【技术提升】如何搞定FPGA设计？
异构计算
FPGA处理密集计算优势抢眼
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，稳定工作的同时可保证极低延时。
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。
入门FPGA
从卷积运算、DPU到高速数据采集
FPGA与数字IC有什么区别？
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。
硬声UP主：皮特派
入门卷积神经网络-FPGA基础知识框架
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。
硬声UP主：cxlisme
卷积神经网络Verilog代码仿真
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。
硬声UP主：cxlisme
使用FPGA编译属于自己的DPU硬件
Vitis深入教程，使用FPGA进行DPU应用开发系列。
硬声UP主：吃猫粮的耗子
基于FPGA的高速数据采集卡
介绍一款LVDS接口高速数据采集卡的开发过程及关键技术。
硬声UP主：老乔FPGA
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