FPGA 是可编程硅芯片，可以配置（和重新配置）以适应多种应用。与专为特定目的而设计的专用集成电路 (ASIC) 不同，FPGA 以其高效的灵活性而闻名，特别是在定制、低延迟应用中。在深度学习用例中，FPGA 因其多功能性、功效和适应性而受到重视。虽然通用 GPU 无法重新编程，但 FPGA 的可重新配置性允许特定应用程序...
此外,AMND-Xilinx在其FPGA上发布了用于高速深度学习推理的工具“ AI Edge Platform (https://www.xilinx.com/products/design-tools/ai-inference/edge-ai-platform.html#dnndk)”,用户可以使用FPGA方便的进行深度学习的应用。 然而,深度学习仍然主要使用 GPU 和 CPU 完成。因此,在这里我们将仔细研究使用 FPGA 进行...
FPGA上跑BNN(二值神经网络)是非常不错的，“PYNQ-Z1不同的机器学习数据集（dataset）的测试结果显示：对于MNIST数据集PYNQ-Z1能实现每秒168000张图片的分类，延迟102微妙，准确率达98.4%；对于CIFAR-10、SVHN、GTSRB数据集PYN1-Z1能实现每秒1700张图片的分类，延迟2.2毫秒，准确率分别为80.1%、96.69%和97.6...
除此之外,FPGA内部还集成了一些其它资源:(1)FPGA片上存储器、(2)乘法累积模块,(3)片外存储器控制器,(4)高速串行收发器。 三、FPGA的应用 FPGA在数据采集和接口逻辑领域、电平接口领域、高性能数字信号处理领域都有着广泛的应用。 人脸识别、车牌识别、深度学习等前沿技术。 总结 大趋势应该是恶补底层建筑,应用范...
这是新的系列教程,在本教程中,我们将介绍使用FPGA实现深度学习的技术,深度学习是近年来人工智能领域的热门话题。 在本教程中,旨在加深对深度学习和 FPGA 的理解。 用C/C++编写深度学习推理代码 高级综合 (HLS) 将 C/C++ 代码转换为硬件描述语言 FPGA 运行验证 ...
FPGA如何部署深度学习算法 fpga训练 这篇文章记录《xilinx SPARTAN-6 》 系列的基本开发流程(我用的是ISE 14.7) 一、建立工程 1、打开ISE的新建工程向导 2、选择工程存放位置为isepri目录,名字为and_gate2_1 3、选择Spartan6系列的XC6SLX9芯片,封装为TQG144,仿真工具选择Isim,语言选择verilog,VHDL的语法标准选择...
现在用FPGA做深度学习加速成为一个热门,深鉴科技,商汤,旷视科技等都有基于FPGA做深度学习的项目。FPGA的优势就是可编程可配置,逻辑资源多,功耗低,而且赛灵思等都在极力推广。不知道用FPGA做深度学习未来会怎样发展,能走多远,你怎么看。 A:FPGA 在深度学习领域具有独特的优势和潜力,未来的发展前景较为广阔,但也面临...
FPGA基础知识:了解FPGA的基本原理、体系结构和编程模型等方面的知识,包括FPGA开发板的组成、开发环境的配置等内容。 深度学习基础知识:了解深度学习的基本原理、模型架构、常用算法和工具等,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、深度信念网络(DBN)等常用深度学习模型。
FPGA(Field Programmable Gate Array)是一种可编程的硬件平台,近年来在深度学习领域得到了广泛应用。相比于传统的CPU和GPU,FPGA具有以下优点: 高效性:FPGA可以实现高度定制化的硬件加速器,针对特定的深度学习任务进行优化,从而提高计算效率和速度。 低功耗:FPGA在处理深度学习任务时,只需要启动特定的硬件电路,相比于CPU和...
在完成了上面的 3 天入门实例后，大家可以进一步学习和实践 FPGA 加速器的设计，这一部分我们推荐大家利用 3 到 4 周的时间对相关知识进行详细、系统的学习。高层次综合的相关知识的学习我们推荐学习 Xilinx 公司推出的《Parallel Programming for FPGAs (中文版)》，该教程的下载地址是 https://github.com/xupsh...