面对机器学习和云服务对于算力需求持续增长,异构计算逐渐成为高性能计算的主流解决方案。FPGA也逐渐走到台前,出现在各个数据中心。
密集型计算
矩阵运算、机器视觉、图像处理、搜索引擎排序、非对称加密等类型的特定运算任务,天然适合FPGA进行处理,通常在数据中心该类运算任务会由CPU卸载至FPGA执行。
如Stratix系列FPGA进行整数乘法运算,其性能与20核CPU相当,进行浮点乘法运算,其性能与8核CPU相当。
密集型通信
FPGA天然有吞吐量方面的优势,可接入40Gbps、100Gbps网线,并以线速处理各类数据包,同时FPGA无需指令,稳定工作的同能可保证极低延时。
FPGA协同CPU异构模式可极大提高在复杂端环境下设备的性能。
有人分不清FPGA和数字芯片开发有什么区别,都是写verilog。但实际上还是有很多不同的。
使用FPGA进行机器学习常用的卷积算法需要掌握哪些FPGA相关知识,视频中脑图可以在社群中领取。
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针对verilog代码讲解图片数据在卷积神经网络中的变化过程。相关资料已开源,可以在社群中领取。
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Vitis深入教程,使用FPGA进行DPU应用开发系列。
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介绍一款LVDS接口高速数据采集卡的开发过程及关键技术。
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原文标题:【FPGA设计】如何搞定FPGA设计?
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