Xilinx Zynq系列FPGA实现神经网络中相关资源评估
judy 在 周二, 12/17/2024 - 09:42 提交FPGA并没有像软件那样用已有的cache,FPGA的HLS编译器会在FPGA中创建一个快速的memory architecture以最好的适应算法中的数据样式(data layout)
FPGA并没有像软件那样用已有的cache,FPGA的HLS编译器会在FPGA中创建一个快速的memory architecture以最好的适应算法中的数据样式(data layout)
测试与测量设备等应用正变得越来越复杂,需要更高的分辨率,因此需要更高的采样率和更大的内存
Zynq UltraScale+ MPSoC PL 部分等价于 FPGA。简化的 FPGA 基本结构由 6 部分组成,分别为可编程输入/输出单元、基本可编程逻辑单元
本参考设计基于ZYNQ开发板, 使用VDMA做原始图像采集系统,在petalinux下做服务器,通过Socket发送图像至Windows或者Linux上位机。
劳特巴赫的 PowerDebug 模块设计选用了 AMD Zynq™ UltraScale+™ MPSoC。该器件以优化的异构处理引擎组合形式提供了出色的处理、I/O 和内存带宽
本教程提供一个最小的参考设计,使上柆机可以通过PCIE端口
LeNet-5 是一个非常经典和成功的卷积神经网络结构
该项目演示如何在 Zynq SoC 上开始使用 FreeRTOS
本项目将是一个非常简化的基带符号映射器,用于 FSK 数字调制方案的链的发送端
本文介绍了在AMD Xilinx Zynq平台上实现嵌入式软件和FPGA设计的集成工作流程