资料介绍
随着物联网应用程序的逐渐流行,嵌入式开发社区的压力也在权衡每个设计的可用计算资源、延迟、成本和大小的平衡。由于云计算的实时性,对云连接的关注也被视为一个挑战,从而导致了一种混合的“雾”计算方法。提供本地网关,以提供一个在云计算方法中的前提云方面,可能需要相当高的计算需求和算法处理。许多负责开发网关设备的设计者所面临的挑战是了解其计算需求的多样性。一些应用程序,特别是在工业物联网部署中发现的应用程序,可能涉及到相当复杂的电机控制或视觉处理任务。这些要求不仅要求具有较高的计算能力,而且需要实时确定的行为。虽然高端CPU通常是首选设备,但也有许多其他设备正吸引开发人员的注意。其中之一是现场可编程门阵列(FPGA),它由于其硬的确定能力而迅速获得动力。
那些不熟悉使用FPGA的人面临着许多关于这些设备的复杂性、成本和耗电能力的误解。许多开发人员认为FPGAs可能只适用于高度专业化、高成本的军事系统,但目前的情况已经完全脱离了这种情况。在当今的云连接世界中,FPGA的最大应用是在数据中心应用程序中,除了神经网络的深层学习技术外,它们还用于图像识别搜索,此外还有加速搜索能力。
There is no doubt that embedded developers that are well versed in building microcontroller or microprocessor based systems will be rather daunted by the learning curve ahead of them when considering using an FPGA. To most, the notable difference will be moving from a software-based thought process to a hardware “gate” approach. Considered to be the closest thing to designing custom ICs that will do exactly what you want of them, an FPGA is essentially a blank canvas of general purpose gates and cells, the fabric that is programmed or connected together using a hardware descriptive language (HDL) (Figure 1)。 Electronics engineers who studied digital logic will feel at home very quickly with the basic concepts behind an FPGA, while others might find an online refresher course on the subject useful. It is worth mentioning that a good introduction to using FPGAs is the book Programming FPGAs by Simon Monk.
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