面對機器學習和云服務對于算力需求持續增長,異構計算逐漸成為高性能計算的主流解決方案。FPGA也逐漸走到臺前,出現在各個數據中心。
密集型計算
矩陣運算、機器視覺、圖像處理、搜索引擎排序、非對稱加密等類型的特定運算任務,天然適合FPGA進行處理,通常在數據中心該類運算任務會由CPU卸載至FPGA執行。
如Stratix系列FPGA進行整數乘法運算,其性能與20核CPU相當,進行浮點乘法運算,其性能與8核CPU相當。
密集型通信
FPGA天然有吞吐量方面的優勢,可接入40Gbps、100Gbps網線,并以線速處理各類數據包,同時FPGA無需指令,穩定工作的同能可保證極低延時。
FPGA協同CPU異構模式可極大提高在復雜端環境下設備的性能。
有人分不清FPGA和數字芯片開發有什么區別,都是寫verilog。但實際上還是有很多不同的。
使用FPGA進行機器學習常用的卷積算法需要掌握哪些FPGA相關知識,視頻中腦圖可以在社群中領取。
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針對verilog代碼講解圖片數據在卷積神經網絡中的變化過程。相關資料已開源,可以在社群中領取。
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Vitis深入教程,使用FPGA進行DPU應用開發系列。
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介紹一款LVDS接口高速數據采集卡的開發過程及關鍵技術。
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原文標題:【FPGA設計】如何搞定FPGA設計?
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