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【视频】模块 4:EDDP 演示 (中文配音)

启动马达吧!快速、简单、有趣!本视频将向用户展示如何进行硬件连接、启动 GUI 并运行马达。

FPGA为什么越来越受重视了?

FPGA 有一个响亮的别名——“万能芯片”,它是一种能够通过软件更改、配置器件内部连接结构和逻辑单元,完成既定设计功能的数字集成电路。虽然FPGA问世的时间不长,但发展非常迅猛,远超出了业界的预想。

FPGA 在汽车电子领域的应用尤为广泛,MINIEYE 正是选用了 FPGA 作为硬件架构的平台。

让我们从 ADAS 产品出发,从多个角度来看,FPGA 为什么得到了越来越多的关注与重视?

  • 首先,从计算需求适应性能来看:
  • MINIEYE 研发的ADAS产品涉及大量计算密集型算法,这个类型的算法有计算量大,数据规整、适合并行三个特点。

    虽然 FPGA 研发难度高,但只要设计精良,就可以适应算法,将深度学习算法做到全并行,高 I/O 复用和数据吞吐,并像软件一样直接升级,满足越来越高的算法需求。

    相反,其他硬件架构则各有缺点,ASIC 流片成本高且周期长,流片后也无法进行修改;CPU 并行度低,处理相关算法则相对低效,功耗高;GPU 并不符合视觉计算模型的特点,并行度有限,而且效率低,功耗与成本较高。

  • 从产品需求来看:
  • 了解如何使用 SDSoC 从 C++ 源代码创建完整的电气驱动器示例设计*。您的算法改变了吗?此外,视频还将展示如何编辑源代码,并重新构建设计,以获得电机的不同行为。*SDSoC 是一款来自 Xilinx 的工具,其可接受您的 C 或 C++ 设计并将一部分或整个设计从应用处理器系统移植至可编程逻辑。此外,SDSoC 还可构建基础架构,在两个域之间通信和移动数据。

    如何给应用配个合适的 ADC

    作者:Art Pini

    我们处在一个由数字计算机控制的模拟世界里。因此,物联网 (IoT) 设备的设计人员需要将模拟值高效地转换为采样数字表示。答案看似简单,使用一个前置的模数转换器 (ADC) 便能解决问题,然后 ADC 并非千篇一律。因此,设计人员需要了解各种拓扑,以及它们与应用的对应关系。

    例如,ADC 可能设计用来优化采样率、功耗和精度等不同特征。本文将会讨论一些常见 ADC 架构的设计要求,然后介绍采用这些架构的应用,并展示其实现方法。

    ADC 的作用
    ADC 是一种常用的电子集成电路或模块化器件,用于将模拟信号(通常为电压)转换为一系列经采样的离散数字表示(即数字)。ADC 执行三种不同操作:采样、量化和编码。它们构成了电压计、示波器和频谱分析仪等许多常见数字仪器的核心。它们还应用于数字电路的前端,用于处理麦克风、加速计、光学传感器和其他需要将输出转换为数字域的变送器所提供的模拟信号,从而让微处理器能够处理这些数据。

    目前人们已开发出多种 ADC 架构或拓扑来对模拟信号进行采样和数字化。每种形式的 ADC 都有自己的特性、优势和不足之处。针对具体应用选择特定类型的 ADC,往往取决于速度、分辨率、精度、功耗和物理尺寸等测量要求。

    Xilinx 电气驱动器演示平台是一种轻松设计电气驱动器的方式,该驱动器具有成本优化、高性能和实现工业物联网的功能。EDDP 由什么构成?如何使用它设计马达控制解决方案?它可以用来设计安全的驱动系统吗?观看视频,寻找答案!

    XDF 2018 拉开序幕,报名从速了!!!

    2018年10月16日
    —— 北 京 ——


    谁适合参加?

  • 数据科学家
  • 硬件工程师
  • IP 提供商
  • 机器学习/人工智能工程师
  • 研究人员
  • 软件应用开发人员
  • 系统设计人员
  • 有啥内容?

  • 嵌入式视觉
  • 机器学习/人工智能
  • 新兴 5G 实现方案
  • 计算存储/网络加速
  • 云技术/数据中心应用加速
  • 作者:张国斌

    近日,赛灵思公司(Xilinx)和戴姆勒公司(Daimler)宣布,两家公司正强强联手采用赛灵思汽车应用领域的人工智能 (AI) 处理技术共同开发车载系统。此项可扩展的解决方案由赛灵思汽车平台提供支持,该平台将片上系统(SoC)器件和 AI 加速软件融为一体,可为当今汽车应用领域中的嵌入式 AI 带来诸如高性能、低时延以及业界最佳的功率效率等众多优异特性。它们的合作释放了哪些重要信号呢?

    自动驾驶面临的挑战
    今年以来,以提供高级ADAS功能著称的特斯拉频发事故,而ADAS领头羊Moileye的自动驾驶车队演示中竟然闯了红灯!这些 “意外” 给自动驾驶的未来蒙上了阴影 —— 到2020年,自动驾驶车真的可以上路吗?

    另外,对自动驾驶有偏好的美国加州已经给超过50家车厂颁发了自动驾驶牌照,2016年共有11家企业向加州车辆管理局提交了2016年自动驾驶测试报告,到2017年,提供自动管家式测试报告的车厂增加到19家!包括谷歌Waymo、通用Cruise、百度美研以及博世、德尔福、Drive.ai、梅赛德斯-奔驰、日产、英伟达、Telenav、法雷奥、Zoox等,以下是年度报告表单。

    Vivado HLx 2018.2 开放下载了

    Vivado HLx 版本可为设计团队提供实现基于 C 的设计、重用优化、IP 子系统重复、集成自动化以及设计收敛加速所需的工具和方法。与 UltraFast 高层次生产力设计方法指南相结合,这种特殊组合经过验证,不仅可帮助设计人员以高层次抽象形式开展工作,同时还可促进重复使用,从而可加速生产力。

    Vivado HLx 2018.2 版更新:

  • 采用单核处理器(Z-7007S,Z-7012S,Z-7014S)的 Zynq-7000 器件的部分重配置支持;
  • Model Composer 中的新颜色检测示例和新线性代数块(QR inverse);
  • Vivado HLS 中的新计划查看器以图形方式显示操作和控制步骤的依赖关系;
  • System Generator 中的 Zynq UltraScale+ RFSoC 量产器件支持;
  • 该版本中引入的生产器件:
  • Zynq UltraScale+ RFSoC: XCZU21DR (-1,-2,-2LE), XCZU25DR (-1,-2,-2LE), XCZU27DR (-1,-2,-2LE), XCZU28DR (-1,-2,-2LE), XCZU29DR (-1,-2,-2LE)

    戴姆勒携手 Xilinx 驱动人工智能汽车应用

    赛灵思与戴姆勒联袂为未来的奔驰车型开发超高效 AI 解决方案

    自适应和智能计算的全球领先企业赛灵思公司(Xilinx, Inc.,(NASDAQ:XLNX))和戴姆勒公司(Daimler AG)今天宣布,两家公司正强强联手采用赛灵思汽车应用领域的人工智能 (AI) 处理技术共同开发车载系统。此项可扩展的解决方案由融片上系统(SoC)器件和 AI 加速软件为一体的赛灵思汽车平台提供支持,将为当今汽车应用领域中的嵌入式 AI 带来诸如高性能、低时延以及业界最佳的功率效率等众多优异特性。

    图: 赛灵思技术驱动着复杂的高级驾驶员辅助系统(ADAS)与自动驾驶(AD)系统

    【视频】在 Vivado 中使用 Synopsys VCS 运行仿真

    了解如何在 Vivado 中使用 Synopsys VCS simulator 运行仿真。我们将演示如何编译仿真库、为 IP 或整个项目生成仿真脚本,然后运行仿真。

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