FPGA和CPU一直是雷達(dá)信號(hào)處理不可分割的組成部分。傳統(tǒng)上FPGA用于前端處理，CPU用于后端處理。隨著雷達(dá)系統(tǒng)的處理能力越來越強(qiáng)，越來越復(fù)雜，對信息處理的需求也急劇增長。為此，FPGA不斷在提高處理
2013-12-24 17:28:40
10148 
傳統(tǒng)的、基于通用DSP處理器并運(yùn)行由C語言開發(fā)的算法的高性能DSP平臺(tái)，正在朝著使用FPGA預(yù)處理器和/或協(xié)處理器的方向發(fā)展。這一最新發(fā)展能夠?yàn)楫a(chǎn)品提供巨大的性能、功耗和成本優(yōu)勢。 盡管優(yōu)勢如此明顯
2023-10-21 16:55:021498 
、GPU、FPGA及ASIC四種，依特性與使用目的不同又可區(qū)分為云端運(yùn)算與邊緣運(yùn)算。 前者云端運(yùn)算因?yàn)樾枰?b class="flag-6" style="color: red">處理龐大數(shù)據(jù)，加上長時(shí)間運(yùn)作，芯片需求特性為功耗較高，整體效能佳，主要應(yīng)用在數(shù)據(jù)中心與超級(jí)計(jì)算機(jī)
2017-12-05 08:09:38
雖然GPU解決方案對訓(xùn)練，AI部署需要更多。
預(yù)計(jì)到2020年代中期，人工智能行業(yè)將增長到200億美元，其中大部分增長是人工智能推理。英特爾Xeon可擴(kuò)展處理器約占運(yùn)行AI推理的處理器單元的70
2023-08-04 07:25:00
容易就可以在某一個(gè)平臺(tái)上升級(jí)IP特性，甚至根據(jù)需求，隨時(shí)更換成其他協(xié)議的編解碼功能。FPGA的可擴(kuò)展性也是GPU不可比擬的，能非常容易的在同一塊FPGA上pipeline部署編解碼相關(guān)的上下游應(yīng)用；同時(shí)
2019-03-08 10:47:22
的合著者之一，說：“深度學(xué)習(xí)是AI中最令人興奮的領(lǐng)域，因?yàn)槲覀円呀?jīng)看到了深度學(xué)習(xí)帶來的巨大進(jìn)步和大量應(yīng)用。雖然AI 和DNN 研究傾向于使用 GPU，但我們發(fā)現(xiàn)應(yīng)用領(lǐng)域和英特爾下一代FPGA 架構(gòu)之間
2017-04-27 14:10:12
在FPGA中一般減法是怎么處理的呢？比如A-B是采用A+B的補(bǔ)碼，還把A和B都定義成有符號(hào)的類型，直接進(jìn)行減法運(yùn)算呢？
2014-12-24 09:46:57
CPU和GPU都屬于馮·諾依曼結(jié)構(gòu)，指令譯碼執(zhí)行，共享內(nèi)存。FPGA之所以比CPU、GPU更快，本質(zhì)上是因?yàn)槠錈o指令，無共享內(nèi)存的體系結(jié)構(gòu)所決定的。馮氏結(jié)構(gòu)中，由于執(zhí)行單元可能執(zhí)行任意指令，就需要
2018-08-16 09:54:23
有誰來闡述一下FPGA協(xié)處理的優(yōu)勢有哪些？如何去使用FPGA協(xié)處理？怎樣借助FPGA協(xié)處理去提升性能？怎樣借助FPGA嵌入式處理去降低成本？從C程序到系統(tǒng)門指的是什么？采用FPGA協(xié)處理的障礙是什么？
2021-04-14 06:07:36
發(fā)送過來的數(shù)據(jù)做高并行處理的目的。由于去除了現(xiàn)代 CPU 中分支 預(yù)測、亂序執(zhí)行、存儲(chǔ)預(yù)取等模塊，也減少了許多 cache 的空間， GPU 中經(jīng)過簡化后的“核”能實(shí)現(xiàn) 非常大規(guī)模的并行運(yùn)算， 并且
2023-11-09 14:09:46
，這使其在 AI 應(yīng)用中面臨著一些挑戰(zhàn)。
Larzul 表示，想要解決這些問題的解決方案便是實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA)，這也是他們公司的研究領(lǐng)域。FPGA 是一種處理器，可以在制造后定制
2024-03-21 15:19:45
流水方式對復(fù)數(shù)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了加窗、FFT、求模平方三種運(yùn)算。整個(gè)設(shè)計(jì)采用流水與并行方式盡量避免瓶頸的出現(xiàn),提高系統(tǒng)時(shí)鐘頻率,達(dá)到高速處理。實(shí)驗(yàn)表明此處理器既有專用ASIC電路的快速性,又有DSP器件的靈活性的特點(diǎn),適合用于高速數(shù)字信號(hào)處理。
2012-08-12 11:49:01
有誰知道現(xiàn)在國內(nèi)外有哪些公司賣FPGA的圖像處理相關(guān)的IP核？
2015-04-28 21:34:24
FPGA是一種高速、穩(wěn)定的運(yùn)行環(huán)境，在FPGA內(nèi)處理圖像比CPU更快以下為案例鏈接mangotree.cn/event/32338/
2016-12-12 14:03:19
，GPU已經(jīng)不再局限于3D圖形處理了，GPU通用計(jì)算技術(shù)發(fā)展已經(jīng)引起業(yè)界不少的關(guān)注，事實(shí)也證明在浮點(diǎn)運(yùn)算、并行計(jì)算等部分計(jì)算方面，GPU可以提供數(shù)十倍乃至于上百倍于CPU的性能。GPU通用計(jì)算方面
2016-01-16 08:59:11
產(chǎn)生新需求，將帶來高性能GPU市場快速增長。GPU分類與主要廠商，資料來源：架構(gòu)師技術(shù)聯(lián)盟、華西證券研究所云端AI服務(wù)器AI服務(wù)器通常搭載GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU與加速芯片的組合
2021-12-07 10:04:11
，不管遠(yuǎn)近皆投影在同一面上。本地球的我們，抬起頭來觀看星星，分不出星星的遠(yuǎn)近，只能分辨出亮度。GPU 所投影出的結(jié)果，和這個(gè)情況類似。第二步，primitive processing。是將相關(guān)的點(diǎn)鏈接
2016-08-05 13:00:01
ai芯片和gpu的區(qū)別▌車載芯片的發(fā)展趨勢(CPU-GPU-FPGA-ASIC)過去汽車電子芯片以與傳感器一一對應(yīng)的電子控制單元(ECU)為主，主要分布與發(fā)動(dòng)機(jī)等核心部件上。...
2021-07-27 07:29:46
從大型機(jī)到 x86 架構(gòu)，計(jì)算的下一個(gè)拐點(diǎn)在哪？相較于x86架構(gòu)，華為鯤鵬處理器的優(yōu)勢有哪些？
2021-10-25 06:39:35
3.0TOPS。相較于 GPU 作為 AI 運(yùn)算單元的大型芯片方案，功耗不到 GPU 所需要的 1%?？芍苯蛹虞d Caffe / Mxnet / TensorFlow 模型。提供 AI 開發(fā)工具
2022-07-01 17:38:45
。性能的提高不僅可讓設(shè)計(jì)人員更快速地采集圖像，而且還能更快速地處理圖像。預(yù)處理算法（如閾值和濾波）或處理算法（如模式匹配）也可以更快速地執(zhí)行。最終設(shè)計(jì)人員能夠比以往更快地基于可視化數(shù)據(jù)制定決策。德州
2018-08-03 11:13:19
執(zhí)行，多重嵌套分支執(zhí)行，并行執(zhí)行時(shí)候的指令相關(guān)性和數(shù)據(jù)相關(guān)性，多核協(xié)同處理時(shí)候的數(shù)據(jù)一致性等等復(fù)雜邏輯。GPU其實(shí)是由硬件實(shí)現(xiàn)的一組圖形函數(shù)的集合，這些函數(shù)主要用于繪制各種圖形所需要的運(yùn)算。這些和像素
2017-12-03 20:08:47
，推測執(zhí)行，多重嵌套分支執(zhí)行，并行執(zhí)行時(shí)候的指令相關(guān)性和數(shù)據(jù)相關(guān)性，多核協(xié)同處理時(shí)候的數(shù)據(jù)一致性等等復(fù)雜邏輯。 GPU其實(shí)是由硬件實(shí)現(xiàn)的一組圖形函數(shù)的集合，這些函數(shù)主要用于繪制各種圖形所需要的運(yùn)算
2017-12-03 15:43:58
以及改進(jìn)整個(gè)系統(tǒng)。而這正是我們采用 FRAM 的微控制器超越業(yè)界其他解決方案的優(yōu)勢所在。 FRAM 是一種非易失性 RAM，相較于其他非易失性存儲(chǔ)器技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)更快速的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和幾乎無限的壽命。 這
2018-09-10 11:57:26
18 幅圖像的速度每秒處理 3,015 幅圖像。? 這些數(shù)字表明，英特爾 Stratix 10 FPGA 在處理大批量任務(wù)時(shí)完全可媲美其他高性能計(jì)算（HPC）器件（如 GPU）， 在處理小批量任務(wù)時(shí)則比其他器件更快。
2019-07-17 06:34:16
英特爾（Intel）正于近日在美國舉行的SupercompuTIng 2016大會(huì)上展示其兩款新型Xeon處理器，以及支持深度學(xué)習(xí)的新型FPGA卡；從該公司的技術(shù)展示，能窺見其準(zhǔn)備推出的完整機(jī)器學(xué)習(xí)
2016-12-23 16:50:37
一半。 “真正把AI芯片做成有競爭力，要有護(hù)城河，這是遠(yuǎn)超于芯片本身的事情。像阿里和騰訊爭取入口流量一樣芯片往應(yīng)用層走，更好知道最終用戶的實(shí)際需求，更好的定義芯片，需要有比較強(qiáng)的能效，有一定的AI處理架構(gòu)，沒有
2018-06-14 11:44:13
的要求。根據(jù)Think Silicon的說法，他們將NEOX視為一種靈活可擴(kuò)展的GPU方案，支持在資源有限的設(shè)備上快速部署AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和GPGPU應(yīng)用程序，并以超低功耗的優(yōu)勢顯著延長電池壽命。該芯片
2022-03-24 15:53:12
數(shù)據(jù)均衡決策的過程。該設(shè)計(jì)使用了在一個(gè)平臺(tái)FPGA中實(shí)現(xiàn)的一個(gè)嵌入式PowerPC。協(xié)處理器的意義協(xié)處理器是一個(gè)處理單元，該處理單元與一個(gè)主處理單元一起使用來承擔(dān)通常由主處理單元執(zhí)行的運(yùn)算。通常，協(xié)
2015-02-02 14:18:19
處理研究的內(nèi)容2.2 數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)架構(gòu)分析2.3 基于FPGA的數(shù)字信號(hào)處理的相關(guān)問題2.3.1 基于FPGA的數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程2.3.2 定點(diǎn)數(shù)與浮點(diǎn)數(shù)參考文獻(xiàn)第3章 數(shù)字信號(hào)處理中
2012-04-24 09:33:23
OMAP-L138（定點(diǎn)/浮點(diǎn)DSP C674x+ARM9）+ FPGA處理器的開發(fā)板。
編寫一個(gè)用于AI加速的FPGA程序是一個(gè)相當(dāng)復(fù)雜的過程，涉及硬件描述語言（如VHDL或Verilog）以及針對特定
2024-02-12 16:18:43
項(xiàng)目名稱：FPGA上的處理器核原型設(shè)計(jì)試用計(jì)劃：申請理由及項(xiàng)目計(jì)劃：本人西安某高校學(xué)生，對數(shù)字IC感興趣，學(xué)習(xí)過FPGA與處理器相關(guān)知識(shí)，用過quartus和vivado，ISE，看過水頭一壽
2017-07-25 18:02:36
產(chǎn)生新需求，將帶來高性能GPU市場快速增長。GPU分類與主要廠商，資料來源：架構(gòu)師技術(shù)聯(lián)盟、華西證券研究所云端AI服務(wù)器AI服務(wù)器通常搭載GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU與加速芯片的組合
2021-12-07 09:59:04
。相較于四個(gè) Cortex-A73核心，處理相同 AI 任務(wù)，新的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)擁有約50倍能效和 25 倍性能優(yōu)勢。
而且，華為第二代AI芯片海思麒麟 980也將在本季度正式量產(chǎn)，采用臺(tái)積電
2018-05-07 09:26:47
我在我的同學(xué)面前炫耀FPGA是做高速處理的，可是，當(dāng)人家問我，我的時(shí)鐘頻率能達(dá)到多少時(shí)，我說利用PLL能拉到200MHz，他說，這么低??？我的手機(jī)頻率都是1.5G的呢。我無語。。。后來才了解到，他
2012-03-08 17:11:08
處理等方面受到了限制，由于FPGA中關(guān)于浮點(diǎn)數(shù)的運(yùn)算只能自行設(shè)計(jì)，因此，研究浮點(diǎn)加法運(yùn)算的FPGA實(shí)現(xiàn)方法很有必要。
2019-07-05 06:21:42
GPU 和 FPGA。有人說 GPU 好用；有人說 FPGA 靈活可編程；有人說 GPU 運(yùn)算能力強(qiáng)，適合對人工智能進(jìn)行“訓(xùn)練”；有人說做“推斷”還得靠 FPGA … 作為程序員，您會(huì)更傾向于用哪一種方案？`
2017-08-23 15:42:16
電腦、智能手機(jī)等）上運(yùn)行繪圖運(yùn)算工作的微處理器。因?yàn)閷τ?b class="flag-6" style="color: red">處理圖像數(shù)據(jù)來說，圖像上的每一個(gè)像素點(diǎn)都有被處理的需要，這是一個(gè)相當(dāng)大的數(shù)據(jù)，所以對于運(yùn)算加速的需求圖像處理領(lǐng)域最為強(qiáng)烈，GPU也就
2017-03-15 11:40:15
，速度和力矩的閉環(huán)控制；克服了步進(jìn)電機(jī)失步的問題。2、轉(zhuǎn)速：高速性能好，一般額定轉(zhuǎn)速能達(dá)到2000～3000轉(zhuǎn)。3、適應(yīng)性：抗過載能力強(qiáng)，能承受三倍于額定轉(zhuǎn)矩的負(fù)載，對有瞬間負(fù)載波動(dòng)和要求快速起動(dòng)的場合
2018-11-16 14:31:42
，FPGA中的寄存器和片上內(nèi)存（BRAM）屬于各自的控制邏輯，不需要仲裁和緩存。
從ALU運(yùn)算單元占比來看，GPU比CPU高，FPGA因?yàn)閹缀鯖]有控制模塊，所有模塊都是ALU運(yùn)算單元，比GPU更高
2024-01-23 19:08:55
本帖最后由 eehome 于 2013-1-5 09:51 編輯
請問,圖像處理方面FPGA 選 Altera or Xilinx 哪個(gè)好?最好詳細(xì)點(diǎn),包括他們的開發(fā)平臺(tái),哪個(gè)做視頻處理更有優(yōu)勢,更快捷!謝謝各位牛人!
2012-12-30 10:33:52
回來的數(shù)據(jù)速度高，數(shù)據(jù)處理相對簡單（平均處理），使用FPGA構(gòu)建的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)能更加快速地對采集的信息進(jìn)行快速處理。本設(shè)計(jì)的工程的具體應(yīng)用背景是光纖通信檢測儀，期中數(shù)據(jù)采集與處理模塊有別于傳統(tǒng)的MCU
2018-05-09 12:09:43
視頻包括：頻率頻譜分析采樣率相關(guān)性濾波相關(guān)運(yùn)算的相位對齊問題相位不對齊解決答案奈奎斯特定律離散傅里葉變換公式解讀快速傅里葉變換之蝶形運(yùn)算實(shí)現(xiàn)快速傅里葉變換之Wnk實(shí)現(xiàn)快速傅里葉變換之如何產(chǎn)生信號(hào)頻率
2018-08-09 21:32:52
距離的互相關(guān)值計(jì)算,在128MHz的時(shí)鐘下,能夠?qū)Χ沸盘?hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)互相關(guān)處理。 關(guān)鍵詞: 互相關(guān)運(yùn)算器 現(xiàn)場可編程邏輯門陣列(FPGA) 硬件描述語言&
2009-09-19 09:25:42
隨著電子技術(shù)和集成電路技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)字信號(hào)處理已廣泛應(yīng)用于語音、圖像處理，通信和多媒體等領(lǐng)域中。傅立葉變換（DFT）作為其數(shù)字信號(hào)處理中的基本運(yùn)算，發(fā)揮著重要作用。特別是快速傅立葉變換（FFT
2017-11-28 11:32:15
運(yùn)算平臺(tái)之間是如何連接的？SRIO系統(tǒng)的應(yīng)用實(shí)例有哪些？如何利用串行RapidIO去實(shí)現(xiàn)FPGA協(xié)處理？
2021-04-29 06:17:59
傳輸，邊緣計(jì)算能夠帶來更低的延時(shí)、更可靠的數(shù)據(jù)安全。但這也對邊緣計(jì)算設(shè)備帶來更大的挑戰(zhàn)，特別是計(jì)算性能。下面我們將介紹如何在NXP 最新的 iMX8X arm處理器上面利用 GPU 加速運(yùn)算快速
2020-12-28 07:15:51
。在這種架構(gòu)中，CPU內(nèi)核所不擅長的浮點(diǎn)運(yùn)算以及信號(hào)處理等工作，將由集成在同一塊芯片上的其它可編程內(nèi)核執(zhí)行，而GPU與FPGA都以擅長浮點(diǎn)運(yùn)算著稱。AMD與Intel公司分別致力于基于GPU與FPGA的異構(gòu)處理器，希望借此切入人工智能市場。
2017-04-20 14:15:25
不靈活的時(shí)鐘速度要求。每秒可以處理的最大幀數(shù)受到邏輯綜合后實(shí)現(xiàn)的最快時(shí)鐘頻率所限制，通常其頻率要慢于GPU或者AISC，但即使時(shí)鐘頻率，但是在功能上仍然能保持一致性，可以用于驗(yàn)證電路邏輯的有效性。本文
2023-02-08 15:26:46
疫情期間第一節(jié)網(wǎng)絡(luò)直播課程，《嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)》，今天是第一天，在這里做實(shí)時(shí)課堂筆記。FPGA可以并行執(zhí)行電路內(nèi)嵌ARM的FPGA，AI加速?？梢杂?b class="flag-6" style="color: red">GPU，但是項(xiàng)目部署還是需要到硬件上。便宜的可以用
2021-11-09 06:55:49
眾多幫手如GPU、ASIC、FPGA、DSP等。那么，這么多的計(jì)算單元各自有什么特長呢？GPU：適于大范圍、多任務(wù)的簡單運(yùn)算GPU 是圖形處理器（Graphics Processing Unit）的縮寫
2019-08-07 08:39:19
處理，并行計(jì)算的優(yōu)勢不能發(fā)揮出來。 相比較而言，運(yùn)行深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)同樣的性能，GPU所需功耗遠(yuǎn)大于FPGA，通常情況下，GPU只能達(dá)到FPGA能效比的一半或更低。目前來看，深度學(xué)習(xí)算法還未完全成熟
2021-09-17 17:08:32
面積其實(shí)，設(shè)計(jì)AI模型的最常見做法就是使用處理器，可能是GPU或者DSP，也有可能是微控制器（MCU）。不過，低端MCU可能連簡單的AI模型也無法處理，高性能處理器又可能會(huì)違反設(shè)備的功耗和成本要求，但
2020-10-23 11:43:04
怎么使用ARM處理器上的GPU進(jìn)行編程工作呢？有哪位大神可以解釋一下
2022-08-04 14:17:35
土豆片了。很抱歉，只能再訂制一次。FPGA: 可變化的萬能料理機(jī)FPGA也是料理機(jī)，也沒有指令系統(tǒng)。和ASIC一樣：它的設(shè)計(jì)也是直接建筑在物理硬件上。這樣的結(jié)構(gòu)就已經(jīng)注定了FPGA在大量數(shù)據(jù)處理
2018-06-28 15:55:53
” STAR-MC1 處理器 ，因此一經(jīng)發(fā)布就獲得了大量用戶和媒體的關(guān)注。很多用戶會(huì)咨詢“星辰”處理器相關(guān)的問題，特別是“星辰”處理器是什么樣的內(nèi)核？相較于 Arm Cortex-M 系列內(nèi)核又有什么差別？這里，為了讓
2022-09-06 15:03:04
涉及將全部減少的操作從計(jì)算節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)移到專門為AI設(shè)計(jì)的專用網(wǎng)絡(luò)接口卡（NIC）。該 NIC 在現(xiàn)場可編程門陣列 （FPGA） 上實(shí)現(xiàn)，使 CPU 和 NPU 能夠?qū)Ｗ?b class="flag-6" style="color: red">于深度學(xué)習(xí)和 AI 計(jì)算所必需的張量
2023-07-28 10:10:17
雖然人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算通常在數(shù)據(jù)中心中大規(guī)模地執(zhí)行，但是最新的處理設(shè)備使得能夠?qū)?b class="flag-6" style="color: red">AI / ML能力嵌入到網(wǎng)絡(luò)邊緣的IoT設(shè)備中。邊緣的AI可以快速響應(yīng)，無需等待云的響應(yīng)。如果可以在本地完成推理
2019-05-29 10:38:09
的可以參考一下，歡迎一起交流學(xué)習(xí)。話不多說，上貨。
使用FPGA做圖像處理優(yōu)勢最關(guān)鍵的就是：FPGA能進(jìn)行實(shí)時(shí)流水線運(yùn)算，能達(dá)到最高的實(shí)時(shí)性。因此在一些對實(shí)時(shí)性要求非常高的應(yīng)用領(lǐng)域，做圖像處理
2023-06-08 15:55:34
本帖最后由 lee_st 于 2018-6-21 02:18 編輯
評(píng)估通過Python快速開發(fā)異構(gòu)處理器FPGA應(yīng)用性能（PYNQ評(píng)測）
2018-06-19 08:36:58
在做HDB3碼編譯碼器的實(shí)驗(yàn)，查到資料說FPGA只能處理單極性碼，而HDB3碼是雙極性碼。想請教下是所有的FPGA的芯片都只能處理單極性碼么？如果是的，那么想處理雙極性碼的話要加什么樣的輔助電路才能用FPGA處理雙極性碼？
2016-09-14 16:31:36
定點(diǎn)數(shù)具有哪幾種表示的形式？FPGA是如何實(shí)現(xiàn)數(shù)字信號(hào)處理定點(diǎn)運(yùn)算的？
2021-06-18 09:19:18
今天，GPU已經(jīng)不再局限于3D圖形處理了，GPU通用計(jì)算技術(shù)發(fā)展已經(jīng)引起業(yè)界不少的關(guān)注，事實(shí)也證明在浮點(diǎn)運(yùn)算、并行計(jì)算等部分計(jì)算方面，GPU可以提供數(shù)十倍乃至于上百倍于CPU的性能，如此強(qiáng)悍的“新星
2015-11-04 10:04:53
本文采用ALTERA 公司FPGA 作為算法處理器件,實(shí)現(xiàn)了互相關(guān)算法,取得了很好的效果。本文根據(jù)相關(guān)算法的運(yùn)算原理并考慮了模塊與外部的交互性,在FPGA 中配置設(shè)計(jì)了互相關(guān)運(yùn)算模塊
2009-09-01 09:48:25
13 本文主要研究基于FPGA 的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，內(nèi)部包含一個(gè)1024 點(diǎn)的FFT 處理單元。FFT 部分采用基四算法，五級(jí)級(jí)聯(lián)處理，并通過CORDIC 流水線結(jié)構(gòu)使硬件實(shí)現(xiàn)較慢的復(fù)乘運(yùn)算轉(zhuǎn)化為移位
2009-12-19 16:18:3559 本文利用頻域抽取基四算法，運(yùn)用靈活的硬件描述語言-Verilog HDL 作為設(shè)計(jì)主體，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一套集成于FPGA 內(nèi)部的FFT 處理器。FFT 處理器的硬件試驗(yàn)結(jié)果表明該處理器的運(yùn)算結(jié)
2010-01-20 14:33:5440 本文采用ALTERA公司FPGA作為算法處理器件,實(shí)現(xiàn)了互相關(guān)算法,取得了很好的效果。本文根據(jù)相關(guān)算法的運(yùn)算原理并考慮了模塊與外部的交互性,在FPGA中配置設(shè)計(jì)了互相關(guān)運(yùn)算模塊、并串
2010-07-21 09:35:4019 （DeePhi Tech）推出了一個(gè)名為亞里士多德 （Aristotle） 的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）加速處理器，該處理器在處理同樣任務(wù)時(shí)比 CPU 或者 GPU 速度更快、能效更高。 ? 那么
2017-02-08 05:54:39304 有人認(rèn)為諸如圖形處理器（GPU）和Tilera處理器等多核處理器在某些應(yīng)用中正逐步替代現(xiàn)場可編程門陳列（FPGA）。理由是這些多核處理器的處理性能要高很多，例如，由于GPU起初主要負(fù)責(zé)圖形繪制，因此，其尤其善于處理單精度（SP）及（某種情況下）雙精度（DP）浮點(diǎn)（FP）運(yùn)算。
2017-02-11 11:15:11896 
具有并行處理架構(gòu)的平臺(tái)，例如FPGA和GPU，在快速分析大型數(shù)據(jù)集方面得到了廣泛應(yīng)用。這兩項(xiàng)技術(shù)可以減輕運(yùn)算密集型算法對CPU造成的負(fù)擔(dān)，在高度并行的平臺(tái)上進(jìn)行處理。FPGA靈活性高、處理延遲
2017-11-18 03:36:014101 協(xié)處理器，一種芯片，用于減輕系統(tǒng)微處理器的特定處理任務(wù)。CPU的縮寫，譯為中央處理器。也做叫微處理器。指具有運(yùn)算器和控制器功能的大規(guī)模集成電路。GPU圖形處理芯片。是顯示卡的“心臟”，也就相當(dāng)于CPU在電腦中的作用
2018-01-09 14:46:0310877 不斷 從賽靈思FPGA設(shè)計(jì)流程看懂FPGA設(shè)計(jì) CPU 和 GPU 都屬于馮·諾依曼結(jié)構(gòu)，指令譯碼執(zhí)行，共享內(nèi)存。 FPGA 之所以比 CPU 、 GPU 更快
2018-02-20 20:49:001479 處理器，使用Verilog HDL語言描述易于用硬件實(shí)現(xiàn)的模塊，如同步采集、低通濾波及復(fù)數(shù)相關(guān)運(yùn)算等計(jì)算量大的模塊。采用FPGA內(nèi)部的MicroBlaze軟核作為系統(tǒng)的中央處理器，進(jìn)行流程控制、分支判斷以及調(diào)用硬件模塊來控制系統(tǒng)回波信號(hào)的采集、處理和存儲(chǔ)
2018-03-05 15:45:182 CPU和GPU都屬于馮·諾依曼結(jié)構(gòu)，指令譯碼執(zhí)行，共享內(nèi)存。FPGA之所以比CPU、GPU更快，本質(zhì)上是因?yàn)槠錈o指令，無共享內(nèi)存的體系結(jié)構(gòu)所決定的。
2018-04-02 17:52:3195602 計(jì)算密集型任務(wù)的例子包括矩陣運(yùn)算、圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、壓縮、非對稱加密、Bing 搜索的排序等。這類任務(wù)一般是 CPU 把任務(wù)卸載（offload）給 FPGA 去執(zhí)行。對這類任務(wù)，目前我們正在
2018-06-25 16:02:4517458 
大，運(yùn)算簡單，但是要求運(yùn)算速率高，可以用FPGA硬件來處理，上層所處理的數(shù)據(jù)量少，算法結(jié)構(gòu)復(fù)雜，適于運(yùn)算速度快，尋址靈活的DSP數(shù)字信號(hào)處理器進(jìn)行處理。這里提出了一種FPGA+DSP相結(jié)合的實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)，并應(yīng)用于傳像光線束傳遞圖像。CMOS實(shí)際采集的是光線束
2018-10-22 22:00:01392 Xilinx表示，伙伴廠商利用FPGA芯片進(jìn)行基因體定序與優(yōu)化語音識(shí)別所需的深度學(xué)習(xí)、察覺FPGA的耗能低于GPU且處理速度較快。相較于GPU只能處理運(yùn)算，FPGA能以更快速的速度一次處理所有與AI相關(guān)的信息。
2018-11-22 17:20:361105 現(xiàn)代GPU提供了頂點(diǎn)處理器和片段處理器兩個(gè)可編程并行處理部件。在利用GPU執(zhí)行圖像處理等通用計(jì)算任務(wù)時(shí)，要做的主要工作是把待求解的任務(wù)映射到GPU支持的圖形繪制流水線上。
2019-01-01 08:58:005559 
用FPGA做圖像處理最關(guān)鍵的一點(diǎn)優(yōu)勢就是：FPGA能進(jìn)行實(shí)時(shí)流水線運(yùn)算，能達(dá)到最高的實(shí)時(shí)性。因此在一些對實(shí)時(shí)性要求非常高的應(yīng)用領(lǐng)域，做圖像處理基本就只能用FPGA。例如在一些分選設(shè)備中圖像處理基本上
2019-02-14 14:33:291179 當(dāng)前主流的AI芯片主要分為三類，GPU、FPGA、ASIC。其中GPU、FPGA均是前期較為成熟的芯片架構(gòu)，屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。
2019-03-07 14:39:2129058 用FPGA做圖像處理最關(guān)鍵的一點(diǎn)優(yōu)勢就是：FPGA能進(jìn)行實(shí)時(shí)流水線運(yùn)算，能達(dá)到最高的實(shí)時(shí)性。因此在一些對實(shí)時(shí)性要求非常高的應(yīng)用領(lǐng)域，做圖像處理基本就只能用FPGA。例如在一些分選設(shè)備中圖像處理基本上
2019-03-20 16:28:282157 ，做圖像處理基本就只能用FPGA。例如在一些分選設(shè)備中圖像處理基本上用的都是FPGA，因?yàn)樵谄渲邢鄼C(jī)從看到物料圖像到給出執(zhí)行指令之間的延時(shí)大概只有幾毫秒，這就要求圖像處理必須很快且延時(shí)固定，只有FPGA進(jìn)行的實(shí)時(shí)流水線運(yùn)算才能滿足這一要求。
2019-07-19 09:47:078080 近年來，GPU 在大規(guī)模并行運(yùn)算上的巨大優(yōu)勢，讓其成為大數(shù)據(jù)、AI 以及圖形圖像處理等場景下里不可或缺的計(jì)算引擎。
2019-12-13 15:30:275508 在衛(wèi)星觀測系統(tǒng)中，CCD相機(jī)對高精度圖像實(shí)時(shí)跟蹤時(shí)，為得到高信噪比高分辨率的圖像，必須對圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)相關(guān)處理．而現(xiàn)有軟件實(shí)現(xiàn)速度不高，不能實(shí)現(xiàn)其實(shí)時(shí)性．本文在分析圖像相關(guān)處理快速算法的基礎(chǔ)上
2021-02-05 15:54:00139 使用插值算法實(shí)現(xiàn)圖像縮放是數(shù)字圖像處理算法中經(jīng)常遇到的問題。我們經(jīng)常會(huì)將某種尺寸的圖像轉(zhuǎn)換為其他尺寸的圖像，如放大或者縮小圖像。由于在縮放的過程中會(huì)遇到浮點(diǎn)數(shù)，如何在FPGA中正確的處理浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算是在FPGA中實(shí)現(xiàn)圖像縮放的關(guān)鍵。
2022-03-18 11:03:414056 FPGA以擅長高速并行數(shù)據(jù)處理而聞名，從有線/無線通信到圖像處理中各種DSP算法，再到現(xiàn)今火爆的AI應(yīng)用，都離不開卷積、濾波、變換等基本的數(shù)學(xué)運(yùn)算。
2022-10-31 14:48:152413 邊緣上的AI：“協(xié)作機(jī)器人”如何快速處理傳感器數(shù)據(jù)
2022-11-01 08:25:470 在他們的研究中，研究人員將他們在 ReAAP 中提出的軟件編譯器與 Nvidia GPU 和 ARM CPU 上的其他三個(gè)基線軟件編譯器進(jìn)行了比較。結(jié)果表明，它的執(zhí)行速度是運(yùn)行在GPU并且是運(yùn)行相同軟件編譯器的 1.6 到 3.3 倍在中央處理器上.
2022-12-09 10:27:57389 FPGA和CPU一直是雷達(dá)信號(hào)處理不可分割的組成部分。傳統(tǒng)上FPGA用于前端處理，CPU用于后端處理。隨著雷達(dá)系統(tǒng)的處理能力越來越強(qiáng)，越來越復(fù)雜，對信息處理的需求也急劇增長。為此，FPGA不斷在提高處理
2022-12-14 11:46:091268 現(xiàn)代GPU提供了頂點(diǎn)處理器和片段處理器兩個(gè)可編程并行處理部件。在利用GPU執(zhí)行圖像處理等通用計(jì)算任務(wù)時(shí)，要做的主要工作是把待求解的任務(wù)映射到GPU支持的圖形繪制流水線上。
2023-02-14 15:47:27643 圖像處理的算法中，大部分需要采用 浮點(diǎn)數(shù) 運(yùn)算，而浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算再FPGA中是非常不劃算的，因此需要轉(zhuǎn)換成定點(diǎn)數(shù)計(jì)算，此時(shí)會(huì)設(shè)計(jì)到浮點(diǎn)運(yùn)算轉(zhuǎn)定點(diǎn)運(yùn)算時(shí)精度下降的問題。 3.軟件和硬件的合理劃分 這里的軟件是指DSP,CPU，硬件是指FPGA；一般?結(jié)構(gòu)規(guī)則
2023-02-15 16:35:08896 圖像處理的算法中，大部分需要采用浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算，而浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算再FPGA中是非常不劃算的，因此需要轉(zhuǎn)換成定點(diǎn)數(shù)計(jì)算，此時(shí)會(huì)設(shè)計(jì)到浮點(diǎn)運(yùn)算轉(zhuǎn)定點(diǎn)運(yùn)算時(shí)精度下降的問題。
2023-02-17 09:16:151449 人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展和智能應(yīng)用的不斷落地，正在深刻地影響和改變著我們的生活。GPU、NPU、FPGA等各類AI芯片為人工智能的發(fā)展提供了算力支撐，其中又以GPU應(yīng)用最為廣泛。接下來讓我們一起了解一下沐曦的首款GPU產(chǎn)品：曦思N100。
2023-05-26 11:28:352052 現(xiàn)代GPU提供了頂點(diǎn)處理器和片段處理器兩個(gè)可編程并行處理部件。在利用GPU執(zhí)行圖像處理等通用計(jì)算任務(wù)時(shí)，要做的主要工作是把待求解的任務(wù)映射到GPU支持的圖形繪制流水線上。
2023-08-07 09:46:42604 
GPU比CPU更快的原因并行處理能力：GPU可以同時(shí)處理多個(gè)任務(wù)和數(shù)據(jù)，而CPU通常只能一次處理一項(xiàng)任務(wù)。這是因?yàn)?b class="flag-6" style="color: red">GPU的架構(gòu)使得它可以同時(shí)處理多個(gè)核心，從而實(shí)現(xiàn)高效的并行計(jì)算，這是GPU在處理
2024-01-26 08:30:03448 
電子發(fā)燒友App
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論