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相較于GPU只能處理運算 FPGA能更快速的處理所有與AI相關(guān)資訊

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2019-05-29 10:38:09

薦讀:FPGA設(shè)計經(jīng)驗之圖像處理

的可以參考一下,歡迎一起交流學(xué)習(xí)。話不多說,上貨。 使用FPGA做圖像處理優(yōu)勢最關(guān)鍵的就是:FPGA能進行實時流水線運算,達到最高的實時性。因此在一些對實時性要求非常高的應(yīng)用領(lǐng)域,做圖像處理
2023-06-08 15:55:34

評估通過Python快速開發(fā)異構(gòu)處理FPGA應(yīng)用性能(PYNQ評測)

本帖最后由 lee_st 2018-6-21 02:18 編輯 評估通過Python快速開發(fā)異構(gòu)處理FPGA應(yīng)用性能(PYNQ評測)
2018-06-19 08:36:58

請教下FPGA處理雙極性碼的問題

在做HDB3碼編譯碼器的實驗,查到資料說FPGA只能處理單極性碼,而HDB3碼是雙極性碼。想請教下是所有FPGA的芯片都只能處理單極性碼么?如果是的,那么想處理雙極性碼的話要加什么樣的輔助電路才能用FPGA處理雙極性碼?
2016-09-14 16:31:36

請問FPGA是如何實現(xiàn)數(shù)字信號處理定點運算的?

定點數(shù)具有哪幾種表示的形式?FPGA是如何實現(xiàn)數(shù)字信號處理定點運算的?
2021-06-18 09:19:18

GPU的作用、原理及與CPU、DSP的區(qū)別

今天,GPU已經(jīng)不再局限于3D圖形處理了,GPU通用計算技術(shù)發(fā)展已經(jīng)引起業(yè)界不少的關(guān)注,事實也證明在浮點運算、并行計算等部分計算方面,GPU可以提供數(shù)十倍乃至于上百倍CPU的性能,如此強悍的“新星
2015-11-04 10:04:53

基于FPGA的信號互相關(guān)運算器研究

本文采用ALTERA 公司FPGA 作為算法處理器件,實現(xiàn)了互相關(guān)算法,取得了很好的效果。本文根據(jù)相關(guān)算法的運算原理并考慮了模塊與外部的交互性,在FPGA 中配置設(shè)計了互相關(guān)運算模塊
2009-09-01 09:48:2513

基于FPGA的FFT處理器的設(shè)計

本文主要研究基于FPGA 的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng),內(nèi)部包含一個1024 點的FFT 處理單元。FFT 部分采用基四算法,五級級聯(lián)處理,并通過CORDIC 流水線結(jié)構(gòu)使硬件實現(xiàn)較慢的復(fù)乘運算轉(zhuǎn)化為移位
2009-12-19 16:18:3559

基于FPGA的FFT處理器的研究與設(shè)計

本文利用頻域抽取基四算法,運用靈活的硬件描述語言-Verilog HDL 作為設(shè)計主體,設(shè)計并實現(xiàn)一套集成于FPGA 內(nèi)部的FFT 處理器。FFT 處理器的硬件試驗結(jié)果表明該處理器的運算結(jié)
2010-01-20 14:33:5440

基于FPGA的信號互相關(guān)運算器研究

本文采用ALTERA公司FPGA作為算法處理器件,實現(xiàn)了互相關(guān)算法,取得了很好的效果。本文根據(jù)相關(guān)算法的運算原理并考慮了模塊與外部的交互性,在FPGA中配置設(shè)計了互相關(guān)運算模塊、并串
2010-07-21 09:35:4019

比CPU/GPU 速度更快、能效更高的 CNN 處理

(DeePhi Tech)推出了一個名為亞里士多德 (Aristotle) 的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)加速處理器,該處理器在處理同樣任務(wù)時比 CPU 或者 GPU 速度更快、能效更高。 ? 那么
2017-02-08 05:54:39304

多核處理器會取代FPGA嗎?

有人認(rèn)為諸如圖形處理器(GPU)和Tilera處理器等多核處理器在某些應(yīng)用中正逐步替代現(xiàn)場可編程門陳列(FPGA)。理由是這些多核處理器的處理性能要高很多,例如,由于GPU起初主要負(fù)責(zé)圖形繪制,因此,其尤其善于處理單精度(SP)及(某種情況下)雙精度(DP)浮點(FP)運算。
2017-02-11 11:15:11896

使用LabVIEW進行GPU計算

具有并行處理架構(gòu)的平臺,例如FPGAGPU,在快速分析大型數(shù)據(jù)集方面得到了廣泛應(yīng)用。這兩項技術(shù)可以減輕運算密集型算法對CPU造成的負(fù)擔(dān),在高度并行的平臺上進行處理。FPGA靈活性高、處理延遲
2017-11-18 03:36:014101

怎樣將GPU作為CPU的協(xié)處理器工作

協(xié)處理器,一種芯片,用于減輕系統(tǒng)微處理器的特定處理任務(wù)。CPU的縮寫,譯為中央處理器。也做叫微處理器。指具有運算器和控制器功能的大規(guī)模集成電路。GPU圖形處理芯片。是顯示卡的“心臟”,也就相當(dāng)于CPU在電腦中的作用
2018-01-09 14:46:0310877

FPGA為什么比CPU和GPU

不斷 從賽靈思FPGA設(shè)計流程看懂FPGA設(shè)計 CPU 和 GPU 都屬于馮·諾依曼結(jié)構(gòu),指令譯碼執(zhí)行,共享內(nèi)存。 FPGA 之所以比 CPU 、 GPU 更快
2018-02-20 20:49:001479

基于FPGA的信號處理機設(shè)計

處理器,使用Verilog HDL語言描述易于用硬件實現(xiàn)的模塊,如同步采集、低通濾波及復(fù)數(shù)相關(guān)運算等計算量大的模塊。采用FPGA內(nèi)部的MicroBlaze軟核作為系統(tǒng)的中央處理器,進行流程控制、分支判斷以及調(diào)用硬件模塊來控制系統(tǒng)回波信號的采集、處理和存儲
2018-03-05 15:45:182

FPGA比CPU和GPU快的原因

CPU和GPU都屬于馮·諾依曼結(jié)構(gòu),指令譯碼執(zhí)行,共享內(nèi)存。FPGA之所以比CPU、GPU更快,本質(zhì)上是因為其無指令,無共享內(nèi)存的體系結(jié)構(gòu)所決定的。
2018-04-02 17:52:3195602

為什么使用FPGA?FPGA為什么比GPU的延遲低這么多?

計算密集型任務(wù)的例子包括矩陣運算、圖像處理、機器學(xué)習(xí)、壓縮、非對稱加密、Bing 搜索的排序等。這類任務(wù)一般是 CPU 把任務(wù)卸載(offload)給 FPGA 去執(zhí)行。對這類任務(wù),目前我們正在
2018-06-25 16:02:4517458

基于FPGA+DSP技術(shù)的Bayer格式圖像預(yù)處理

大,運算簡單,但是要求運算速率高,可以用FPGA硬件來處理,上層所處理的數(shù)據(jù)量少,算法結(jié)構(gòu)復(fù)雜,適于運算速度快,尋址靈活的DSP數(shù)字信號處理器進行處理。這里提出了一種FPGA+DSP相結(jié)合的實時圖像處理系統(tǒng),并應(yīng)用于傳像光線束傳遞圖像。CMOS實際采集的是光線束
2018-10-22 22:00:01392

NVIDIA能比FPGA速度更快處理所有AI相關(guān)的信息

Xilinx表示,伙伴廠商利用FPGA芯片進行基因體定序與優(yōu)化語音識別所需的深度學(xué)習(xí)、察覺FPGA的耗能低于GPU處理速度較快。相較GPU只能處理運算,FPGA能以更快速的速度一次處理所有AI相關(guān)的信息。
2018-11-22 17:20:361105

一文解析GPU圖像處理的基本流程

現(xiàn)代GPU提供了頂點處理器和片段處理器兩個可編程并行處理部件。在利用GPU執(zhí)行圖像處理等通用計算任務(wù)時,要做的主要工作是把待求解的任務(wù)映射到GPU支持的圖形繪制流水線上。
2019-01-01 08:58:005559

關(guān)于利用FPGA做圖像處理相關(guān)知識盤點

FPGA做圖像處理最關(guān)鍵的一點優(yōu)勢就是:FPGA能進行實時流水線運算,能達到最高的實時性。因此在一些對實時性要求非常高的應(yīng)用領(lǐng)域,做圖像處理基本就只能FPGA。例如在一些分選設(shè)備中圖像處理基本上
2019-02-14 14:33:291179

淺析GPU、FPGA、ASIC三種主流AI芯片的區(qū)別

當(dāng)前主流的AI芯片主要分為三類,GPUFPGA、ASIC。其中GPUFPGA均是前期較為成熟的芯片架構(gòu),屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。
2019-03-07 14:39:2129058

FPGA進行圖像處理的前景廣闊 應(yīng)用將會越來越大

FPGA做圖像處理最關(guān)鍵的一點優(yōu)勢就是:FPGA能進行實時流水線運算,能達到最高的實時性。因此在一些對實時性要求非常高的應(yīng)用領(lǐng)域,做圖像處理基本就只能FPGA。例如在一些分選設(shè)備中圖像處理基本上
2019-03-20 16:28:282157

FPGA做圖像處理關(guān)鍵優(yōu)勢是:能進行實時流水線運算

,做圖像處理基本就只能FPGA。例如在一些分選設(shè)備中圖像處理基本上用的都是FPGA,因為在其中相機從看到物料圖像到給出執(zhí)行指令之間的延時大概只有幾毫秒,這就要求圖像處理必須很快且延時固定,只有FPGA進行的實時流水線運算才能滿足這一要求。
2019-07-19 09:47:078080

GPU只能整塊購買嗎,騰訊云GN7實例告訴你答案

近年來,GPU 在大規(guī)模并行運算上的巨大優(yōu)勢,讓其成為大數(shù)據(jù)、AI 以及圖形圖像處理等場景下里不可或缺的計算引擎。
2019-12-13 15:30:275508

如何使用FPGA和DSP實現(xiàn)CCD圖像相關(guān)處理系統(tǒng)

在衛(wèi)星觀測系統(tǒng)中,CCD相機對高精度圖像實時跟蹤時,為得到高信噪比高分辨率的圖像,必須對圖像進行實時相關(guān)處理.而現(xiàn)有軟件實現(xiàn)速度不高,不能實現(xiàn)其實時性.本文在分析圖像相關(guān)處理快速算法的基礎(chǔ)上
2021-02-05 15:54:00139

如何在FPGA中正確處理浮點數(shù)運算

使用插值算法實現(xiàn)圖像縮放是數(shù)字圖像處理算法中經(jīng)常遇到的問題。我們經(jīng)常會將某種尺寸的圖像轉(zhuǎn)換為其他尺寸的圖像,如放大或者縮小圖像。由于在縮放的過程中會遇到浮點數(shù),如何在FPGA中正確的處理浮點數(shù)運算是在FPGA中實現(xiàn)圖像縮放的關(guān)鍵。
2022-03-18 11:03:414056

數(shù)學(xué)運算FPGA中的實現(xiàn)方式

FPGA以擅長高速并行數(shù)據(jù)處理而聞名,從有線/無線通信到圖像處理中各種DSP算法,再到現(xiàn)今火爆的AI應(yīng)用,都離不開卷積、濾波、變換等基本的數(shù)學(xué)運算。
2022-10-31 14:48:152413

邊緣上的AI:“協(xié)作機器人”如何快速處理傳感器數(shù)據(jù)

邊緣上的AI:“協(xié)作機器人”如何快速處理傳感器數(shù)據(jù)
2022-11-01 08:25:470

一種讓AI更快的可重構(gòu)處理

在他們的研究中,研究人員將他們在 ReAAP 中提出的軟件編譯器與 Nvidia GPU 和 ARM CPU 上的其他三個基線軟件編譯器進行了比較。結(jié)果表明,它的執(zhí)行速度是運行在GPU并且是運行相同軟件編譯器的 1.6 到 3.3 倍在中央處理器上.
2022-12-09 10:27:57389

雷達信號處理FPGA還是GPU?

FPGA和CPU一直是雷達信號處理不可分割的組成部分。傳統(tǒng)上FPGA用于前端處理,CPU用于后端處理。隨著雷達系統(tǒng)的處理能力越來越強,越來越復(fù)雜,對信息處理的需求也急劇增長。為此,FPGA不斷在提高處理
2022-12-14 11:46:091268

GPU圖像處理的基本流程

現(xiàn)代GPU提供了頂點處理器和片段處理器兩個可編程并行處理部件。在利用GPU執(zhí)行圖像處理等通用計算任務(wù)時,要做的主要工作是把待求解的任務(wù)映射到GPU支持的圖形繪制流水線上。
2023-02-14 15:47:27643

FPGA學(xué)習(xí)-基于FPGA的圖像處理

圖像處理的算法中,大部分需要采用 浮點數(shù) 運算,而浮點數(shù)運算FPGA中是非常不劃算的,因此需要轉(zhuǎn)換成定點數(shù)計算,此時會設(shè)計到浮點運算轉(zhuǎn)定點運算時精度下降的問題。 3.軟件和硬件的合理劃分 這里的軟件是指DSP,CPU,硬件是指FPGA;一般?結(jié)構(gòu)規(guī)則
2023-02-15 16:35:08896

基于FPGA的圖像處理

圖像處理的算法中,大部分需要采用浮點數(shù)運算,而浮點數(shù)運算FPGA中是非常不劃算的,因此需要轉(zhuǎn)換成定點數(shù)計算,此時會設(shè)計到浮點運算轉(zhuǎn)定點運算時精度下降的問題。
2023-02-17 09:16:151449

曦思N100:功能強大的AI全流程處理GPU

人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展和智能應(yīng)用的不斷落地,正在深刻地影響和改變著我們的生活。GPU、NPU、FPGA等各類AI芯片為人工智能的發(fā)展提供了算力支撐,其中又以GPU應(yīng)用最為廣泛。接下來讓我們一起了解一下沐曦的首款GPU產(chǎn)品:曦思N100。
2023-05-26 11:28:352052

GPU圖像處理的工作原理

現(xiàn)代GPU提供了頂點處理器和片段處理器兩個可編程并行處理部件。在利用GPU執(zhí)行圖像處理等通用計算任務(wù)時,要做的主要工作是把待求解的任務(wù)映射到GPU支持的圖形繪制流水線上。
2023-08-07 09:46:42604

為什么GPU比CPU更快

GPU比CPU更快的原因并行處理能力:GPU可以同時處理多個任務(wù)和數(shù)據(jù),而CPU通常只能一次處理一項任務(wù)。這是因為GPU的架構(gòu)使得它可以同時處理多個核心,從而實現(xiàn)高效的并行計算,這是GPU處理
2024-01-26 08:30:03448

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