【XDF资料下载】FPGA 在 iFLYTEK 中的研究与应用
judy 在 周二, 02/19/2019 - 17:45 提交
科大讯飞高级架构师江宏武分享FPGA 在 iFLYTEK 中的研究与应用
科大讯飞高级架构师江宏武分享FPGA 在 iFLYTEK 中的研究与应用
ug948中提供的官方例程为图像的中值滤波,该设计将一副256*256大小的RGB图像,添加噪声后提取出其中的Y通道,使用C++语言完成中值滤波。该设计将在Simulink环境下进行仿真。本次设计的流程是利用Vivado HLS建立C/C++代码,Export RTL–>System Generator–>Vivado。
本文将介绍Vivado提供的块级综合流程(Block Synthesis Flow),允许设计者将某些全局设置和策略应用于特定的层次结构中,且可以与设计中的其它模块不同。
背景:ZynqNet能在xilinx的FPGA上实现deep compression的网络,FPGA端程序运用传入每层数据运算后存在DRAM上。
目的:读懂ZynqNet的FPGA端的代码。
FPGA端代码经过HLS高层次综合为硬件语言实现在FPGA上。为fpga_top.cpp与fpga_top.hpp
程序包括:
fpga_top
gpool_cache
image_cache
weights_cache
output_cache
processing_element
memory_controller
(数据定义中fpga_top.hpp需要包含了network.hpp与netconfig.hpp)
本文总结了深度学习中常用的八大类型的卷积,以非常形象的方式帮助你建立直觉理解,为你的深度学习提供有益的参考。
用于实时/动态图像处理的 API
前几天折腾zynq下bram作为rom使用,初始化rom时需要用到.coe文件,但在vivado中“generate output products”后,还会生成.mif文件,下面看一下两个文件的内容。
本视频演示了运行在赛灵思 Zynq UltraScale+ MPSoC ZU11 性能板上的 ZF ProAI Gen3 平台。该平台是 ZF (采埃孚公司)与赛灵思联合开发。赛灵思处理器为 ZF 平台带来了低延迟、高性能的 AI 计算
要做无线通信,必定会接触到傅里叶变换,要做傅里叶变换肯定会接触到IFFT变换,它将傅里叶变换的乘法和加法次数极大的缩减,而且在xilinx的IP中有关于IFFT的核,直接调用它可以缩短开发流程。下面开始讲解vivado关于IFFT的IP核运用步骤:
Zynq UltraScale+MPSoC系列器件共有四个大的系列,分别是CG系列、EG系列和EV系列,其中EG系列和EV系列提供汽车级和军品级器件。相较与上一代ZYNQ-7000产品,器件性能优越性主要体现在: