网上对于FPGACNN加速的研究已经很多了,神经网络的硬件加速似乎已经满大街都是了,这里我们暂且不讨论谁做的好谁做的不好,我们只是根据许许多多的经验来总结一下实现硬件加速,需要哪些知识,考虑哪些因素. 很多人都说在做FPGA的神经网络加速,可是有多少人真正拿出了实际结果,可能大部分人就是用HLS(高层次综合)写了个四五层的小网络,或者简单实现了一下卷积操作.真正要用FPGA做加速,得先明白算法的整体流程以及数据的输入输出形式,然后结合FPGA的特点设计相应的加速结构,在结构设计层次里面涉及到一些…

利用UltraScale和UltraScale+FPGA和MPSOC加速DSP设计生产力 Accelerating DSP Design Productivity with UltraScale and UltraScale+ FPGAs and MPSoCs 由于其固有的灵活性,Xilinx fpga和soc是高性能或多通道数字信号处理(DSP)应用的理想选择,可以利用硬件并行性.Xilinx FPGA和SOC将这种处理带宽与全面的解决方案相结合,包括为硬件设计师.软件开发人员和系统架构师提供…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由columneditor 发表于云+社区专栏 作者介绍:章恒--腾讯云FPGA专家,目前在腾讯架构平台部负责FPGA云的研发工作,探索FPGA加速数据中心的应用,包括:图像处理.深度学习.SDN等. 为了进一步加速云计算的创新发展.建立云计算信任体系.规范云计算行业.促进市场发展.提升产业技术和服务水平,由中国信息通信研究院.中国通信标准化协会主办的"2018可信云大会"于2018年8月14日-8月15日在北京国际会议中…

近日,百度云与联捷计算科技(CTAccel)共同推出基于FPGA的图像加速解决方案(CIP,CTAccel Image Processor),实现对JPEG转码JPEG.JPEG转码WebP(M6)等进行FPGA加速的功能,聚焦社交平台.新闻网站.电商.云相册等场景,解决了CPU做图片处理时吞吐速率低.图片处理耗时长.服务器计算资源消耗大等问题,成功地将吞吐速率提升10倍.时延降低3倍,TCO支出降低3倍,极大地提升整体解决方案的性能. 百度云与联捷联手推出FPGA图像加速解决方案(CIP) F…

人工智能正在经历一场变革,这要得益于机器学习的快速进步.在机器学习领域,人们正对一类名为“深度学习”算法产生浓厚的兴趣,因为这类算法具有出色的大数据集性能.在深度学习中,机器可以在监督或不受监督的方式下从大量数据中学习一项任务.大规模监督式学习已经在图像识别和语音识别等任务中取得巨大成功.深度学习技术使用大量已知数据找到一组权重和偏差值,以匹配预期结果.这个过程被称为训练,并会产生大型模式.这激励工程师倾向于利用专用硬件(例如 GPU)进行训练和分类.随着数据量的进一步增加,机器学习将转移到云.…

英文论文链接:http://cadlab.cs.ucla.edu/~cong/slides/fpga2015_chen.pdf 翻译:卜居 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/kkk584520/article/details/47450159 [0. 摘要] CNN已经广泛用于图像识别,因为它能模仿生物视觉神经的行为获得很高识别准确率.最近,基于深度学习算法的现代应用高速增长进一步改善了研究和实现.特别地,多种基于FPGA平台的深度CNN加速器被提出,具有高性能.可重配置…

大家在写程序的时候,可能会听闻,什么独热码,什么格雷码,什么二进制码等等,本节意在解释这几种编码之间的区别和优势以及用verilog怎么去实现,下面先介绍这几种编码的区别. 1 基础理论部分 1.1 独热码 独热码,在英文文献中称做 one-hot code, 直观来说就是有多少个状态就有多少比特,而且只有一个比特为1,其他全为0的一种码制. 如,有十六个状态的独热码状态编码应该是:0000000000000001,0000000000000010,0000000000000100,000000…

即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿蛋去吧”. 长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上) 长文干活!走进人脸检测:从 VJ 到深度学习(下) Ello 戏说系列 人脸识别简史与近期发展 人脸检测的开始和基本流程 具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸, 如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小.由于人…

版权声明:本文由薛梁原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/628340001485134638 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community FPGA(Field Programmable Gate Array)现场可编程门阵列,作为 ASIC 领域中的一种半定制电路而出现已有 30 年的历史了,它既解决了定制电路的无法改变功能的不足,又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点,…

零零星星挖坑几个了,都没填土,实在是欠账太多,闲话少说吧,还是多记录总结一下.今天的主题是围绕convolution和加速 记得之前看过lecun他们组的一篇文章,是fft加速convolution的.按照Convolution Theorem,时域上的卷积可以转成空间域的傅立叶变换进行. lecun的文章就是通过把卷积变成傅立叶变换实现加速的.从实验里看到,加速比2倍左右.目前这部分有代码开源,但是好像并没有merge到caffe中,原因可能是因为加速比例有限,再者消耗空间.猜测主要是加速比例…

主要内容: 1.基于CNN的cifar10识别(详细代码注释) 2.该实现中的函数总结 平台: 1.windows 10 64位 2.Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe (当时TF还不支持python3.6,又懒得在高版本的anaconda下配置多个Python环境,于是装了一个3-4.2.0(默认装python3.5),建议装anaconda3的最新版本,TF1.2.0版本已经支持python3.6!) 3.TensorFlow1.1.0 CNN的介绍可以看:…

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:侯艺馨 前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)…

有人认为,除了人才短缺.开发难度较大,相比未来的批量化量产的ASIC芯片,FPGA在成本.性能.功耗方面仍有很多不足.这是否意味着,在ASIC大爆发之际,FPGA将沦为其“过渡”品的命运? 安路科技市场与应用部副总经理陈利光表示,上面这几大难题肯定有突破的空间,从成本来看,其主要受到技术和市场两大因素的影响.一方面,高端FPGA只有两家公司能提供,市场有效竞争不足,导致成本较高.未来随着国产高端FPGA加入,成本将会逐步降低.另一方面,FPGA芯片中大量面积是完成信号互联的,而逻辑单元架构也使得…

7月25日,由中国电子报与深圳投资推广署共同举办的“第六届(2018)中国FPGA产业发展论坛”在深圳召开. 作为四大通用集成电路芯片之一,FPGA(现场可编程门阵列)的重要性与CPU.存储器.DSP齐平.特别是在云计算.大数据.人工智能.工业互联网等技术成为电子信息产业新热点之际,FPGA在这些领域之中都发挥着不可替代的作用.中国既是FPGA的重要应用市场,也在FPGA产业上具有一定的基础.近年来,中国厂商在国际FPGA产业生态中开始拥有着相应地位.国家在扶持CPU.存储器等集成电路产业之后,…

    看出来矩阵加速也没看出来KMP…… 题目描述 阿申准备报名参加 GT 考试,准考证号为\(N\)位数\(X_1,X_2…X_n(0\le X_i\le9)\),他不希望准考证号上出现不吉利的数字. 他的不吉利数学\(A_1,A_2…A_m(0\le A_i\le 9)\)有\(M\)位,不出现是指\(X_1,X_2…X_n\)中没有恰好一段等于\(A_1,A_2…A_m\)​,\(A_1\)和\(X_1\)可以为\(0\). 输入输出格式 输入格式: 第一行输入\(N,M,K\),接下来…

近期一直在看卷积神经网络,想改进改进弄出点新东西来.看了好多论文,写了一篇综述.对深度学习中卷积神经网络有了一些新认识,和大家分享下. 事实上卷积神经网络并非一项新兴的算法.早在上世纪八十年代就已经被提出来,但当时硬件运算能力有限,所以当时仅仅用来识别支票上的手写体数字,而且应用于实际. 2006年深度学习的泰斗在<科学>上发表一篇文章,论证了深度结构在特征提取问题上的潜在实力.从而掀起了深度结构研究的浪潮,卷积神经网络作为一种已经存在的.有一定应用经验的深度结构.又一次回到人们视线,此时硬件…

主要内容: 1.基于CNN的mnist手写数字识别(详细代码注释) 2.该实现中的函数总结 平台: 1.windows 10 64位 2.Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe (当时TF还不支持python3.6,又懒得在高版本的anaconda下配置多个Python环境,于是装了一个3-4.2.0(默认装python3.5),建议装anaconda3的最新版本,TF1.2.0版本已经支持python3.6!) 3.TensorFlow1.1.0 CNN的介绍可以…

FPGA (现场可编程门阵列)由于其硬件并行加速能力和可编程特性,在传统通信领域和IC设计领域大放异彩.一路走来,FPGA并非一个新兴的硬件器件,由于其开发门槛过高,硬件加速算法的发布和部署保护要求非常高,FPGA的使用一直是高冷的美人,没有走入平常百姓家.也就导致FPGA的计算潜力还没有得到深入的挖掘. 阿里云虚拟化团队异构计算和高性能计算团队一直致力于将计算资源"平民化":高性能计算团队在做的E-HPC就是要让所有云上用户都能够瞬间拥有一个小型的超算集群,使得使用超算不再仅仅是一些…

七牛云 融合CDN测试域名 -> 融合CDN加速域名 本篇主要讲解 如何将七牛云融合CDN测试域名 切换到自定义的加速域名上去,为什么会写这篇是因为我收到了一封 [七牛云]测试域名回收通知的邮件,吓得我赶紧了解一下  1.七牛云测试域名回收通知  几天前我收到了一封 [七牛云]测试域名回收通知 的邮件当时并没有特别在意,也不知道啥意思,没去怎么关注它,今天晚上我也不知道为什么会突然打开了QQ邮箱,突然又看到了这封邮件,顺便就仔细瞅了瞅它  刚开始我很懵 不知道啥意思,我就登录了七牛云官网,查看了…

Numba:高性能计算的高生产率 在这篇文章中,笔者将向你介绍一个来自Anaconda的Python编译器Numba,它可以在CUDA-capable GPU或多核cpu上编译Python代码.Python通常不是一种编译语言,你可能想知道为什么要使用Python编译器.答案当然是:运行本地编译的代码要比运行动态的.解译的代码快很多倍.Numba允许你为Python函数指定类型签名,从而在运行时启用编译(这就是“Just-in-Time”,即时,也可以说JIT编译).Numba动态编译代码的能力…

作者:朱建平 腾讯云技术总监,腾讯TEG架构平台部专家工程师 1.关于人工智能的若干个错误认知 人工智能是AI工程师的事情,跟我没有什么关系 大数据和机器学习(AI) 是解决问题的一种途径和手段,具有通用性,是一个基础的技能.当前我们工作中还有很多决策,是基于经验和预定的规则,未来这部分决策可以通过AI让我们做得更合理更好一些. 人工智能太厉害了,未来会取代人类 随着人工智能的发展,特别去年谷歌的AlphaGo围棋战胜代表人类的顶级棋手李世石,更是引爆了整个互联网.于是,网上不少人开始了很多担忧…

即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿蛋去吧”. 长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上) 长文干活!走进人脸检测:从 VJ 到深度学习(下) Ello 戏说系列 人脸识别简史与近期发展 人脸检测的开始和基本流程 具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸, 如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小.由于人…

RobotPeak是上海的一家硬件创业团队,团队致力于民用机器人平台系统.机器人操作系统(ROS)以及相关设备的设计研发,并尝试将日新月异的机器人技术融入人们的日常生活与娱乐当中.同时,RobotPeak 将尽力为机器人技术在开源硬件.开源软件社区的普及做出贡献.陈士凯是 RobotPeak 联合创始人,他给我们带来了最新的  x86 构架的 Arduino 开发板 Intel Galileo 的深度使用报告. 1.前言 在今年(2013)罗马举办的首届欧洲 Make Faire 上,Intel…

1.前言 在今年(2013)罗马举办的首届欧洲 Make Faire 上,Intel 向对外发布了采用 x86 构架的 Arduino 开发板:Intel Galileo.这无疑是一个开源硬件领域的重磅消息.作为 CPU 领域的巨头 Intel,为开源硬件 /Maker 领域这个从前相对小众的圈子推出专门的硬件,无疑说明对开源硬件领域发展的重视程度.同时,Intel 也作为本届欧洲 Maker Faire 的主要赞助商. 图:Intel Galileo 开发板,图片来自 intel.com 在…

越来越多的人搞爬虫,设计到多线程爬取, 还有一些机器学习的一些模块也需要这玩意, 感觉自己不会逼格不高. 抽时间赶紧玩一玩这东西, 希望提高对软件的认知和归属感,不要太傻. cpu内部架构参考 你知道CPU是如何工作的?-视频 CPU核心越多越好?你的CPU可能正在养老! 你真的了解多核处理器吗? 1.双核≠双性能 多核不一定会使你的手机或电脑速度更快,但它将提高你的PC的整体性能,这是一个有所不同的细微的技术特色.多核处理器的性能提升并不是简单CPU核心的倍数,因为受到两(多)个核之间共享资源…

通俗易懂告诉你CPU/GPU/TPU/NPU...XPU都是些什么鬼?[附把妹秘籍] 2017-10-27 19:54移动芯片/谷歌 作者:iot101君 物联网智库 原创 转载请注明来源和出处 现在这年代,技术日新月异,物联网.人工智能.深度学习等概念遍地开花,各类芯片名词GPU, TPU, NPU,DPU层出不穷......它们都是什么鬼?与CPU又是什么关系?搞不懂这些知识,买手机的时候都没法在妹子面前装B了呢. 这是“物小白系列”的第1篇文章 “亲爱的,听说HW最新发布了Mate 10,…

Hello TVM  发表于 2019-06-29 TVM 是什么?A compiler stack,graph level / operator level optimization,目的是(不同框架的)深度学习模型在不同硬件平台上提高 performance (我要更快!) TVM, a compiler that takes a high-level specification of a deep learning program from existing frameworks and…

导读 5G高带宽.低时延.大容量的接入方式,注定它一定要依赖于跟以往完全不同的专业设备模式来实现,因此也创造了更多的方向和机会.NFV就是其中之一. 5G最大的变化在网络层面,需要底层网络架构形成一种网络切片,另一个大的趋势边缘计算.这两者都让NFV变得越来越重要,因为传统设备已经不能适应5G网络的发展.所以在5G时代,NFV是“必选项”.作为NFV的参与者和引领者,中国移动在网络应用和硬件加速方面持续发力,推动NFV“燎原”发展. 01 5G时代,NFV是“必选项” 随着互联网/移动互联网产业…

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 以下是对本文关键部分的摘抄翻译,详情请参见原文. Abstract 能量收集技术为未来的物联网应用提供了一个很有前景的平台.然而,由于这些设备中的通信非常昂贵,应用程序将需要“超出边缘”的推理,以避免在无意义的通信上浪费宝贵的能量.我们的结果表明,应用程序性能对推理精度非常敏感.不幸的是,精确的推理需要大量的计算和内存,而能量收集系统的资源严重受限.此外,能量收集系统间歇运行,经常发生电力故障,这会破坏结果,阻碍前进. 本文克服了这些…

CPU/GPU/TPU/NPU...XPU都是什么意思? 现在这年代,技术日新月异,物联网.人工智能.深度学习等概念遍地开花,各类芯片名词GPU, TPU, NPU,DPU层出不穷......都是什么鬼?与CPU又是什么关系? HW发布了新款Mate 手机,里面有个叫什么NPU的,听起来很厉害,这是什么东西啊?就是人工智能处理器. 什么是人工智能处理器?和CPU有啥区别?和GPU有啥区别?不都带个PU吗? 本文通俗易懂的科普一下这些所谓的"XPU"! CPU CPU( Central…