基于ZYNQ FPGA的工业现场综合数据采集嵌入式计算机
2024-01-16本产品为工业现场综合数据采集嵌入式计算机，实现26路模拟量输入，8路开关量输入，6路编码器输入，5路方波脉冲输入；以ZYNQ FPGA XC7Z100为核心计算处理平台，实现数据的接入、分析、显示；产品防水加固设计，触摸屏显示，适合常见的工业、轮船、工程车等场景的感知接入、分析、显控。 产品原理及功能 主处理器应为Cortex A9系列ARM处理器或满足要求的国产嵌入式处理器； ● 主处理器支持Linux操作系统，如Ubuntu等； ● 板卡具备2路自适应百兆千兆以太网接口； ●
如何通过DLP FPGA实现低延时高性能的深度学习处理器设计呢？
2024-01-15图像识别和分析对于产品创新至关重要，但需要高工作负载，对服务质量要求严格。解决方案如GPU无法满足低延迟和高性能要求。DLP FPGA是一种可行的选择，本文将探讨如何实现这种技术。 图像识别和分析在各种产品创新中具有重要作用。然而，这些应用通常涉及高工作负载，对服务质量有严格要求。目前的解决方案，如GPU，无法同时兼顾低延迟和高性能要求。 为了在应用深度学习的同时提供良好的用户体验，可以在FPGA上架构一个超低延迟和高性能的DLP（深度学习处理器）。 DLP FPGA可以同时支持稀疏卷积和低精
如何能够实现通用FPGA问题？
2024-01-15在 FPGA 广泛应用的今天，康奈尔大学计算机科学助理教授 Adrian Sampson 思考它是否走在正确的路上，如何能够实现通用 FPGA 等问题。 计算 FPGA 什么是 FPGA？ 我认为架构社区对这个概念没有一致的定义。我们来看三个可能的答案： 定义 1：FPGA 是一堆晶体管，你可以把它们连接（wire up）起来做出任何你想要的电路。它就像一个纳米级面包板。使用 FPGA 就像芯片流片，但是你只需要买这一张芯片就可以搭建不一样的设计，作为交换，你需要付出一些效率上的代价。 我不喜
FPGA图像处理-CLAHE算法介绍(一)
2024-01-15在介绍CLAHE算法之前必须要先提一下直方图均衡化，直方图均衡化算法是一种常见的图像增强算法，可以让像素的亮度分配的更加均匀从而获得一个比较好的观察效果。 如下图就是经过直方图均衡化后的效果图。 import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread(r'E:python_image_simpythonProjectsimimgFig0459(a)(orig_chest_xray).tif
AMD下一代FPGA Chiplet关键技术分析
2024-01-15AMD于2023年 6月27日发布了世界最大的FPGA芯片Versal Premium VP1902，相较上一代赛灵思Virtex UltraScale +VU19P，增加了AI专用处理器Versal，所有性能规格指标都是两倍起跳，并采用Chiplet设计，尺寸约为77×77毫米，拥有1,850万个逻辑单元，以及控制平面操作的专用Arm 核心与协助调试的板载网络。AMD预定第三季提供样品给客户，2024年初全面供货。 Hot Chips 2023进一步揭露 Versal Premium VP1
FPGA模拟MIPI相机接入Jetson方案
2024-01-15** 前言 ** 视觉相机是机器智能/自动化的关键，NVIDIA Jetson支持多个合作伙伴的Camera，这些相机包括USB、以太网、MIPI等接口的相机。Jetson为这些相机提供了完整的Jetpack SDK，支持用户可以快速接入这些相机，来实现相应的设计。 Jetson支持的相机列表，可以从官网中找到，链接如下所示： 选择CSI/MIPI接口，以及Orin套件，网页会出现Jetson Partner支持的相机列表，主要是：Sony的IMX290、IMX334、IMX179、IMX33
FPGA图像处理之CLAHE算法
2024-01-15在FPGA图像处理--CLAHE算法(一)中介绍了为啥要用CLAHE算法来做图像增强。 在这一篇里面就介绍一下CLAHE的第一步处理：分块。 通常来说会将图片分为8*8的64块，然后分别对这64块进行直方图均衡化。 如下所示(手画的不均匀）。分为8*8这也是对常见的视频分辨率可以被8整除，这样也不用考虑边界不均匀了。 因为我们要对这64块都做直方图均衡化，所以先定义一个直方图均衡化的计算函数。 def hist(img): h, w = img.shape n = np.zeros(256,
FPGA图像处理-CLAHE算法的第二步对比度限制(三)
2024-01-15在这一篇里面介绍一下CLAHE算法的第二步对比度限制。 这个过程很简单，分为下面几个步骤。 计算出来限制的阈值 将统计好的直方图数据限制在0到阈值范围内。也就是将大于阈值的直方图数据减去阈值，并将差值累计起来。 将累计的差值平均分给每个灰度。 来看一下参考的Python代码： def cl_hist(img, clip): h, w = img.shape n = np.zeros(256, np.uint32) for i in range(h): for j in range(w): n[
FPGA、ASIC、GPU谁是最合适的AI芯片？
2024-01-15█ ASIC（专用集成电路） GPU的并行算力能力很强，但是它也有缺点，就是功耗高，体积大，价格贵。 进入21世纪后，算力需求呈现两个显著趋势：一，算力的使用场景，开始细分；二，用户对算力性能的要求，越来越高。通用的算力芯片，已经无法满足用户的需求。 于是，越来越多的企业，开始加强对专用计算芯片的研究和投资力度。而ASIC（Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路），就是一种专用于特定任务的芯片。 ASIC的官方定
FPGA系列之“速度等级”选型介绍
2024-01-15本文主要介绍FPGA选型时的速度等级这个参数。 大家在进行FPGA选型时都会看见一个参数：Speed Grade，这就是芯片的速度等级。 芯片的速度等级不是专门设计出来的，而是在芯片生产出来之后，实际测试标定出来的；速度快的芯片在总产量中的比率低，价格也就相应地高。 “序号越低，速度等级越高”这是Altera FPGA的排序方法，“序号越高，速度等级也越高”这是Xilinx FPGA的排序方法。 芯片的速度等级决定于芯片内部的门延时和线延时，这两个因素又取决于晶体管的长度L和容值C，这两个数值