ZYNQ

ZYNQ系列是赛灵思公司(Xilinx)推出的行业第一个可扩展处理平台,旨在为视频监视、汽车驾驶员辅助以及工厂自动化等高端嵌入式应用提供所需的处理与计算性能水平。该系列四款新型器件得到了工具和IP 提供商生态系统的支持,将完整的 ARM® Cortex™-A9 MPCore 处理器片上系统 (SoC) 与 28nm 低功耗可编程逻辑紧密集成在一起,可以帮助系统架构师和嵌入式软件开发人员扩展、定制、优化系统,并实现系统级的差异化。

全新升级上市的Zybo-Z7是一款功能强大丰富,开箱即用型的Xilinx Zynq-7000 APSoC 软硬协同嵌入式开发板。此次重磅上市的新版Zybo Z7,是对2012年发布的全球广受欢迎的口袋式Zynq评估板Zybo的一次新一代全面升级!

Opal Kelly公司推出面向FPGA模块的SYZYGY规范接口

作者:stark

我们在设计和使用各种开发板卡时都会遇到各种扩展接口类型,比如迪芝伦(Digilent)公司推出的Pmod接口、工业标准的FMC(FPGA Mezzanine Card)接口连接器等,选用不同的接口连接器类型会对信号的传输性能带来直接的影响。近日Opal Kelly公司宣布推出SYZYGY开放式I/O接口标准,它是在成本和性能都介于Pmod接口连接器和FMC接口连接器之间的一种接口类型,Opal Kelly打出的宣传语也是“Goldilock(刚刚好)”。(图1:Opal Kelly公司推出的基于Xilinx Zynq SoC的SYZYGY接口扩展板卡)

SYZYGY接口规范定义了两种形式的连接器:标准SYZYGY连接器支持28个单端阻抗控制信号传输,其中16个可以用于差分对接口标准(LVDS)信号,其管脚间距为0.8mm。收发器SYZYGY连接器支持四通道千兆级(Gigabit)收发器的数据传输,同时支持18个单端信号的传输,管脚间距0.5mm,收发器SYZYGY接口面向的是JESD204B数据采集、SFP+收发器等需要高速SERDES(串并转换)操作的场景。

基于Xilinx Z-7007实现Z-turn SBC简化版——Z-turn Lite

作者:清风流云

背景:
米尔科技的Z-turn 板卡实际是一个低功耗的高性能单板计算机(SBC),基于Xilinx Zynq-7010或Zynq-7020 全可编程SoC芯片实现。而Z-turn Lite是Z-turn板卡中的一个超低功耗的简化版本,下面将简单了解一下Z-turn Lite是什么样子的。

Z-turn Lite:

作者:清风流云

背景:
据了解,Pinnacle设计的Denali-MC IP目前已经可以在包括Xilinx的Zynq 7045 FPGA芯片在内的多款可编程芯片产品中实现,比如可以用在具有DSP和SoC+ DSP架构的产品中(包括TI和Qualcomm的相关产品)。还了解到Denali-MC monitor的ISP的核心是一个基于超级算法的内核,这个算法core不仅可以为HDR动作产品在图像补偿时提供最大可能HDR,还可以提供一个end-to-end的全相机ISP,而拥有这两个优势对于一个相机系统是十分有意义的,因为它们可以在相机试图捕捉一天中任何时间任何场景下的可用视频和最大可能识别视频点发挥重要作用。下面对Denali-MC的详细情况作一点简单说明。

Pinnacle Denali-MC:

FPGA也能做RNN

作者:琥珀

导言:循环神经网络(RNNs)具有保留记忆和学习数据序列的能力。由于RNN的循环性质,难以将其所有计算在传统硬件上实现并行化。当前CPU不具有大规模并行性,而由于RNN模型的顺序组件,GPU只能提供有限的并行性。针对这个问题,普渡大学的研究人员提出了一种LSTM在Zynq 7020 FPGA的硬件实现方案,该方案在FPGA中实现了2层128个隐藏单元的RNN,并且使用字符级语言模型进行了测试。该实现比嵌入在Zynq 7020 FPGA上的ARM Cortex-A9 CPU快了21倍。

LSTM是一种特殊的RNN,由于独特的设计结构,LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。标准的RNN可以保留和使用最近的过去信息,但是不能学习长期的依赖关系。并且由于存在梯度消失和爆炸的问题,传统的RNN无法训练较长的序列。为了解决上述问题,LSTM添加了记忆控制单元来决定何时记住、遗忘和输出。LSTM的单元结构如图1所示。其中⊙代表element-wise的乘法。

机器人正离开创客工作台进入行业主流

作者:European Editors,Digi-Key欧洲编辑

机器人入门从未有过如此简单,回报也更高。 今天开展研究,明天就可能取得商业上的成功。 由于存在各种开源项目,工程师有机会专注于提供更好的“即插即用”解决方案的控制系统。

就在不久前,机器人还是狂热的爱好者或工业自动化行业的大型制造商的天下,他们之间留有很大空白。 如今,这一空白正逐渐消失,随着这两类有着天壤之别的参与者交织在一起,衡量机器人好坏的标准正在发生变化。

机器人是一个快速扩展的研究领域,但不仅于此,机器人如今对于爱好者、工业家以及他们之间的每个人来说都是一大机会。 应用(而非限制)将塑造机器人行业,事实上,机器人的潜在应用不限于单调、重复性的任务,例如焊接汽车车架、或高度专业化但受限的作业过程(如缝合伤口)。 实际上,将机器人仅限于到目前为止所想象的那些应用是低估了其潜力,而且有些人认为,这更是低估了机器人在未来世界的必要性。

机器人在不断发展演变;他们可能永远不会有自我意识,其实地球上的大多数物种也是如此。 但它们的演变始终限制于人类的想象和开发新技术的能力,而人类的想象力正是不断创造惊喜的可靠来源。

促进了技术发展

一种基于Zynq的新型工业4.0以太网Kit

作者:清风流云

背景:
无论是工业4.0还是工业IOT(IIOT)系统都依赖于强健的通信网络,而HSR和PRP协议正是用来保证在关键基础设施上网络的可用性的,主要是因为这两种协议的应用可以在网络服务失败时保证0延迟的恢复时间。而可靠的以太网必然是可以接收很多工业自动化应用的,这种演变比较有说明力的一个例子就是国际电子技术委员会为了实现电力变电站的自动化(IEC 62439-3 条款4和5)而采用HSR以太网协议和PRP 协议,这两个协议都提供零切换延迟时间,一边保证不会使传输帧在网络失败或强大的对网络监管层下丢失。此外,这两个协议都支持IEEE 1588同步冗余路径。

SoC-e IP 与HSR/PRP协议 for IIoT APP:

OpenCV库正被广泛地应用于算法原型设计,许多业界领先的厂商和计算机视觉研究机构都在使用。FPGA 可以为复杂的算法提供无与伦比的计算效率的优势,比如密集光流算法和立体视觉算法等,同时,功耗仅只有几瓦而已。然而,想要获得这一巨大优势,往往需要硬件设计专长,比如Verilog 或VHDL 语言的使用,这增加了开发难度。在本次研讨会当中,赛灵思将要向您展示一种全新的方法,该方法可以使对硬件设计不太熟悉的设计者轻松而方便地释放FPGA 硬件加速的优势,比如利用经过硬件调优的OpenCV库,完全类似CC++ 的开发环境,以及随时可用的硬件开发平台等。研讨会结束还有与专家的在线问答环节可以解答您的疑问。

时 间:2017年08月24日 10:00--12:00

专家介绍:罗霖(赛灵思亚太区工业医疗市场高级经理)

基于Xilinx Zynq Z7045 SoC的CNN的视觉识别应用

作者:stark

近些年来随着科学技术的不断进步,人工智能(AI)正在逐步从尖端技术变得普及。人工智能的发展涉及物联网、大规模并行计算、大数据以及深度学习算法等领域,深度学习是人工智能进步最重要的因素,它也是当前人工智能最先进、应用最广泛的核心技术。作为人工智能技术理想的应用领域,自动驾驶以及智能交通系统受到了人们广泛的关注。很多汽车企业都加入自动驾驶汽车的研究,比如特斯拉的自动辅助驾驶系统、百度阿波罗计划等。

图1:自动驾驶汽车需要具备识别道路交通情况的能力

图1:自动驾驶汽车需要具备识别道路交通情况的能力

视频:Vrvana业界顶尖混合实境技术

在 AR/VR 世界,低时延才是王道。在 Vrvana 耳机的核心部位,Zynq SoC 是实现以最小化时延帮助处理大量数据、实现传感器融合并保持轻量级外形的关键。

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