随笔分类 - FPGA
摘要:问题与思路 使用按键控制蜂鸣器发声。 初始状态为蜂鸣器鸣叫,按下开关后蜂鸣器停止鸣叫,再次按下开关,蜂鸣器重新鸣叫 按键抖动: 按键消抖: 系统框图: 消抖方式 输入key的按键信号,输出一个value表示按键状态,以及一个flag表示状态是否稳定有效 设置一个计数器,表示按键在同一状态稳定的时间,
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摘要:在嵌入式FPGA平台上加速CNNs,为Image-Net大型图像分类开发了CNN加速器。
对CNN模型有一些深度分析,表明了卷积层是以计算为中心的,全连接是以存储为中心的。
开发了动态精度数据量化方法和对所有层有效的卷积器用以提高带宽和资源的利用率。
数据放置策略进一步提高了额外的存储带宽利用。
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摘要:根据Caffe脚本生成RTL加速器代码 on-line控制流实现空间和时间的折叠 优化输入数据与权重的存储布局,利用存储的局部性实现地址生成单元
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摘要:TABLA: A Unified Template-based Framework for Accelerating Statistical Machine Learning 2016 IEEE International Symposium on High Performance Computer
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摘要:From High-Level Deep Neural Models to FPGAs 2016 49th Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO) 根据Caffe对DNN模型的高级描述,自动生成可综合的
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摘要:Lifetime improvement through adaptive reconfiguration for nonvolatile FPGAs SRAM的FPGA有漏电和容量的限制,使用NVM替换SRAM是一个有效的方式,但是NVM有寿命问题。BRAM的磨损均衡问题依赖静态分析,但是静态分析
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摘要:FP-DNN: An Automated Framework for Mapping Deep Neural Networks onto FPGAs with RTL-HLS Hybrid Templates 2017 IEEE 25th Annual International Symposium
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摘要:HeteroCL paper:Yi-Hsiang Lai1, Yuze Chi, Yuwei Hu, Jie Wang, Cody Hao Yu, Yuan Zhou, Jason Cong, Zhiru Zhang. HeteroCL: A Multi-Paradigm Programming I
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摘要:文章的目的是:对于给定的CNN模型,通过作者自己设计的框架对设计空间进行探索,找到一个高效的FPGA设计。 这个框架包含三部分: LoopTree:在不写源代码的情况下,捕获CNN在FPGA上的硬件结构设计细节 coarse-grained model:评估LoopTree的设计水平,选择最高效的L
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