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如何在FPGA上實現(xiàn)HDL代碼完成MATLAB轉換...

基于賽靈思VCU118開發(fā)板隨附的 UltraScale+ 器件...

硬件加速器已在數(shù)據(jù)中心得到普遍使用，一系列新的工作負載已經(jīng)能夠成熟地發(fā)揮 FPGA 的加速優(yōu)勢及其更優(yōu)異的計算效率。業(yè)界對機器學習 (ML) 的關注度不斷提高，推動 FPGA 加速器在私有云、公有云、混合云數(shù)據(jù)中心環(huán)境中日益普及，從而為計算密集型工作負載加速。近期，在推動 IT 基礎設施向異構計算轉型的過程中，賽靈思與 VMware 展開協(xié)作，在 VMware 的云計算虛擬化平臺vSphere上測試 FPGA 加速。由于賽靈思 FPGA 越來越廣泛地應用于 ML 推斷加速，本文將

使用RFSoC的多個 Tile 實現(xiàn)時延對齊方案解析...

一些 5G 系統(tǒng)的制造商正在轉向更高水平的硬件集成，并在片上系統(tǒng)(SoC)設備中整合射頻轉換器和基帶處理引擎，以解決功耗和電路板空間問題。雖然這種集成有好處，但負責這些系統(tǒng)表征的工程師面臨著訪問數(shù)據(jù)的新挑戰(zhàn)，因為之前的獨立射頻數(shù)據(jù)轉換器現(xiàn)在將與 FPGA 和處理器在同一芯片上進行組合。 另一個困擾工程師的因素是 5G 標準本身。作為一種新標準，5G 很可能會向前發(fā)展，因此工程師們不僅需要應對如何在集成設備中獲取表征數(shù)據(jù)的變化，還

ORB特征是一種圖像識別、追蹤和匹配中常用的特征，大名鼎鼎的ORB-SLAM就是使用的這一特征。它提取FAST特征點，并通過特征點附近的窗口矩計算特征點的方向，含方向的FAST特征也被稱為oFAST特征。對提取到的oFAST特征，進一步計算BRIEF描述子。ORB特征包含了兩部分，一是特征點位置，二是它的BRIEF 256位描述子。 ORB特征計算的流程 本項目實現(xiàn)了ORB_FPGA單層圖像金字塔的ORB特征提取，利用FPGA的并行計算能力，使這一過程比起純CPU執(zhí)行加速了5.6倍。 加速器結構

前言 AI芯片（這里只談FPGA芯片用于神經(jīng)網(wǎng)絡加速）的優(yōu)化主要有三個方面：算法優(yōu)化，編譯器優(yōu)化以及硬件優(yōu)化。算法優(yōu)化減少的是神經(jīng)網(wǎng)絡的算力，它確定了神經(jīng)網(wǎng)絡部署實現(xiàn)效率的上限。編譯器優(yōu)化和硬件優(yōu)化在確定了算力的基礎上，盡量最大化硬件的計算和帶寬性能。經(jīng)歷了一年多的理論學習，開始第一次神經(jīng)網(wǎng)絡算法優(yōu)化的嘗試。之所以從一個FPGA開發(fā)者轉向算法的學習，有幾個原因： 第一是神經(jīng)網(wǎng)絡在AI芯片上的部署離不開算法的優(yōu)化。一個

FPGA設計：關于Report QoR Assessment 命令的使用...

如何在實現(xiàn)流程中將RQA與RQS結合使用的設計示例...

基于DPU-PYNQ來實現(xiàn)石頭剪刀布的手勢識別...

FPGA程序設計：如何封裝AXI_SLAVE接口IP...

我們前面講到過get_pins和get_ports的區(qū)別，而且我們也用過get_cells、get_clocks和get_nets這幾個指令，下面就通過一張圖直觀展現(xiàn)它們的區(qū)別。

本期為大家?guī)淼氖鞘钇趯W校優(yōu)秀作品口罩佩戴檢測系統(tǒng)的介紹。在疫情防控期間，要好好佩戴口罩哦！ 本項目已開源，詳細內容請參照github庫： https://github.com/seujingwei/Masking-Detection 項目介紹 日常生活中，面對經(jīng)呼吸道傳播的包括新冠肺炎等在內的傳染性疾病，人們佩戴口罩進行防護可保護身體健康和生命安全。人臉佩戴口罩的自動化識別可以有效監(jiān)督人們佩戴口罩，是抑制疾病在人流量大的公共場合快速傳播和保護身體健康的重要技術手段。對于生

設計目的與應用 隨著人工智能的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡正被逐步應用于智能安防、自動駕駛、醫(yī)療等各行各業(yè)。目標識別作為人工智能的一項重要應用也擁有著巨大的前景，隨著深度學習的普及和框架的成熟，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型的識別精度越來越高。有名的LeNet-5手寫數(shù)字識別網(wǎng)絡，精度達到99%，AlexNet模型和VGG-16模型的提出突破了傳統(tǒng)圖像識別算法，GooLeNet和ResNet推動了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的應用。 但是神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展也給我們帶來了更多挑戰(zhàn)，權重參數(shù)越來越多，

在探討為什么要升級到 Versal ACAP 時，必須首先認識到所有硬 IP 的價值，包括存儲控制器、PCIe?、多速率以太網(wǎng)和片上可編程網(wǎng)絡（ NoC ）等常用基礎設施的價值，它可以減少對靈活應變的引擎或可編程邏輯的路由需求。

攝像頭之于計算機，就如同眼睛之于人類。我們認識世界，首先就是從像視覺這樣的感官開始的。在利用感官獲取信息后，我們將其篩選過濾，再將其儲存至大腦中。那么，對于計算機來說，它是如何利用設備認識世界的呢？其過程，又與人類認識世界有哪些相似的地方呢？本期，小編為大家?guī)硎钇趯W校優(yōu)秀項目的圖像處理合集。這些項目均利用了攝像頭，獲取圖像后進行識別。 所有項目均附上了GitHub鏈接，并已開源。 基于OV5646猜拳手勢識別 項目介

賽靈思分享：智能引擎中所的AI引擎技術分析...

如今，基于深度學習（DL）的人工智能（AI）應用越來越廣泛，不論是在與個人消費者相關的智能家居、智能駕駛等領域，還是在視頻監(jiān)控、智慧城市等公共管理領域，我們都能看到其身影。 眾所周知，實施一個完整的AI應用需要經(jīng)歷訓練和推理兩個過程。所謂訓練，就是我們要將大量的數(shù)據(jù)代入到神經(jīng)網(wǎng)絡模型中運算并反復迭代，教會算法模型如何正確的工作，訓練出一個DL模型。而接下來，我們就可以利用訓練出來的模型來在線響應用戶的需求，根據(jù)

如何在 Vivado中完成平臺準備工作——創(chuàng)建硬件設計...

該設計適用于對文本信息、數(shù)字信號等進行加密，從電腦上輸入一段信息，再人為設定一個秘鑰，就會得到輸出的加密信息；如果得知秘鑰和加密后的信息，也可以對加密信息進行解密。