初级知识库

提供FPGA设计开发的初级知识包括基本的器件结构、产品动态,方案介绍等等,为FPGA开发人员提供FPGA最基础的知识。

2017年10月19日,华为云在参加北京举行的 2017 赛灵思开发者大会(XDF)期间,与 Xilinx 联合发布华为 FACS FP1 OpenCL 实例,并面向与会数百位 FPGA 开发者展示了华为云 FPGA 加速云服务器(FACS)及其完整的基础设施服务。该发布和展示成为赛灵思开发者大会的一大亮点。

华为FPGA首席架构师王琦在2017赛灵思开发者大会主题为 “华为FPGA 云展望及解决方案” 的主题演讲中表示:
“华为云率先实现了基于应用的FPGA软硬件平台及对应实例。其中FP1 DPDK实例,通过开放华为强大的FPGA专业知识及行业应用理解,可以帮助客户构建高数据吞吐率、极低时延的差异化行业解决方案;同时,针对更广阔的的高级语言开发场景及应用领域,此次华为云联手赛灵思正式发布的FP1 OpenCL实例, 是面向系统工程师和软件工程师而打造的基于赛灵思SDAccel Shell的FPGA快速开发环境,也是一款全新的编程模型及通用平台。目前,该此实例已上线华为云正式和大家见面。”

FP1 新实例重磅发布:

打造全新编程模型平台

第1章:使用petalinux参考BSP

Petalinux参考bsp可以让用户迅速启动。并且,这些设计可以作为用户设计的基。Petalinux BSP是标准可安装格式,包含启动所需的设计和配置文件。BSP包中设计好的软硬件可以下载到板子上,或者是qemu系统仿真环境。

下面是一个BSP的安装步骤:
将目录切换到你将创建的petalinux工程的目录下。例:如果你想要在/home/user:
cd /home/user

运行petalinux-create命令:
petalinux-create -t project -s
你将会看到如下输出(根据你安装的bsp)

qile@ubuntu:~/Desktop/zed-bsp$ petalinux-create -t project -s /home/qile/Downloads/Avnet-Digilent-ZedBoard-v2016.1-final.bsp
INFO: Create project:
INFO: Projects:
INFO: * Avnet-Digilent-ZedBoard-2016.1
INFO: has been successfully installed to /home/qile/Desktop/zed-bsp/

嵌入式系统上的异步串口通信的实现

在嵌入式系统中,异步串口(UART)使用非常频繁,可以用于与各种外部系统(帧括PC)之间的通信。在硬件上UART通过在每个字节的传输中插入开始位和停止位,保证接收端可以正确地找到字节的开始和结束,同时也可以通过插入奇偶校验位,让接收端检验收到的字节是否正确。而且,由于有开始位和停止位的存在,使得字节之间可以插入任意的空闲位(与停止位同为高电平),而不影响下一个字节的正常传输。因此,UART硬件保证了每个字节的正确传输,并可以有效检出字节传输的错误。但并不保证一串字节的正确传输,这需要软件来完成。

从软件的角度来看,所有的通信都是一串字节(叫做数据帧)的连续传输。软件需要采用适当的机制来保证接收端能够正确识别出一个完整的数据帧、能够检查接收到的数据帧是正确的、在传输发生错误时有合适的恢复机制。为此就需要定义一个合适的数据帧格式。

数据帧的提取

为了识别出一个完整的数据帧,基本上有两个机制:一是在软件上规定字节之间的间隔最大值,一旦两个字节间的间隔超过某个阈值,就认为一个数据帧结束;另一种机制不对字节间的间隔作规定,而是用特殊的字节来定义数据报的开始和结束,当收到该特殊字节时,就认为一个数据帧的传输已完成。

深度学习初学者必须了解的基本知识

深度学习是计算机领域中目前非常火的话题,不仅在学术界有很多论文,在业界也有很多实际运用。本篇博客主要介绍了三种基本的深度学习的架构,并对深度学习的原理作了简单的描述。

简介
机器学习技术在当代社会已经发挥了很大的作用:从网络搜索到社交网络中的内容过滤到电子商务网站的个性化推荐,它正在快速的出现在用户的消费品中,如摄像机和智能手机。机器学习系统可以用来识别图像中的物体,将语音转变成文字,匹配用户感兴趣的新闻、消息和产品等,也可以选择相关的搜索结果。这些应用越来越多的使用一种叫做“深度学习(Deep Learning)”的技术。

2020年全球云计算市场规模将达4110亿美元

知名市场研究公司Gartner在本月发布报告称,到2020年时,全球云计算市场的规模将达到4110亿美元。Gartner发布了截至2020年的全球公有云服务营收预测报告。报告显示,今年的全球公有云服务营收将达到2602亿美元,较去年的2196亿美元增长18.5%。到2020年时,全球公有云服务营收将增长至4114亿美元。

报告称,截至2020年,全球基础设施即服务(IaaS)营收的复合年增长率将达到23.31%,超过了13.38%的整体市场增速。今年的软件即服务(SaaS)营收预计为586亿美元,到2020年将增长到997亿美元。SaaS在2016年至2020年的复合年增长率将达到15.65%,也超过了整体市场增速。

2016年至2020年的公有云营收预测

2016年至2020年的公有云营收预测

Xilinx首届开发者大会北京站反响热烈

阿里巴巴、亚马逊、百度、华为、iFlytek、赛灵思等业界领先公司纷纷进行演示和展示

赛灵思公司 (NASDAQ: XLNX)今天在北京举办首届赛灵思开发者大会 (XDF, Xilinx Developer Forum),赛灵思用户社区成员、赛灵思开发团队、合作伙伴和行业专家齐聚一堂,共同出席为期一天的培训、沟通与分享活动。会议日程包括全体大会和三个分会场,致力于满足不同类型开发者的各种需求。其中包括:

软件应用开发分会场:
- 面向软件开发者,支持其通过使用可重配置逻辑和大规模并行来加速机器学习、视觉、视频和基因组学等应用。

嵌入式软件开发分会场:
- 面向嵌入式软件开发者,助力其使用系统软件在单芯片上实现多处理器、异构或可重配置系统。

硬件开发分会场:
- 面向硬件开发人员,致力于通过提供行业专家的最佳实践经验帮助其大幅提升生产力。

人工神经网络(Artificial Neural Network)算法简介

人工神经网络,简称神经网络,是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或者计算模型。其实是一种与贝叶斯网络很像的一种算法。之前看过一些内容始终云里雾里,这次决定写一篇博客。弄懂这个基本原理,毕竟现在深度学习太火了。

神经网络是一种方法,既可以用来做有监督的任务,如分类、视觉识别等,也可以用作无监督的任务。首先,我们看一个简单的例子。如下图所示(这个图网上有很多人引用了,但我找不到出处,欢迎指正),如果我们想训练一个算法可以使其识别出是猫还是狗,这是很简单的一个分类任务,我们可以找一条线(模型),在这个二元坐标中进行“一刀切”,把这两组数据分开。我们知道,在解析几何中,这条直线可以用如下的公式表达:


图1 猫狗数据

一个Xilinx包装盒子引起的故事

作者:stark

Xilinx是全球领先的可编程逻辑完整解决方案提供商,自1984年成立以来已经经历了30多年的发展,从首创现场可编程逻辑阵列(FPGA)这一创新性技术到现在的All Programmable器件,目前涉及的业务包括研发、制造和销售应用范围广泛的高级集成电路、软件设计工具以及预定义系统功能的IP核等。今天向大家介绍的一个Xilinx包装盒子,由此我们来了解Xilinx早期的故事。(图1:1998年Xilinx产品的包装盒子)

从盒子上我们看到印刷的Logo还是“The Programmable Logic Company”,目前Xilinx的产品主打“All Programmable”。发货时间显示1998年3月19日,发货地址也是Xilinx早期在美国科罗拉多州的办公地址,21世纪初才搬到朗蒙特州。盒子内是一块FPGA板卡(如下图),我们可以看到两块Xilinx FPGA器件:第二代XC3020A和第三代XC4003E。

开源工具助你在FPGA上轻松实现二值化神经网络

作者:清风流云

神经网络技术起源于上世纪五、六十年代,当时叫感知机,拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层,在输出层得到分类结果,早期感知机的推动者是Ronsenblatt。后来又发展到多层感知机,而多层感知机在摆脱早期离散传输函数的束缚,在训练算法上使用Werbos发明的反向传播BP算法,这个就是现在大家常数的神经网络NN,而目前存在的神经网络最常见的有:ANN,RNN,以及CNN。CNN是一种多层神经网络,擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题,它可以通过一系列方法,成功将数据量庞大的图像识别问题不断将维,最终使其能够被训练。

GUNNESS开源工具:

阿里云选择Xilinx部署FPGA云加速服务F2

赛灵思FPGA正在支持全球最大的云服务提供商之一加速机器学习和其他关键计算工作负载

赛灵思公司(Xilinx, Inc.,(NASDAQ:XLNX))今天在2017杭州·云栖大会上宣布,阿里巴巴旗下云计算公司阿里云在其最新款的FPGA加速服务中选择了赛灵思。作为全球第三、中国最大的云计算提供商,阿里云为超过100万客户提供高性能、弹性的计算服务。基于赛灵思FPGA的全新F2实例,让阿里云客户能够加速数据分析、基因组学、视频处理和机器学习等各种工作负载。

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