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基于FPGA和CPU的硬件联系下载
weixin_39821620
2019-08-29 06:30:16
基于FPGA的cpu技术,全面而实用哦!
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//download.csdn.net/download/u012444101/6444939?utm_source=bbsseo
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基于
FPGA
和
CPU
的
硬件
联系
基于
FPGA
的
cpu
技术,全面而实用哦!
基于
FPGA
的 RISC
CPU
设计(3)基于汇编程序的交叉编译和仿真验证
这是基于上述 PIC16C57 功能设计的
CPU
仿真测试,基于 Vivado 软件的 RTL Simulation 模块,通过对汇编程序的多个测试程序的仿真验证,证实了该设计的正确性。
FPGA
+
CPU
架构的自动驾驶平台性能分析
人工智能无人驾驶 在这里本文试图探讨如何对
FPGA
+
CPU
自动驾驶平台的性能进行估计,目的是希望帮助开发者在选择
FPGA
+
CPU
自动驾驶系统平台时初步掌握一种对系统性能的评估方法。 1 介绍 由于在自动驾驶领域需要对传感器的数据作大量的基于深度内神经网络的复杂运算,GPU和
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被不约而同地用来作为对
CPU
的一种加速器被使用。这样做不仅可以提高计算性能,并且可以大幅度地降低能耗。
FPGA
+
CPU
架构的自动驾驶平台凭借其灵活性,高效率,低能耗等特点,正越来越多地被一大批拥有技术实力的公司使用,比如Wa
FPGA
与普通
CPU
的区别
CPU
与
FPGA
的根本区别在于软件与
硬件
的差异。
CPU
为冯诺依曼结构,串行地执行一系列指令;而
FPGA
可以实现并行操作,就象在一个芯片中嵌入多个
CPU
,其性能会是单个
CPU
的十倍、百倍。一般来说,
CPU
可以实现的功能,都可以用
硬件
设计的方法由
FPGA
来实现。当然,极其复杂的算法用
硬件
实现会比较困难,资源消耗也很大,如果没有高性能要求,那用
硬件
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论文1:《基于
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加速研究进展》阅读笔记
《基于
FPGA
的机器学习
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加速研究进展》王超,王腾,马翔,周学海.中国科学技术大学计算机学院 如何高效稳定的存取数据信息以及加快数据挖掘算法的执行已经成为学术界和工业界急需解决的问题。 利用新型的软
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硬件
的发展汇总 目前,学术界和工业界存在多种较为成熟的加速平台,这些加速平台可以概括为四类: Intel集成众核MIC 专用集成电路ASIC 通用图形处理单元GPGPU 云计算平台、可重构逻辑电路如
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以及各种异构计算平
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