FPGA（Field-Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑器件，它具有灵活性和可重配置性，可以根据特定应用的需求在现场进行编程和配置。与固定功能的ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）相比，FPGA允许用户根据需要定制逻辑功能和连接，从而实现各种不同的数字电路设计。
本文首先介绍深度学习中的YOLOv2-Tiny目标检测算法，然后设计对应的硬件加速器，并且就加速器中各模块的处理时延进行简单建模，给出卷积模块的详细设计，最后，在Xilinx公司的Zedboard开发板上进行评估。
FPGA 是一堆晶体管，你可以把它们连接(wire up)起来做出任何你想要的电路。它就像一个纳米级面包板。使用 FPGA 就像芯片流片，但是你只需要买这一张芯片就可以搭建不一样的设计，作为交换，你需要付出一些效率上的代价
在这篇文章里你可以了解到广告推荐算法Wide and deep模型的相关知识和搭建方法，还能了解到模型优化和评估的方式。我还为你准备了将模型部署到FPGA上做硬件加速的方法，希望对你有帮助
本文转载自CSDN李锐博恩Reborn某校招题目，仅仅给出下面电路图，要求画出Q1,Q2以及Q3的波形，并描述电路功能。可以看出，这个电路很简单，或许你会纠结于初值是什么，可是仔细想想，该电路其实和初值没有关系
FPGA为什么是可以编程的？恐怕很多菜鸟不知道，他们也不想知道。因为他们觉得这是无关紧要的。他们潜意识的认为可编程嘛，肯定就是像写软件一样啦。软件编程的思想根深蒂固，看到Verilog或者VHDL就像看到C语言或者其它软件编程语言一样。一条条的读，一条条的分析
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
本篇以ADI公司的多通道高速ADC—AD9639为实例，向大家演示FPGA是如何通过SPI协议向该ADC读写寄存器配置数据的。如下图所示为AD9639的功能框图，不难发现其SPI接口既可以实现三线模式也可以实现四线模式，本篇将演示4线模式
本人有过多年用FPGA做图像处理的经验，在此也谈一下自己的看法。用FPGA做图像处理最关键的一点优势就是：FPGA能进行实时流水线运算，能达到最高的实时性。因此在一些对实时性要求非常高的应用领域，做图像处理基本就只能用FPGA。例如在一些分选设备中图像处理基本上用的都是FPGA
图像处理简而言之就是对图像进行操作从而得到自己想要的结果，它是一个非常广义的概念，包含图像增强、图像复原、图像重建、图像分析、模式识别、计算机视觉等N多个应用方向。这些应用技术有许多在本质上是相通的，但是不同应用领域的关注点往往是不同的
当下，数字经济蓬勃发展，作为驱动数字经济发展的技术推动力——5G和AI也在不断革新。作为FPGA的发明者，赛灵思公司将企业使命定位为“打造灵活应变，万物智能的世界”，致力于通过公司的转型和全新类型产品的打造，赋能所有的创新者以高性能且灵活应变的智能计算平台，加速其创新事业