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如何去確定一個(gè)硬件加速器件?有哪些步驟?

電子工程師 ? 來源:XILINX開發(fā)者社區(qū) ? 作者:XILINX開發(fā)者社區(qū) ? 2021-06-11 13:05 ? 次閱讀

在開發(fā)一個(gè)加速程序的之前,有一個(gè)很重要的步驟:正確設(shè)計(jì)程序架構(gòu)。開發(fā)人員需要明確軟件應(yīng)用程序中哪一部分是需要硬件加速的,并且它多少的并行量,以保證硬件加速器件(FPGA)能完美發(fā)揮其作用。

本文將分為5個(gè)步驟來介紹:

1. 基準(zhǔn)和建立目標(biāo)

2. 確定加速部分

3. 確定FPGA硬件加速并行量

4. 確定軟件部分并行量

5. 微調(diào)架構(gòu)細(xì)節(jié)。

1.

基準(zhǔn)和建立目標(biāo)

首先要測試應(yīng)用程序的運(yùn)行時(shí)間和吞吐量,來確定當(dāng)前應(yīng)用程序在現(xiàn)有平臺(tái)的的基準(zhǔn)性能。這些數(shù)據(jù)應(yīng)涵蓋整個(gè)應(yīng)用程序(起始到結(jié)束)的性能和各個(gè)主要函數(shù)的性能。通常使用valgrind,callgrind和GNU gprof這些測試軟件來獲得應(yīng)用程序的性能數(shù)據(jù),它們會(huì)顯示應(yīng)用程序中所有的函數(shù)數(shù)量以及各個(gè)函數(shù)的執(zhí)行時(shí)間。通過這些數(shù)據(jù),我們可以找到耗時(shí)最長的部分,然后放到FPGA上進(jìn)行加速。

評估運(yùn)行時(shí)間

測試運(yùn)行時(shí)間是軟件開發(fā)的基本流程,可以使用一些常用的測試軟件,或者插入計(jì)時(shí)器和性能計(jì)數(shù)器來完成此項(xiàng)操作。以gprof為例,可以得到類似如下圖結(jié)果。

poYBAGDC8IKAElOKAABnNNLxSrI645.jpg

評估吞吐量

這里的吞吐量是指數(shù)據(jù)被處理的速率。對于計(jì)算給定函數(shù)的吞吐量,具體公式為函數(shù)處理的數(shù)據(jù)除以函數(shù)處理的時(shí)間,如下:

TSW= max (VINPUT, VOUTPUT) / Running Time

如果是處理固定的數(shù)據(jù)量,只要簡單的檢查代碼就能知道吞吐量的大小。但在一些情況下,數(shù)據(jù)是可變的,那么插入計(jì)數(shù)器來測量吞吐量的大小是比較實(shí)用的。

確定最大可實(shí)現(xiàn)的吞吐量

在大多數(shù)加速系統(tǒng)中,最大可實(shí)現(xiàn)吞吐量受PCIe總線的限制。PCIe總線受很多因素的影響,例如母板,驅(qū)動(dòng),目標(biāo)板卡和發(fā)送數(shù)據(jù)大小等等。運(yùn)行DMA測試能夠測試PCIe發(fā)送的有效吞吐量,從而確定加速性能潛力的上限。在安裝Alveo板卡后,我們可以使用xbutil dmatest命令來測試板卡的PCIe性能。

建立總體加速目標(biāo)

在開發(fā)過程中盡早確定加速目標(biāo)是非常有必要的,基于基準(zhǔn)性能的加速目標(biāo)會(huì)決定分析和決策的走向。加速目標(biāo)可以是硬性的也可以是軟性的。例如,實(shí)時(shí)視頻應(yīng)用程序有每秒處理60幀的嚴(yán)格硬性目標(biāo),而數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用程序的軟性目標(biāo)是比其他可代替實(shí)現(xiàn)方法快10倍。所以無論哪種方式,領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)對于設(shè)置可實(shí)現(xiàn)的加速目標(biāo)都很重要。

2.

確定加速部分

評估基準(zhǔn)性能后,下一步就是確定哪一個(gè)函數(shù)需要在FPGA上加速。當(dāng)選擇哪個(gè)函數(shù)用于加速時(shí),有兩個(gè)方面需要考慮到:

性能瓶頸:應(yīng)用程序中有哪些函數(shù)需要著重關(guān)注

加速潛力:這些函數(shù)是否有加速的潛力

確定性能瓶頸

在一個(gè)純粹的順序進(jìn)行的應(yīng)用程序中,可以通過解析報(bào)告很容易甄別到性能瓶頸。然而,大多數(shù)現(xiàn)實(shí)中的應(yīng)用程序都是多進(jìn)程,因此在尋找性能瓶頸的時(shí)候考慮并行性很重要。一個(gè)很簡單的例子:

pYYBAGDC8ImAU7X0AAA5a65CitE497.jpg

如上圖中是一個(gè)應(yīng)用程序中兩條并行的路徑,長度表示它們運(yùn)行消耗時(shí)間。從這里我們看出,僅僅加速A,B進(jìn)程的某一個(gè)并不能提高應(yīng)用程序的整體性能。即使你將A2加速100倍,該應(yīng)用程序的性能還是被A1和B進(jìn)程鉗制。所以考慮加速對象時(shí),要考慮整個(gè)應(yīng)用程序的性能,而不是單個(gè)函數(shù)的性能。

確定加速潛力

作為軟件程序中的瓶頸函數(shù)不一定具有加速的潛力,通常需要進(jìn)行詳細(xì)分析才能準(zhǔn)確判斷給定函數(shù)的實(shí)際加速潛力。但是,有時(shí)候一些簡單的指導(dǎo)方法也能確定一個(gè)函數(shù)是否有加速潛力:

1. 選擇運(yùn)算復(fù)雜度比較大的,相比于順序計(jì)算來說,它可以在FPGA上可以使用并行,流水線來提高效率。

2. 相對于輸入輸出來說的,選擇運(yùn)算強(qiáng)度比較大的,因?yàn)檫@樣數(shù)據(jù)搬移時(shí)間開銷占用整個(gè)加速時(shí)間比率來說會(huì)低一些。

3. 選擇那些能夠數(shù)據(jù)重用,對內(nèi)存訪問比較少的,因?yàn)檫@可以是數(shù)據(jù)更容易在加速器中緩存,減少對全局內(nèi)存的訪問。

4. 對比函數(shù)吞吐量和FPGA吞吐量的比值,以確定最大可加速的倍數(shù)。

3.

確定FPGA硬件加速并行量

在前面的步驟中確定哪個(gè)函數(shù)用于加速之后,接下來就要確定使用多少的并行量來達(dá)到這一目標(biāo)。內(nèi)核(kernel)的并行性可以分為大致兩種,一種是流水線形式,即是輸入和處理數(shù)據(jù)同時(shí)進(jìn)行;另一種是同時(shí)處理多個(gè)任務(wù),即是擁有多個(gè)輸入,多個(gè)任務(wù)并行處理。

評估硬件吞吐量(非并行)

沒有進(jìn)行并行化的內(nèi)核(kernel)吞吐量可以近似為:

THW = Frequency(頻率) / Computational Intensity(計(jì)算強(qiáng)度) = Frequency * max(VINPUT,VOUTPUT) / VOPS

頻率就是kernel的時(shí)鐘頻率。這個(gè)值是由特定的平臺(tái)決定,比如,Alveo U200的最大kernel時(shí)鐘是300Mhz。VINPUT,VOUTPUT是輸入輸出數(shù)據(jù),VOPS是操作總數(shù)。由此可以看出,大量的操作數(shù)和少量的數(shù)據(jù)的函數(shù)更適合加速。

確定所需的并行量

經(jīng)過上述計(jì)算后,可以估算出初始的HW/SW性能比:

Speed-up = THW/TSW = Fmax * Running Time /VOPS

沒有使用并行運(yùn)算,則初始的加速(speed-up)通常會(huì)小于1。

接下來就要計(jì)算多少并行量可以滿足性能目標(biāo):

Parallelism Needed = TGoal / THW = TGoal * Vops / (Fmax * max(VINPUT, VOUTPUT))

并行方式可以通過多種方式實(shí)現(xiàn):拓展數(shù)據(jù)路徑,使用多個(gè)計(jì)算引擎,使用多個(gè)kernel實(shí)例,開發(fā)人員應(yīng)根據(jù)他們的需求和應(yīng)用程序的特點(diǎn)確定最佳組合方式。

確定數(shù)據(jù)路徑應(yīng)并行處理多少個(gè)樣本

一種可能性是通過創(chuàng)建更寬的數(shù)據(jù)路徑(數(shù)據(jù)的輸入和輸出的過程)然后并行處理更多數(shù)據(jù)以便加快計(jì)算速度。有些算法很適合這種方法,而有些則不適用。重要的是要了解這個(gè)算法的本質(zhì),確定這種方法是否可運(yùn)用。如果可運(yùn)用,那么并行處理多少數(shù)據(jù)才能滿足性能目標(biāo)也是需要考慮的。

運(yùn)用更寬的數(shù)據(jù)路徑、并行處理更多數(shù)據(jù)這些方法,本質(zhì)是通過減少加速函數(shù)等待時(shí)間(運(yùn)行時(shí)間)來實(shí)現(xiàn)提高性能的。

確定在FPGA中可以(應(yīng)該)實(shí)例化多少個(gè)kernel

如果數(shù)據(jù)路徑無法并行化(或不夠充分),則請考慮添加更多kernel實(shí)例,這通常被稱為使用多個(gè)計(jì)算單元(CU)。添加更多的kernel實(shí)例的本質(zhì)是允許加速函數(shù)更多的調(diào)用,從而提高應(yīng)用程序的性能,如下所示。多個(gè)數(shù)據(jù)集由不同的實(shí)例并發(fā)處理。只要主機(jī)應(yīng)用程序可以保持kernel繁忙,應(yīng)用程序的性能就會(huì)隨著實(shí)例數(shù)的增加而線性增加。

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在Vitis中,很容易通過添加額外的kernel實(shí)例來提高加速性能,不需要過多的代碼調(diào)整。在這一點(diǎn)上,開發(fā)人員應(yīng)該充分了解硬件中滿足性能目標(biāo)所需的并行度,結(jié)合數(shù)據(jù)路徑寬度和kernel實(shí)例來達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)。

4.

確定軟件部分并行量

雖然FPGA及其kernel旨在提供潛在的并行性,但是必須對軟件應(yīng)用程序進(jìn)行設(shè)計(jì)以便利用這種潛在的并行性。

軟件應(yīng)用程序中的并行性主要是以下幾方面:

?最大限度地減少空閑時(shí)間,并在kernel運(yùn)行時(shí)執(zhí)行其他任務(wù)。

?保持kernel處于活動(dòng)狀態(tài),以便盡早并經(jīng)常執(zhí)行新的計(jì)算。

?優(yōu)化與FPGA之間的數(shù)據(jù)傳輸。

pYYBAGDC8JeAI_dXAABjIH3YF_s423.jpg

如上圖所示,host程序總是處于繁忙狀態(tài)并且計(jì)劃執(zhí)行下一步的操作,而kernel端是處理當(dāng)前的任務(wù)。所以,host程序必須統(tǒng)籌與kernel的數(shù)據(jù)傳輸,并且向kernel端發(fā)送請求,不然再多的kernel也是沒有效果的。

在kernel運(yùn)行時(shí)最大程度地減少CPU空閑時(shí)間

FPGA加速是將某些計(jì)算從主機(jī)處理器轉(zhuǎn)移到FPGA的kernel中,在純順序模型中,應(yīng)用程序?qū)㈤e置地等待結(jié)果,準(zhǔn)備并回復(fù)處理。設(shè)計(jì)軟件應(yīng)用程序以避免此類空閑周期,首先是確定不依賴kernel結(jié)果的應(yīng)用程序部分,然后重新設(shè)計(jì),以便這些函數(shù)可以在主機(jī)處理器上與FPGA中運(yùn)行的kernel同時(shí)運(yùn)行處理。

保持kernel利用率

Kernel是在FPGA中的,僅在應(yīng)用程序請求它們時(shí)才運(yùn)行。為了最大程度地提高性能,應(yīng)使kernel一致處于繁忙(工作)狀態(tài)。從概念上講,這是通過在當(dāng)前請求完成之前發(fā)出下一個(gè)請求來實(shí)現(xiàn)的。這可以實(shí)現(xiàn)流水線式執(zhí)行和重復(fù)執(zhí)行,使kernel得到最佳利用。

poYBAGDC8J6AQiz8AACszziKrPg938.jpg

在上圖這個(gè)例子中,原始的應(yīng)用程序重復(fù)的調(diào)用 func1,func2和func3。針對這個(gè)應(yīng)用程序?qū)?yīng)創(chuàng)建了三個(gè)kernel是K1,K2和K3。最平庸的實(shí)現(xiàn)是將三個(gè)kernel按順序運(yùn)行,就像原始的應(yīng)用程序一樣。但是,這意味著每個(gè)kernel只有三分之一的時(shí)間處于工作狀態(tài)。更好的方法是重構(gòu)軟件應(yīng)用程序,以便它可以向kernel發(fā)出流水線請求。這允許K1在K2處理K1的輸出的同時(shí)開始處理新的數(shù)據(jù)集。通過這個(gè)方法,三個(gè)kernel以最大化的利用率不斷運(yùn)行。

優(yōu)化與FPGA之間的數(shù)據(jù)傳輸

在加速的應(yīng)用程序中,必須將數(shù)據(jù)從主機(jī)傳輸?shù)紽PGA,尤其是基于PCIe的應(yīng)用程序中。這就引入了延遲,對于應(yīng)用程序的整體性能而言,可能是非常昂貴的。數(shù)據(jù)需要在正確的時(shí)間被傳輸,如果kernel的運(yùn)行需要等待數(shù)據(jù),那么應(yīng)用程序的性能會(huì)收到負(fù)面影響。因此,重要的是在kernel需要數(shù)據(jù)時(shí)提前傳輸數(shù)據(jù)。這可以通過重復(fù)數(shù)據(jù)傳輸、kernel執(zhí)行來實(shí)現(xiàn),這可以隱藏?cái)?shù)據(jù)傳輸?shù)牡却龝r(shí)間開銷,并避免kernel等待數(shù)據(jù)的情況。

優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸?shù)牧硪环N方法是傳輸最佳大小的緩沖區(qū)。如下圖所示,有效的PCIe吞吐量根據(jù)傳輸?shù)木彌_區(qū)大小而有很大的差異。緩沖區(qū)越大,吞吐量越好,從而確保加速器始終具有可操作的數(shù)據(jù)而不會(huì)浪費(fèi)時(shí)間。通常來說,最好進(jìn)行1MB或更大的數(shù)據(jù)傳輸。預(yù)先運(yùn)行DMA測試對于找到最佳緩沖區(qū)大小可能很有用。同樣,在確定最佳緩沖區(qū)大小時(shí),請考慮大緩沖區(qū)對資源利用率和傳輸延遲的影響。

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Xilinx建議在一個(gè)公共緩沖區(qū)內(nèi)對多組數(shù)據(jù)進(jìn)行分組,以實(shí)現(xiàn)最大可能的吞吐量。

概念化應(yīng)用程序時(shí)間線

開發(fā)人員現(xiàn)在應(yīng)該對哪些函數(shù)需要加速,需要什么并行性才能達(dá)到性能目標(biāo)以及如何交付應(yīng)用程序有很好的了解。在這一點(diǎn)上,以應(yīng)用程序時(shí)間表的形式總結(jié)信息是非常有用的。應(yīng)用程序時(shí)間軸序列(例如“保持Kernels使用率”中所示的序列)是應(yīng)用程序在運(yùn)行時(shí)表現(xiàn)性能和并行化非常有效的方法。它們可以展示應(yīng)用程序如何調(diào)動(dòng)體系結(jié)構(gòu)中潛在的并行性。

poYBAGDC8K6ABZWCAAB9xnVhoFw129.jpg

Vitis軟件平臺(tái)會(huì)從實(shí)際應(yīng)用程序運(yùn)行中生成時(shí)間軸視圖。如果開發(fā)人員設(shè)計(jì)了預(yù)期的時(shí)間表,則可以將其與實(shí)際結(jié)果進(jìn)行比較,從而確定潛在的問題,然后迭代并收斂到最佳結(jié)果,如上圖所示。

5.

微調(diào)架構(gòu)細(xì)節(jié)

在正式編寫應(yīng)用程序及其kernel之前,還有最后一步:從頂層決策中細(xì)化和提煉次級體系架構(gòu)的細(xì)節(jié)。

確定最終kernel邊界

之前已經(jīng)有過討論,通過創(chuàng)建多個(gè)kernel的示例可以提高性能。然而,增加CU(compute unit)會(huì)對IO端口,帶寬和資源有額外地消耗。

在Vitis軟件平臺(tái)流程中,kernel端口的最大寬度為512,并且FPGA在資源方面也具有固定的成本,并不是無限消耗。重要的是,目標(biāo)平臺(tái)也對可使用的最大端口設(shè)置了限制。所以我們要注意這些限制,以最佳方式充分使用這些端口及其帶寬。

使用多個(gè)CU進(jìn)行擴(kuò)展的另一種方法是通過在內(nèi)核中添加多個(gè)引擎(engine)進(jìn)行擴(kuò)展。與添加更多CU的方式來提高性能一樣,此方法就是用在內(nèi)核中的不同engine同時(shí)處理多個(gè)數(shù)據(jù)集。

將多個(gè)engine放置在同一kernel中可充分利用kernel I / O端口的帶寬。如果數(shù)據(jù)路徑engine不需要端口的全部寬度,則在kernel中添加其他engine比在其中創(chuàng)建具有單個(gè)engine的多個(gè)CU效率更高。

在kernel中放置多個(gè)engine還可以減少端口數(shù)量和事務(wù)數(shù)量到需要仲裁的全局內(nèi)存中,從而提高了有效帶寬。另一方面,采用這種方法需要在開發(fā)kernel時(shí)考慮I / O多路復(fù)用行為,盡可能地減少全局內(nèi)存的訪問。這是開發(fā)人員需要做出的權(quán)衡。

確定kernel的位置和連接性

確定kernel邊界后,開發(fā)人員要明確實(shí)例kernel的數(shù)量和連接到全局內(nèi)存資源的端口數(shù)量。在這一點(diǎn)上,了解目標(biāo)平臺(tái)的功能以及哪些全局內(nèi)存資源可用很重要。例如,AlveoU200數(shù)據(jù)中心加速卡具有分布在三個(gè)超級邏輯區(qū)域(SLR)中的4 x 16 GB DDR4存儲(chǔ)區(qū)和3 x 128 KB的PLRAM存儲(chǔ)區(qū)。有關(guān)更多信息,請參閱《 Vitis Software Platform Release Notes》。

如果kernel是工廠,則全局內(nèi)存是貨物往返工廠的倉庫。SLR就像獨(dú)特的工業(yè)區(qū),可以在其中建立倉庫和工廠。雖然可以將貨物從一個(gè)區(qū)域的倉庫轉(zhuǎn)移到另一個(gè)區(qū)域的工廠,但這會(huì)增加延遲和復(fù)雜性。

使用多個(gè)DDR有助于平衡數(shù)據(jù)傳輸負(fù)載并提高性能。但是,這也會(huì)帶來成本,因?yàn)槊總€(gè)DDR控制器都會(huì)消耗FPGA資源。在決定如何將kernel端口連接到內(nèi)存庫時(shí),請均衡這些考慮因素。

在完善了這些架構(gòu)細(xì)節(jié)之后,開發(fā)人員就應(yīng)該已經(jīng)掌握kernel以及整個(gè)應(yīng)用程序所需的所有信息了。

責(zé)任編輯:lq6

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    TDA4VM上的<b class='flag-5'>硬件加速</b>運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)算法

    快速確定升壓轉(zhuǎn)換器最大輸出電流的三個(gè)步驟

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    快速<b class='flag-5'>確定</b>升壓轉(zhuǎn)換器最大輸出電流的三<b class='flag-5'>個(gè)</b><b class='flag-5'>步驟</b>

    AM62A SoC通過硬件加速視覺處理改進(jìn)條形碼讀取器

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    AM62A SoC通過<b class='flag-5'>硬件加速</b>視覺處理改進(jìn)條形碼讀取器

    適用于數(shù)據(jù)中心應(yīng)用中的硬件加速器的直流/直流轉(zhuǎn)換器解決方案

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    發(fā)表于 08-26 09:38 ?0次下載
    適用于數(shù)據(jù)中心應(yīng)用中的<b class='flag-5'>硬件加速器</b>的直流/直流轉(zhuǎn)換器解決方案

    圖形圖像硬件加速器卡設(shè)計(jì)原理圖:270-VC709E 基于FMC接口的Virtex7 XC7VX690T PCIeX8 接口卡

    擴(kuò)展。軟件支持windows,Linux操作系統(tǒng)。Net FPGA , XC7VX690T板卡 , 軟件無線電處理平臺(tái) , 圖形圖像硬件加速器
    的頭像 發(fā)表于 08-06 10:16 ?822次閱讀
    圖形圖像<b class='flag-5'>硬件加速器</b>卡設(shè)計(jì)原理圖:270-VC709E 基于FMC接口的Virtex7 XC7VX690T PCIeX8 接口卡

    【xG24 Matter開發(fā)套件試用體驗(yàn)】初識(shí)xG24 Matter開發(fā)套件

    設(shè)計(jì),使用低有功電流和睡眠電流 ? 安全庫? ? AI/ML 硬件加速器 EFR32xG24 Dev Kit是個(gè)緊湊、功能豐富的開發(fā)平臺(tái)。它為無線物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的開發(fā)和原型制作提供了快速途徑。該開發(fā)板支持
    發(fā)表于 07-11 23:31

    什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器?它有哪些特點(diǎn)?

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器種專門設(shè)計(jì)用于提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算效率的硬件設(shè)備。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度和計(jì)算量急劇增加,對計(jì)算性能的要求也越來越高。傳統(tǒng)的通用處理器(CPU
    的頭像 發(fā)表于 07-11 10:40 ?867次閱讀

    “白地板”方案,智算中心加速器

    明德源能白地板方案,智算中心加速器
    的頭像 發(fā)表于 06-21 11:54 ?1093次閱讀

    西門子推出Catapult AI NN軟件,賦能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器設(shè)計(jì)

    西門子數(shù)字化工業(yè)軟件近日發(fā)布了Catapult AI NN軟件,這款軟件在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器設(shè)計(jì)領(lǐng)域邁出了重要步。Catapult AI NN軟件專注于在專用集成電路(ASIC)和芯片級系統(tǒng)(SoC)上實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高層次綜合(HLS),為機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用提供了
    的頭像 發(fā)表于 06-19 11:27 ?1184次閱讀