用于Kaldi语音识别的加速器:AIX
judy 在 周一, 07/29/2019 - 08:40 提交
AIX(artificial intelligence aXellerator)是韩国SK公司为语音识别提供的一个解决方案,应用于微软的开源语音识别框架Kaldi。AIX使用了Xilinx的FPGA平台,充分利用了FPGA能提供的外存访问带宽和DSP资源。在自动语言识别(ASR)中,在性能和功耗上超过了分别超过了最领先的CPU 10.2倍和流行的GPU20.1倍
AIX(artificial intelligence aXellerator)是韩国SK公司为语音识别提供的一个解决方案,应用于微软的开源语音识别框架Kaldi。AIX使用了Xilinx的FPGA平台,充分利用了FPGA能提供的外存访问带宽和DSP资源。在自动语言识别(ASR)中,在性能和功耗上超过了分别超过了最领先的CPU 10.2倍和流行的GPU20.1倍
本博文介绍了利用 POST_CRC 试错的方法,但总体而言,赛灵思推荐在所有架构上使用 Soft Error Mitigation (SEM) IP。SEM IP 提供了一种可用于测试 SEU 检测与纠正能力的机制并提供了更强大的调试能力。
近日,FPGA芯片龙头赛灵思(XLNX.US)公布了截至6月29日的2020财年第一季度财报。以通用会计准则计,净营收达到8.5亿美元,环比增长3%,同比增长24%,创历史新高。净利润为2.41亿美元,摊薄后每股收益为0.94美元。
设计了一种基于HDMI接口的全高清(分辨率1 920×1 080)视频采集与显示系统,该系统以Xilinx公司Spartan6系列FPGA作为控制芯片,采用500万像素级别CMOS摄像头OV5640作为前端数据源,能够采集全高清视频信号;为了解决由于高速大容量视频数据缓存容量和速率不足导致的拖影现象
详述诸如生成训练模型、优化训练模型以及创建使用优化模型来加速设计的应用等步骤。
上文从“UDP发送Hello World”的实例体会了lwIP的使用。在user_udp_init函数中我们按照“创建UDP PCB->绑定本地端口->连接远程主机”的顺序完成初始化,发送时使用send函数将数据发送至连接的主机
工程师可能同时使用多个Vivado工程,以便测试不同的硬件配置。所以需要让一个PetaLinux工程支持多个Vivado工程。Vivado工程更改后,PetaLinux工程需要更新HDF文件。另外最好在PetaLinux工程里记录使用的所有硬件相关文件,比如bit、HDF文件等。以便将来检查对应的硬件设计。
本文详细介绍SP701评估板的功能。 使用本指南开发和评估针对SP701板上Spartan®-7系列FPGA的设计
Vivado中提供了多种Debug的操作方式,下面就来总结一下:
通过本次研讨会,我们将为您分析大数据时代海量非结构化文本所带来的各种挑战, 为您详细介绍基于赛灵思全球最快数据中心加速卡的 SumUp Nucleus 文本分析平台, 并通过实际案例展示如何利用这个平台帮助企业或者个人快速从浩如烟海的文本中识别、提取和分析关键信息,从而为决策、战略或者传播监测提供强大支持