI4 的相关基础知识。
赛灵思 Alveo™ U50 数据中心加速器卡采用单插槽、小外形尺寸被动散热卡,运行时最大功耗限制为 75W。它支持PCI Express® (PCIe®) Gen3 x16 或双 Gen4 x8,配备 8 GB 高带宽存储器 (HBM2) 和以太网网络功能
Xilinx Floating-Point IP
对数字信号的比特进行随机处理,减少连0和连1的出现,从而减少码间干扰和抖动,方便接收端的时钟提取;同时又扩展了基带信号频谱,起到加密的效果。为了保证在任何情况下进入传输信道的数据码流中“0”与“1”的概率都能基本相等,传输系统会用一个伪随机序列对输入的传送码流进行扰乱处理,将二进制数字信息做“随机化”处理
Pblock是对一些逻辑实行物理上的约束,即把一些逻辑绑定到FPGA上固定的资源区域内。它是优化走线,改善时序的一种很重要方法。Pblock的大小限定了该逻辑单元使用的FPGA资源,pblock的位置限定了逻辑单元在FPGA中的位置。通常一个pblock大小不要超过总设计资源的20%。如果pblock占比资源很大,就要将一个pblock划分给更底层的逻辑