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Xilinx 7系列FPGA之MGT简介

judy 在周一, 07/15/2019 - 09:45 提交

本篇作为xilinx 7系列FPGA简介篇的最后一篇，咱们来介绍MGT（Multi-gigabittransceiver）

深度神经网络（deep nearal network）是机器学习发展20年来取得的最大突破，比如在语音识别方面，相比于传统方法，其将错误率降低了30%；而在2011年的图片识别竞赛上，将错误率从26%降低到3.5%，这些使得处于发展低谷的人工智能突然热门起来，从学术界扩展到工业界，甚至在google的alpha go击败了顶级围棋大师李世石后，人工智能成为全民讨论的热门，所有的程序员都梦想转行机器学习

R3VLab首席技术官Nigel：做PoC硬件挖矿和分布式存储领域的佼佼者

judy 在周一, 07/15/2019 - 08:48 提交

自比特币诞生之后，PoW挖矿作为最主流的共识机制已经运行了十年有余，而近年来由于挖矿造成的巨大能源消耗、算力逐渐集中于几大矿池而趋向中心化，以及挖矿设备相对较高的准入门槛使得越来越多的人转向新的共识机制，如PoS、DPoS、PoC等等

通过在 Vivado Synthesis 中使 URAM 矩阵自动流水线化来实现最佳时序性能

judy 在周五, 07/12/2019 - 11:21 提交

UltraRAM 原语（也称为 URAM）可在 Xilinx UltraScale +™ 架构中使用，而且可用来高效地实现大容量深存储器。URAM 原语具有实现高速内存访问所需的可配置流水线属性和专用级联连接。流水线阶段和级联连接是使用原语上的属性来配置的。本篇博文描述的是通过将 URAM 矩阵配置为使用流水线寄存器来实现最佳时序性能的方法。

InAccel 的加速机器学习解决方案

judy 在周五, 07/12/2019 - 10:22 提交

使用逻辑回归、K 均值和交替最小二乘法加速您的 Apache Spark 应用。 AML 是 InAccel 的加速机器学习库。旨在维护其它开源框架（如 Apache Spark）简单易用的实用接口，同时加速机器学习模型的训练环节。现在 AML 拥有所有所需的库，可训练您的逻辑回归和 Kmeans 模型

Xilinx的COE文件格式有区别

judy 在周五, 07/12/2019 - 10:17 提交

Xilinx的FIR的COE文件应该是这样的：

fileID = fopen('fir_h.coe','w');
fprintf(fileID,'%s\n%s\n','radix=10;','coefdata=');
fprintf(fileID,'%.0f,\n',h);
fclose(fileID);

radix=10;
coefdata=
            -809,
           -1746,
           -1540,
            1874,
            9528,
           19918,
           29092,
           32767,
           29092,
           19918,
            9528,
            1874,
           -1540,
           -1746,
            -809;