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我们在FPGA异构计算这个方向上努力奋斗了5代研究生，先后在FCCM和FPT上发表过论文、申请专利5项、获得了研究生电子设计大赛一等奖一次、二等奖一次、Altera/IntelPSG专项一等奖两次，二等奖一次。这个方向是常年没有经费支持，每届也只有一个学生
#FPGA那些事儿之异构计算##简介对于一个软件开发人员，可能听说过FPGA，甚至在大学课程设计中，可能拿FPGA做过计算机体系架构相关的验证，但是对于它的第一印象可能觉得这是硬件工程师干的事儿。目前，随着人工智能的兴起，GPU借助深度学习，走上了历史的舞台，并
FPGA那些事儿之异构计算FPGA那些事儿之异构计算简介FPGA概览传统FPGA开发传统FPGA与软件开发对比传统FPGA开发方式基于OpenCL的FPGA开发OpenCL是个whatOpenCL案例分析采用CPU模拟FPGAFPGA设备上运行矩阵乘...
Catapultv1论文采用的是机架级（Rack-scale）FPGA架构，每个服务器配备一个高端FPGA卡。与之相对的没有被采用的方案是由专用机架集中提供FPGA卡；这个方案引入异构服务器而不便管理，FPGA专用机架易成为单点故障，网络易出现TCPin-cast问题
FPGA异构计算芯片的特点.1异构计算：WHY明明CPU用的好好的，为什么我们要考虑异构计算芯片呢？.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、中的视频转码、图片压缩解压缩以及...
接触到OpenCL是在3年前，当时参加Altera的全国教师大会，知道Altera准备推动这样一种新的FPGA开发方法。当时的感觉是：不关我事。觉得这样一种新的语言来开发FPGA的方法在成熟之前，我应该不会去使用它。另外更多的还有疑虑，CtoSilicon的...
同时，异构计算还需要FPGA与CPU或GPU等计算设备交换数据。事实上，FPGA可以看作是一种硬件编程，它与软件不同，软件可以实时更改、调整，但硬件代码更像是刻印其上，难以更改，所以硬件可编程难度非常高。
FPGA硬件加速的论文关键是架构和微架构上的想法和创新，以及应用的新颖工程实现和测试结果只是辅助验证和说明我的意思并非是不能选神经网络加速，只是这几年这块的论文实在太多，有很多很多实验室投入其中，意味着神经网络加速的研究已经被开垦了很多。
结论这篇论文在shuffleNet网络的基础上，基于FPGA的特点进行了网络修改。包括网络结构和量化，最终的精度都高于以往的几个网络。结果还是不错的，只是这样手动微调网络并不是很具有普遍性，而且涉及到很多微调技术，也不一定适合每个网络。
基于FPGA的异构平台数据传输技术研究-近年来将现场可编程逻辑阵列(Field-ProgrammableGateArray,FPGA)与通用处理器CPU相结合构成异构处理平台,发挥不同计算单元优势,将FPGA单元的并行协处理和CPU单元的计算、调度控制相结合,从而...
我们在FPGA异构计算这个方向上努力奋斗了5代研究生，先后在FCCM和FPT上发表过论文、申请专利5项、获得了研究生电子设计大赛一等奖一次、二等奖一次、Altera/IntelPSG专项一等奖两次，二等奖一次。这个方向是常年没有经费支持，每届也只有一个学生
#FPGA那些事儿之异构计算##简介对于一个软件开发人员，可能听说过FPGA，甚至在大学课程设计中，可能拿FPGA做过计算机体系架构相关的验证，但是对于它的第一印象可能觉得这是硬件工程师干的事儿。目前，随着人工智能的兴起，GPU借助深度学习，走上了历史的舞台，并
FPGA那些事儿之异构计算FPGA那些事儿之异构计算简介FPGA概览传统FPGA开发传统FPGA与软件开发对比传统FPGA开发方式基于OpenCL的FPGA开发OpenCL是个whatOpenCL案例分析采用CPU模拟FPGAFPGA设备上运行矩阵乘...
Catapultv1论文采用的是机架级（Rack-scale）FPGA架构，每个服务器配备一个高端FPGA卡。与之相对的没有被采用的方案是由专用机架集中提供FPGA卡；这个方案引入异构服务器而不便管理，FPGA专用机架易成为单点故障，网络易出现TCPin-cast问题
FPGA异构计算芯片的特点.1异构计算：WHY明明CPU用的好好的，为什么我们要考虑异构计算芯片呢？.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、中的视频转码、图片压缩解压缩以及...
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同时，异构计算还需要FPGA与CPU或GPU等计算设备交换数据。事实上，FPGA可以看作是一种硬件编程，它与软件不同，软件可以实时更改、调整，但硬件代码更像是刻印其上，难以更改，所以硬件可编程难度非常高。
FPGA硬件加速的论文关键是架构和微架构上的想法和创新，以及应用的新颖工程实现和测试结果只是辅助验证和说明我的意思并非是不能选神经网络加速，只是这几年这块的论文实在太多，有很多很多实验室投入其中，意味着神经网络加速的研究已经被开垦了很多。
结论这篇论文在shuffleNet网络的基础上，基于FPGA的特点进行了网络修改。包括网络结构和量化，最终的精度都高于以往的几个网络。结果还是不错的，只是这样手动微调网络并不是很具有普遍性，而且涉及到很多微调技术，也不一定适合每个网络。
基于FPGA的异构平台数据传输技术研究-近年来将现场可编程逻辑阵列(Field-ProgrammableGateArray,FPGA)与通用处理器CPU相结合构成异构处理平台,发挥不同计算单元优势,将FPGA单元的并行协处理和CPU单元的计算、调度控制相结合,从而...
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