judy的博客

如何将ZCU106例程移植到自定义单板上(5)-添加配方文件

前几节已经构建好Linux系统,但控制VCU还需要了解VCU软件架构,并加入各种库文件,也就是在Petalinxu中加入配方文件。

如何将ZCU106例程移植到自定义单板上(3)-Petalinux构建软件系统

FZU5构建Linux系统过程和FZU3类似,FZU3构建过程参照前一篇文章。下面主要描述一下不同的地方。

如何将ZCU106例程移植到自定义单板上(2)-构建硬件平台

硬件设计主要包括PS设置和VCU设置,VCU参考了pg252和zcu106例程,如下图所示。FZU5输入25MHz时钟,通过PLL产生33MHz和300MHz时钟输入到VCU。此外,PL部分还需要产生风扇控制信号,控制单板风扇。

yolov3-tiny移植到zynq020概述

yolo是目前目标检测落地到硬件中比较常用的AI模型,因为yolo标准版模型参数和计算量太大,所以目前暂时在zynq020上移植的是tiny版本,这里选用yolov3-tiny来移植,输入模型的图像源320x320@15Hz,模型各层如下(其中C是训练时的类别)

如何将ZCU106例程移植到自定义单板上(1)-概述

本次设计目标是将ZCU106使用的例程移植到自定义单板上。例程指的是pg252中开箱即用7个例子。

基于ZYNQ MPSOC XCZU3CG的百度Edgeboard FZU3 构建linux系统

本文在上篇基础上描述在FZU3上运行DPU例程的方法。

百度Edgeboard FZU3 构建linux系统

百度Edgeboard FZU3硬件平台构建和软件系统构建

FPGA进行AI推理方案

近期在研究FPGA进行推理时,总结了一下三种方案,目前我了解使用FPGA进行推理还是少数,不知道大家有没有做过使用FPGA进行推理的项目,欢迎交流。

你真的了解FPGA的重构吗?

“重构”对于刚接触FPGA的人来说,可谓十分神秘,对于已经入门的人来说很“简单”,但是你真的了解FPGA的重构吗?

Vivado ML(机器学习) 2021尝鲜

Vivado ML 版支持基于机器学习的算法以加速设计收敛。该技术具备基于机器学习的逻辑优化、延迟估算和智能设计运行,能够自动执行策略以减少时序收敛迭代,将复杂设计的编译时间缩短了 5 倍,同时还提供了突破性的平均达 10% 的结果质量提升