異構計算

FPGA處理密集計算優勢搶眼

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，穩定工作的同時可保證極低延時。

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。

入門FPGA

從卷積運算、DPU到高速數據采集

FPGA與數字IC有什么區別？

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。

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入門卷積神經網絡-FPGA基礎知識框架

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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卷積神經網絡Verilog代碼仿真

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。

硬聲UP主：cxlisme

使用FPGA編譯屬于自己的DPU硬件

Vitis深入教程，使用FPGA進行DPU應用開發系列。

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基于FPGA的高速數據采集卡

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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