FPGA
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FPGA的過(guò)去，現(xiàn)在和未來(lái)
自Xilinx在1984年創(chuàng)造出FPGA以來(lái)，這種可編程邏輯器件憑借性能、上市時(shí)間、成本、穩(wěn)定性和長(zhǎng)期維護(hù)方面的優(yōu)勢(shì)，在通信、醫(yī)療、工控和安防等領(lǐng)域占有一席之地，在過(guò)去幾年也有極高的增長(zhǎng)率。而進(jìn)入了最近兩年，由于云計(jì)算、高性能計(jì)算和人工智能的繁榮，擁有先天優(yōu)勢(shì)的FPGA的關(guān)注度更是到達(dá)了前所未有的高度。本文從基礎(chǔ)出發(fā)談及FPGA的過(guò)去、現(xiàn)在與未來(lái)。
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CPU并非萬(wàn)能，深度學(xué)習(xí)為啥更看好GPU、FPGA發(fā)揮？
深度學(xué)習(xí)全稱(chēng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本質(zhì)上是多層次的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，即模仿人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從最基本的單元上模擬了人類(lèi)大腦的運(yùn)行機(jī)制。近年來(lái)，其所取得的前所未有的突破掀起了人工智能新一輪的發(fā)展熱潮。
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DSP與FPGA在嵌入式開(kāi)發(fā)中的關(guān)系
單片機(jī)是個(gè)系統(tǒng)（比如：51、AVR、PLC...），其中包含了去除了輸入輸出之外的運(yùn)算器、控制器、存儲(chǔ)器，我們用程序可以非常直觀(guān)的控制引腳電平的高低。嵌入式廣義上來(lái)說(shuō)包含一切和電子有關(guān)系的device，目前來(lái)看像DSP、FPGA、ARM都是嵌入式的范疇，但是通常我們提到嵌入式，很多和微處理器操作系統(tǒng)打交道！
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Crestron 采用英特爾 FPGA 改進(jìn)視頻質(zhì)量和連接
移動(dòng)工作者正在推動(dòng)對(duì)于隨時(shí)隨地連接的需求。很快他們將實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的 4K 連接并在不久之后實(shí)現(xiàn) 8K 連接。為了滿(mǎn)足這種工作環(huán)境的變化，商業(yè)音視頻系統(tǒng)正在實(shí)現(xiàn)真正的統(tǒng)一，將 PC 與視頻會(huì)議系統(tǒng)和投影儀以及員工&ld
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基于FPGA的跨時(shí)鐘域信號(hào)處理同步設(shè)計(jì)的重要
上次提出了一個(gè)處于異步時(shí)鐘域的MCU與FPGA直接通信的實(shí)現(xiàn)方式，其實(shí)在這之前，特權(quán)同學(xué)想列舉一個(gè)異步時(shí)鐘域中出現(xiàn)的很典型的問(wèn)題。也就是要用一個(gè)反例來(lái)說(shuō)明沒(méi)有足夠重視異步通信會(huì)給整個(gè)設(shè)計(jì)帶來(lái)什么樣的危害。
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騰訊云首發(fā)基于賽靈思FPGA的云服務(wù)器
騰訊云推出國(guó)內(nèi)首款高性能異構(gòu)計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施——FPGA云服務(wù)器，以云服務(wù)方式將大型公司才能長(zhǎng)期支付使用的FPGA推廣到更多企業(yè)。
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詳解嵌入式開(kāi)發(fā)中DSP與FPGA的關(guān)系
常所說(shuō)的單片機(jī)側(cè)重于控制，不支持信號(hào)處理，屬于低端嵌入式處理器，arm可以看做是低端單片機(jī)升級(jí)版，支持操作系統(tǒng)管理，更多接口如網(wǎng)卡，處理能力更強(qiáng);fpga是可編程邏輯器
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FPGA基于CORDIC算法的求平方實(shí)現(xiàn)
CORDIC是在沒(méi)有專(zhuān)用乘法器（最小化門(mén)數(shù)量）情況下，一組完成特定功能的算法，包括平方、超越、Log、sin/cos/artan。原理為連續(xù)的旋轉(zhuǎn)一個(gè)較小的角度，以一定精度逼近想要的角度。
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云服務(wù)為何不約而同紛紛押寶FPGA？
阿里云、騰訊云在幾天前扎堆推出了FPGA云服務(wù)。而百度呢，2015年獲得百度最高獎(jiǎng)的“仙童”項(xiàng)目正是FPGA團(tuán)隊(duì)，甚至早在2012年百度就開(kāi)始招聘FPGA工程師。
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基于FPGA的通用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集控制器方案
項(xiàng)目背景及可行性分析1. 項(xiàng)目名稱(chēng)、項(xiàng)目的主要內(nèi)容及目前的進(jìn)展情況項(xiàng)目的名稱(chēng)：基于FPGA的通用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集控制器項(xiàng)目的主要內(nèi)容：開(kāi)發(fā)一款通用性強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集控制器，
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適合高性能FPGA開(kāi)發(fā)的HTG-703
HTG-703 開(kāi)發(fā)板由 Xilinx Virtex-7 X415T、X485T、X550T 或 X690T 驅(qū)動(dòng)，其非常適合那些要求訪(fǎng)問(wèn) 10G/40G/100G 光學(xué)外設(shè)、高速擴(kuò)展連接器、大密度內(nèi)存以及高帶寬 PC 接口的高性能 FPGA 開(kāi)發(fā)。
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FPGA與DSP區(qū)別究竟在何處？
FPGA是一種可編程的硅芯片，DSP是數(shù)字信號(hào)處理，當(dāng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員在項(xiàng)目的架構(gòu)設(shè)計(jì)階段就面臨到底采用FPGA還是DSP的重要問(wèn)題......
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有ARM和FPGA助陣，多路電機(jī)控制更完美
介紹了一種基于fpga的多軸控制器，控制器主要由arm7(LPC2214)和fpga(EP2C5T144C8)及其外圍電路組成，用于同時(shí)控制多路電機(jī)的運(yùn)動(dòng)。
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中興通訊采用英特爾FPGA 在深度學(xué)習(xí)上取得性能突破
英特爾和技術(shù)領(lǐng)先的電信設(shè)備和系統(tǒng)公司中興通訊攜手奠定深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 新基準(zhǔn)?；ヂ?lián)網(wǎng)搜索和人工智能領(lǐng)域眾多公司都致力于提升該技術(shù)，例如圖片搜索和匹配
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基于FPGA的LCD顯示的遠(yuǎn)程更新，查看數(shù)據(jù)輕而易舉
傳統(tǒng)的工業(yè)控制大多采用顯示界面和控制器系統(tǒng)集成在一起的方案，而在某些復(fù)雜工作環(huán)境下需要控制器和顯示界面分離，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程操控，保證人身安全。
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四面出擊Xilinx加速FPGA在“超七大”數(shù)據(jù)中心中的主流應(yīng)用
客戶(hù)， 合作伙伴， 標(biāo)準(zhǔn)，產(chǎn)品及工具! 2014 - 2016，兩年多的時(shí)間， 賽靈思從上述四大方面步步為營(yíng)， 為 FPGA 在超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用做出了歷史性的貢獻(xiàn)， 尤其是今年全球超算大會(huì)SC 2106 上推出的可重配置的加速堆棧，為其在數(shù)據(jù)中心、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域取代 GPU、CPU 甚至同類(lèi)FPGA 提供了加速引擎。
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FPGA 發(fā)展之路: 將功耗和價(jià)格降低一萬(wàn)倍
FPGA 器件自問(wèn)世以來(lái),已經(jīng)經(jīng)過(guò)了幾個(gè)不同的發(fā)展階段。驅(qū)動(dòng)每個(gè)階段發(fā)展的因素都是工藝技術(shù)和應(yīng)用需求。正是這些驅(qū)動(dòng)因素，導(dǎo)致器件的特性和工具發(fā)生了明顯的變化。FPGA 經(jīng)歷了如下幾個(gè)時(shí)代：發(fā)明時(shí)代，擴(kuò)展時(shí)代，積累時(shí)代，系統(tǒng)時(shí)代。
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FPGA發(fā)展之路：功耗與價(jià)格降低一萬(wàn)倍
FPGA 器件自問(wèn)世以來(lái)，已經(jīng)經(jīng)過(guò)了幾個(gè)不同的發(fā)展階段。驅(qū)動(dòng)每個(gè)階段發(fā)展的因素都是工藝技術(shù)和應(yīng)用需求。正是這些驅(qū)動(dòng)因素，導(dǎo)致器件的特性和工具發(fā)生了明顯的變化。
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FPGA 的發(fā)展歷程
FPGA 器件自問(wèn)世以來(lái)，已經(jīng)經(jīng)過(guò)了幾個(gè)不同的發(fā)展階段。驅(qū)動(dòng)每個(gè)階段發(fā)展的因素都是工藝技術(shù)和應(yīng)用需求。
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基于CAPI FPGA的醫(yī)學(xué)超聲成像算法異構(gòu)加速
在醫(yī)學(xué)超聲成像算法中，最經(jīng)典和最廣泛使用的是延遲疊加算法。延遲疊加算法在超聲成像、雷達(dá)信號(hào)發(fā)射、接收以及天線(xiàn)信號(hào)波束形成等方面有著廣泛的應(yīng)用。雖然該算法并不是典型的性能需求型算法，但是在醫(yī)學(xué)成像云計(jì)算服務(wù)的新需求下，需要提高該算法的計(jì)算速度，以克服云計(jì)算中網(wǎng)絡(luò)傳輸速度相對(duì)較慢的約束。然而，以中央處理器作為主要計(jì)算資源的傳統(tǒng)云計(jì)算框架無(wú)法滿(mǎn)足醫(yī)學(xué)超聲圖像快速生成的性能需求，因此，本文中使用以現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門(mén)陣列作為異構(gòu)加速資源的SuperVessel云平臺(tái)作為并行延遲疊加算法的實(shí)現(xiàn)平臺(tái)。當(dāng)包括現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯
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