CPU: 英文全称:Central Processing Unit. 中文全称:中央处理器. 厂商:英特尔Intel. 功能:是一台计算机的运算核心和控制核心. 缺点:运算能力(最弱),核处理数(最少). 优点: 主频(最高)(3G.4G以上): 管理能力(最强),擅长管理和调度,比如数据读取,文件管理,人机交互等等. GPU: 英文全称:Graphics Processing Unit. 中文全称:图形处理器. 厂商:英伟达NVIDIA. 功能:是一种专门在个人电脑.工作站.游戏机和一些移动设

王玉伟,腾讯TEG架构平台部平台开发中心基础研发组资深工程师,专注于为数据中心提供高效的异构加速云解决方案.目前,FPGA已在腾讯海量图片处理以及检测领域已规模上线. 随着互联网用户的快速增长,数据体量的急剧膨胀,数据中心对计算的需求也在迅猛上涨.诸如深度学习在线预测.直播中的视频转码.图片压缩解压缩以及HTTPS加密等各类应用对计算的需求已远远超出了传统CPU处理器的能力所及.摩尔定律失效的今天,关注"新"成员(GPU\FPGA\ASIC)为数据中心带来的体系架构变革,为业务配上一台

视频简介: 该视频介绍基于FSMC总线的ARM与FPGA通信   源视频包下载地址: 链接:http://pan.baidu.com/s/1slJDoQD 密码:tmw7   银杏科技优酷视频发布区: http://i.youku.com/gingko8    

此博客转自CSDN:http://blog.csdn.net/xx116213/article/details/50535682 这个博客只对自己理解CY7C68013的配置有一定的帮助,对于配置CY7C68013,使其与FPGA通信,还是官方给的文档AN61345以及附件代码更详细直观. 1 USB 概述 USB名称解释 USB是通用串行总线(Universal Serial Bus)的缩写.能过在计算机运行过程中随意地接入,并且立刻就能投入工作,那么这样的特性叫做即插即用PnP(Plug a

3.2.1 CPU计算能力分析 这里CPU计算能力用Intel的Haswell架构进行分析,Haswell架构上计算单元有2个FMA(fused multiply-add),每个FMA可以对256bit数据在一个时钟周期中做一次乘运算和一次加运算,所以对应32bit单精度浮点计算能力为:(256bit/32bit) 2(FMA) 2(乘和加) = 32 SP FLOPs/cycle,即每个时钟周期可以做32个单精度浮点计算. CPU峰值浮点计算性能 = CPU核数 CPU频率 每周期执行的浮点操

1.MCU启动FPGA相应功能模块 通过译码器选择相应的功能模块,调用实现功能. 2.MCU与FPGA串口通信 SPI协议简单.可靠.易实现,速度快,推荐使用SPI.SPI为四线机制,包含MOSI.MISO.SCK.SSEL. (SPI协议:http://en.wikipedia.org/wiki/Serial_Peripheral_Interface_Bus:FPGA实现详见http://www.fpga4fun.com/SPI.html).可参考<AVR单片机与CPLD_FPGA综合应用入门

实验现象: 1.先烧写ARM程序,然后烧写FPGA程序. 2.打开串口精灵,会接收到字符GINGKO. 3.通过串口精灵发送命令可以控制ARM·LED和FPGA·LED. 核心代码: int main(void) { /* USER CODE BEGIN 1 */ int i; ]; ]; /* USER CODE END 1 */ /* MCU Configuration----------------------------------------------------------*/ /

实验现象: 1.先烧写ARM程序,然后烧写FPGA程序. 2.打开串口精灵,通过串口精灵给ARM发送数据从而给FPGA发送数据 ,会接收到字符HELLO. 3.通过串口精灵发送命令可以控制ARM·LED和FPGA·LED. 命令格式LEDR\CR\LF ARM·LED.FPGA·LED亮LEDG\CR\LF ARM·LED.FPGA·LED亮LEDB\CR\LF ARM·LED.FPGA·LED亮 核心代码: int main(void) { /* USER CODE BEGIN 1 */ in

实验现象: 1.先烧写ARM程序,然后烧写FPGA程序. 2.打开串口精灵,通过串口精灵给ARM发送数据从而给FPGA发送数据 ,会接收到字符GINGKO. 3.通过串口精灵发送命令可以控制ARM·LED和FPGA·LED. 命令格式 LEDR\CR\LF ARM·LED.FPGA·LED亮 LEDG\CR\LF ARM·LED.FPGA·LED亮 LEDB\CR\LF ARM·LED.FPGA·LED亮 核心代码: int main(void) { /* USER CODE BEGIN 1 *

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实验现象: 核心代码: int main(void) { int i,n; ]; ]; HAL_Init(); system_clock.initialize(); led.initialize(); usart1.initialize(); i2c.initialize(); usart1.printf("Hello! I am iCore1S!\r\n"); //´®¿Ú1Êä³ö ) { if(usart1.receive_ok_flag) { //½ÓÊÕÍê³É usart1

实验现象: 核心代码: int main(void) { int i,n; ]; ]; HAL_Init(); system_clock.initialize(); led.initialize(); usart1.initialize(); spi.initialize(); usart1.printf("Hello! I am iCore1S!\r\n"); ) { if(usart1.receive_ok_flag) { usart1.receive_ok_flag = ; ;i

TI参考链接: http://www.ti.com.cn/general/cn/docs/gencontent.tsp?contentId=50741 ---------------------------------------------------------------------------- note: SWRITE:流写(Stream Write),数据长度必须是8字节的整数倍,不要求接收端响应.SWRITE是最高效的传输格式:带响应的写操作或读操作效率则较低,一般只能达到不带响应

从几个方面来介绍一下GPU和FPGA. 从峰值性能来说,GPU(10Tflops)远远高于FPGA(<1TFlops).GPU上面成千上万个core同时跑在GHz的频率上还是非常壮观的,最新的GPU峰值性能可达10TFlops以上.GPU的架构经过仔细设计(例如使用深度流水线,retiming等技巧),在电路实现上是基于标准单元库而在critical path上可以用手工定制电路,甚至在必要的情形下可以让半导体fab依据设计需求微调工艺制程,因此可以让许多core同时跑在非常高的频率.相对而言,

作者:陈婷,岳强,汪洋 解放军信息工程大学 摘要: 现代信号处理系统通常需要在不同处理器之间实现高速数据通信,SRIO协议由于高效率.低延时的特性被广泛使用.本文研究了在FPGA和DSP两种处理器之间实现SRIO协议的方法,并通过电路设计和利用处理器的开发工具编程实现了两种处理器间的高速通信.经测试,该系统具有较高的传输效率. 引言随着高性能信号处理系统对运算速度.通信速率等要求的不断提高,单独的处理器(如FPGA或DSP)无法满足高速实时信号处理的需求.TI公司的多核DSP处理性能强大,但是并

近日,全球最大的FPGA厂商赛灵思宣布收购深鉴科技的消息,引发人工智能芯片行业热议,这也是首起中国AI芯片公司被收购的案例.值得注意的是,收购深鉴科技的赛灵思在2018年下半年重点发展方面是汽车自动驾驶. FPGA市场的竞争正在发生变化,其中最引人瞩目的趋势就是应用领域不断拓宽.传统上,FPGA的应用很大程度受到通信市场主导,但随着人工智能.大数据.云计算.智能汽车以及物联网边缘计算的发展,对FPGA的需求大增,FPGA的市场格局正在发生转变.同时,这也为苦苦寻求突破口的中国FPGA厂商提供了一

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

FPGA最全科普总结   FPGA 是可以先购买再设计的"万能"芯片.FPGA (Field Programmable Gate Array)现场可编程门阵列,是在硅片上预先设计实现的具有可编程特性的集成电路,它能够按照设计人员的需求配置为指定的电路结构,让客户不必依赖由芯片制造商设计和制造的 ASIC 芯片.广泛应用在原型验证.通信.汽车电子.工业控制.航空航天.数据中心等领域. Altera LUT4 架构 FPGA 硬件三大指标:制程.门级数及 SERDES 速率,配套 EDA

深度学习“引擎”之争:GPU加速还是专属神经网络芯片? 深度学习(Deep Learning)在这两年风靡全球,大数据和高性能计算平台的推动作用功不可没,可谓深度学习的“燃料”和“引擎”,GPU则是引擎的引擎,基本所有的深度学习计算平台都采用GPU加速.同时,深度学习已成为GPU提供商NVIDIA的一个新的战略方向,以及3月份的GTC 2015的绝对主角. 那么,GPU用于深度学习的最新进展如何?这些进展对深度学习框架有哪些影响?深度学习开发者应该如何发挥GPU的潜力?GPU与深度学习结合的前景