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2024年11月23日
一个PCIe板卡的逆向资料
摘要: 前段时间无意中得到了一块Xilinx FPGA板卡,主控信号是XC7K480T,上面标注的板号是YPCB-00338-1P1,背面的标签是YZCA-00338-104,个人通过逆向得到了一些信息,顺便写了个工程进行测试,发现效果还不错,感觉可以跟广大网友分享一下。 当然啦,这里面也有已经逆向好的引脚
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posted @ 2024-11-23 17:03 呵呵复呵呵
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2024年7月21日
Riffa学习——Linux Driver源码分析
摘要: 目的 Riffa是一个基于FPGA的PCIe接口通信框架,用于解析PCIe发送的TLP包,并转换成数据流形式的读写请求,主要用于高速数据通信。相比于网上已有的如何在FPGA上使用Riffa的资料,笔者决定采用自顶向下的分析方法,先从Riffa的Linux Driver入手,分析上位机软件是如何完成数
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posted @ 2024-07-21 01:48 呵呵复呵呵
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2022年4月23日
基于PPQ的CNN卷积神经网络INT8型量化应用小结
摘要: 1、引言 对于在FPGA端侧进行CNN卷积神经网络加速,合适的量化方法不仅能够有效的提升DSP在单位周期内的操作数,同样也能够降低对存储空间、片内外交互带宽、逻辑资源等的需求。例如采用16Bit量化方式,每个DSP可以进行1次乘法运算;采用8Bit量化方式,DSP可以进行2次乘法运算,这个在之前的博
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posted @ 2022-04-23 01:20 呵呵复呵呵
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2021年12月20日
Xilinx器件INT8优化方法的HLS示例
摘要: 1、引言 Xilinx器件自带的DSP48E乘法器能够实现18x27位的乘法和高达48位的累加,关于Xilinx的DSP如何实现INT8的优化,官方早在2016年发布的WP486白皮书中已经给出了明确的指引。其设计思路是将两组具备同一系数的INT8乘法计算经过移位拼接,实现由单个DSP完成两组INT
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posted @ 2021-12-20 22:56 呵呵复呵呵
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2021年9月28日
MobileNet V1 for MCU (STM32)
摘要: 1.引言 本文的主要内容是对tflite参数提取的后续补充(Tensorflow中tflite权重参数提取与推理过程示意:https://www.cnblogs.com/ruidongwu/p/14294009.html)。当获取到tflite后的参数,如果需要在嵌入式平台(例如MCU),现有能够支
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posted @ 2021-09-28 10:23 呵呵复呵呵
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2021年7月23日
基于Xilinx FPGA的AXI Direct Memory Access (Scatter Gather Engine模式) 行为分析及软件操作流程
摘要: 1、引言 我们在FPGA上进行数据处理或者信号处理时,通常会遇到从片外存储器(DDR)读取数据至片内,或者将片内的结果直接暂存至片外(DDR)。其中以Xilinx家的DMA控制器(英文全称:AXI Direct Memory Access)的读取功能(Read Channel)为例,能够通过AXI总
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posted @ 2021-07-23 18:14 呵呵复呵呵
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2021年2月16日
Tensorflow中tflite权重参数提取与推理过程示意
摘要: 1、引言 最近一段时间在对卷积神经网络进行量化的过程中,阅读了部分论文,其中对于谷歌在CVPR2018上发表的论文“Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference
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posted @ 2021-02-16 23:09 呵呵复呵呵
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2020年10月28日
Vivado中使用ZYNQ驱动4.3寸RGB屏步骤
摘要: 1、引言 最近由于实验需求,要将图片通过屏幕显示出来,正常来讲使用的ZYNQ平台能够支持DisplayPort(UltraScale系列支持)、HDMI或者VGA,但是通常这类显示方式容易占用大量的带宽,而我其实真正需要的只是一种图片的显示结果,并且是那种对于软件应用层面比较容易编写程序的。理论上来
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posted @ 2020-10-28 21:18 呵呵复呵呵
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2020年1月11日
Edgeboard Lite资料
摘要: 文件里面包含了原理图、引脚定义、硬件手册。 FZ3-2019-12-30.pdf FZ3管脚定义.xls FZ3硬件手册.pdf 点击我下载 点我下载Vivado参考工程
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posted @ 2020-01-11 13:58 呵呵复呵呵
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2019年11月15日
sklearn中SVM一对一多分类参数的研究
摘要: 1、引言 最近在学习sklearn库中SVM算法中C-SVC多分类的相关应用,但是在sklearn中关于如何提取训练后的参数,并脱离原有的sklearn库,甚至脱离原有的python开发环境,在新的平台和系统中使用训练后的参数完成前向推理,是本文所需要讲述的内容。由于笔者主要从事于嵌入式平台(包括但
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posted @ 2019-11-15 22:43 呵呵复呵呵
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