fpga+arm 文章 最新資訊
大數(shù)據(jù)量進一步推動集中式計算
- 近10年來,大家看到集中式計算已實現(xiàn)了大幅的增長,大量數(shù)據(jù)都流向云端以利用其在專用數(shù)據(jù)中心中低成本處理的優(yōu)勢。這是一種似乎與計算領域總趨勢不一致的趨勢,總的趨勢是始于大型機卻逐漸移向周邊包圍型智能和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)。隨著我們進入2018年,這種集中化將達到它的極限。驅(qū)動下一波應用所需的數(shù)據(jù)量正在開始推動發(fā)展方向上的改變。
- 關鍵字: Achronix,集中式計算,F(xiàn)PGA
基于STM32的高性能低功耗人機界面系統(tǒng)設計

- 本文選用了意法半導體公司基于ARM最新Cortex—M3內(nèi)核的STM32F103RB作為主控芯片,通過選擇合適的液晶模塊,構建了一個高性能低功耗的中文人機界面系統(tǒng)?! ?、系統(tǒng)的工作原理 本系統(tǒng)以STM32F103RBT6為核心,采用晶彩光電的AM240320TFT液晶屏作為顯示器,完成內(nèi)容的顯示,由于STM32F103RBT6內(nèi)部Flash為128K,如果用來儲存漢字字庫,對芯片資源是一種極大的浪費,所以本文中采用微控制器外掛SPI接口Flash的設計思路,將不用重復改變的中文字庫存放在外部Fla
- 關鍵字: STM32 ARM
面向網(wǎng)絡邊緣應用的新一代神經(jīng)網(wǎng)絡

- 介紹了面向網(wǎng)絡邊緣應用的新一代神經(jīng)網(wǎng)絡——微型二值神經(jīng)網(wǎng)絡,可在保持低功耗的同時減少對存儲器的需求。
- 關鍵字: 二值 神經(jīng)網(wǎng)絡 CNN FPGA 201801
機器學習成長速度驚人,F(xiàn)PGA和ASIC芯片有望成為新主力
- 在2016年初,機器學習仍被視為科學實驗,但目前則已開始被廣泛應用于數(shù)據(jù)探勘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、語音和手寫識別、戰(zhàn)略游戲與機器人等應用領域。在這短短一年的時間內(nèi),機器學習的成長速度超乎外界預期。 Deloitte Global 最新的預測報告指出,在 2018 年,大中型企業(yè)將更加看重機器學習在行業(yè)中的應用。和 2017 年相比,用機器學習部署和實現(xiàn)的項目將翻倍,并且 2020 年將再次翻倍。 目前,有越來越多的類型開
- 關鍵字: FPGA ASIC
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