技术

为智能硬件开发者、创客提供有关基于英特尔嵌入式处理器的应用技术介绍和合作伙伴方案介绍

开发者分享 | 调试 FFT C-Model 仿真和 FFTIP 前仿

有很多客户在比较 FFT C-Model 仿真和 FFTIP 前仿遇到问题。今天赛灵思技术专家对此提出三种原因和解决办法。

运用​示波器​和​用户​可​定义​的 FPGA 提高​测量​质量​与​速度

示波器​的​需求​急速​成长,​同时​新的​研究​和​测试​应用​也​需要​更多、​更​快、​更​复杂​的​讯号。 这​会​需要​更​具​智能​功能​的​测试​设备,​才能​准确​侦测​特定​的​讯号​状况​并​避免​空​滞​时间、​在​采集​期间​处理​资料​以​缩短​测试​时间,​或者是​快速​产生​反馈​讯号​以​控制​待​测​装置 (DUT)。 过去​十年​来,​强大 PC 软件​和​模​块​化 I/​O 的​紧密​整合,​不仅​缩短​了​测试​时间,​同时​也​降低​了​整体​测试​成本

首个基于FPGA开源200Gbps数据包逆解析器的设计

P4改变了网络格局,因为它允许表达自定义数据包处理。近年来,有几篇著作将P4程序映射到FPGA。但是,这些工作大部分都集中在实现数据包解析器或match action阶段。迄今为止,尚未有报道提出关于FPGA的通用数据包逆解析的原理。推荐一篇2021年FPGA顶会会议论文,介绍基于FPGA开源200Gbps数据包逆解析器的设计与实现。

Vitis 2019.2 — 由 Ubuntu 16.04 机器上不兼容 GTK 版本导致的 Eclipse GUI 问题

由 Ubuntu 16.04 机器上不兼容 GTK 版本导致的 Eclipse GUI 问题

人工智能引发能源问题,我们该怎么办?(三)

在本系列的前几篇文章中 ,我们讨论了 Dennard Scaling 和摩尔定律的细目以及对专用和适应性加速器的需求。 然后,我们深入研究了功耗问题,并讨论了网络压缩的高级优势。在这第三篇文章中,我们将探讨专门构建的“计算有效”神经网络模型的优点和挑战。

开发者分享 | 如何给 u-boot 的源码生成 patch 并在 Petalinux 中编译

在软件开发过程中我们经常遇到用 patch 来传递和更新代码的场景。今天赛灵思技术专家以一个端到端的例子来演示在 Petalinux 使用过程中,如何给 u-boot 的源码生成patch 并在 Petalinux 中进行编译。

【工程师分享】在Petalinux编译多个源文件的Linux内核模块,以及扩展Makefile功能

Petalinux可以帮助工程师简化内核模块的创建工作。在petalinux工程目录下,使用命令“petalinux-create -t modules --name --enable”,能创建Linux内核模块,包括c源代码文件、Makefile、Yocto的bb文件。相关文件放在目录“project-spec/meta-user/recipes-modules”,目录结构如下

人工智能引发能源问题,我们该怎么办?(二)

在 "人工智能引发能源问题,我们该怎么办 (一)"中,我们简要介绍了更高层次的问题,这些问题为优化加速器的需求奠定了基础。作为一个尖锐的问题提醒,现在让我们通过一个非常简单的图像分类算法,来看一看与之相关联的计算成本与功耗。

【ZYNQ Ultrascale+ MPSOC FPGA教程】第三十三章 BRAM实现PS与PL交互

有时CPU需要与PL进行小批量的数据交换,可以通过BRAM模块,也就是Block RAM实现此要求。本章通过Zynq的GP Master接口读写PL端的BRAM,实现与PL的交互。在本实验中加入了自定义的FPGA程序,并利用AXI4总线进行配置,通知其何时读写BRAM。

人工智能引发能源问题,我们该怎么办?(一)

2014 年,斯坦福大学教授 Mark Horowitz 发表了一篇题目为“计算的能源问题(以及我们该怎么办)”的论文。这篇具有深远意义的论文,讨论了当前半导体行业所面临的最热门的、与登纳德缩放比例定律 (Dennard Scaling )和摩尔定律 (Moore’s Law) 失效相关的挑战。