先進(jìn)的人工智能(AI),就像生成型人工智能一樣,正在增強(qiáng)我們所有的智能設(shè)備。然而,一個常見的誤解是,這些AI工作負(fù)載只能在云和數(shù)據(jù)中心處理。事實(shí)上,大多數(shù)人工智能推理工作負(fù)載在實(shí)際設(shè)備上可以在邊緣進(jìn)行處理,而這些工作負(fù)載比訓(xùn)練要便宜和快。
在當(dāng)今的數(shù)字時代，現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）因其靈活性和高性能，被廣泛應(yīng)用于各種嵌入式系統(tǒng)和游戲開發(fā)中。本文將介紹一個基于FPGA的“俄羅斯方塊”游戲設(shè)計，詳細(xì)闡述系統(tǒng)架構(gòu)、模塊劃分及實(shí)現(xiàn)原理，并附上部分代碼示例。
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，人體動作識別技術(shù)作為計算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要分支，正逐漸展現(xiàn)出其在人機(jī)交互、智能監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實(shí)、健身娛樂等領(lǐng)域的巨大潛力?；谏疃葘W(xué)習(xí)的人體動作識別系統(tǒng)，通過利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)和計算機(jī)視覺方法，實(shí)現(xiàn)了對人類動作的準(zhǔn)確識別與理解，為智能交互提供了新的可能。
隨著多核處理器技術(shù)的不斷發(fā)展，其在嵌入式系統(tǒng)、航空航天、工業(yè)自動化等領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。然而，多核并行系統(tǒng)在帶來性能提升的同時，也引入了一系列新的挑戰(zhàn)，特別是在實(shí)時性和確定性方面。為了滿足這些領(lǐng)域?qū)θ蝿?wù)調(diào)度的高要求，多核實(shí)時操作系統(tǒng)的確定性調(diào)度設(shè)計成為了研究的熱點(diǎn)。
聲信號分類識別是信息處理領(lǐng)域的一個重要分支，廣泛應(yīng)用于語音識別、環(huán)境監(jiān)測、智能家居等多個領(lǐng)域。傳統(tǒng)方法往往依賴于手工設(shè)計的特征提取和分類器設(shè)計，但其泛化能力和識別精度有限。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，其在聲信號分類識別中的應(yīng)用日益廣泛，顯著提高了識別精度和魯棒性。本文將介紹基于深度學(xué)習(xí)的聲信號分類識別方法，并提供相關(guān)代碼示例。
有管理的共享內(nèi)存設(shè)計方法的具體實(shí)現(xiàn)涉及多個方面，包括內(nèi)存分配與回收、訪問控制、同步機(jī)制以及性能優(yōu)化等。以下是對這些方面的詳細(xì)介紹：
隨著嵌入式系統(tǒng)、高性能計算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，多核異構(gòu)處理器已經(jīng)成為當(dāng)前計算平臺的重要組成部分。多核異構(gòu)處理器通過集成多種類型的處理器核心（如高性能CPU核心、GPU核心、NPU核心等），能夠同時滿足高性能計算和節(jié)能降耗的需求。然而，多核異構(gòu)處理器的設(shè)計也帶來了新的挑戰(zhàn)，尤其是在內(nèi)存管理和數(shù)據(jù)同步方面。本文將探討多核異構(gòu)模式下有管理的共享內(nèi)存設(shè)計方法，以實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)交換和同步，提升系統(tǒng)整體性能。
在人工智能（AI）技術(shù)日新月異的今天，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為其核心驅(qū)動力，正逐步滲透到各個行業(yè)與領(lǐng)域。然而，傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型往往受限于計算資源和功耗，難以在邊緣設(shè)備上實(shí)現(xiàn)高效運(yùn)行?，F(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）作為一種高性能、低功耗的硬件加速器，為小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部署提供了理想的平臺。本文將深入探討適用于FPGA的小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及它們在邊緣智能應(yīng)用中的獨(dú)特優(yōu)勢。
在人工智能（AI）的浪潮中，深度學(xué)習(xí)模型正逐漸滲透到各個行業(yè)和領(lǐng)域。然而，傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型通常計算量大、功耗高，難以在資源受限的邊緣設(shè)備上實(shí)現(xiàn)高效運(yùn)行。為了解決這一問題，二值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BNN）應(yīng)運(yùn)而生。BNN通過將權(quán)重和激活值二值化（即取值為+1或-1），極大地降低了計算復(fù)雜度和功耗，使其更適合在邊緣設(shè)備上部署。本文將介紹如何使用PYNQ平臺來訓(xùn)練和實(shí)現(xiàn)BNN，并附上相關(guān)代碼示例。
隨著數(shù)據(jù)中心、云計算和大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域的快速發(fā)展，對高性能計算和異構(gòu)計算的需求日益增長。在這樣的背景下，緩存一致性互聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)CCIX（Cache Coherent Interconnect for Accelerators）逐漸成為連接主機(jī)處理器（如CPU）和加速器設(shè)備（如FPGA）的關(guān)鍵技術(shù)。本文旨在評估CCIX在構(gòu)建高速緩存一致性主機(jī)到FPGA接口中的應(yīng)用，探討其優(yōu)勢、挑戰(zhàn)，并提供相關(guān)代碼示例。
隨著科技的飛速發(fā)展，現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）在高性能計算、數(shù)據(jù)中心、人工智能等領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。然而，F(xiàn)PGA設(shè)計的復(fù)雜性和功耗問題一直是制約其性能提升的關(guān)鍵因素。近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)的興起為FPGA的執(zhí)行時間與功耗預(yù)測提供了新的解決方案。本文將探討如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行FPGA的執(zhí)行時間與功耗預(yù)測，并分析其優(yōu)勢與挑戰(zhàn)。
隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)模型在各個領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。特別是在醫(yī)療健康領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)模型的引入為疾病的早期檢測、持續(xù)監(jiān)測和健康管理提供了全新的解決方案。鼾聲檢測作為睡眠呼吸障礙監(jiān)測的重要一環(huán)，也受益于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展。本文將探討在微控制器單元（MCU）端部署門控循環(huán)單元（GRU）模型實(shí)現(xiàn)鼾聲檢測的技術(shù)背景、實(shí)現(xiàn)方法及其潛在應(yīng)用。
智慧城市、遠(yuǎn)程監(jiān)控、自動駕駛汽車和智能視覺等多種應(yīng)用對智能邊緣計算的需求正在不斷增加。在本文中，我們重點(diǎn)介紹 Microchip Technology 全新 PIC64GX 系列 64 位微處理器的一些功能。
隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)的快速發(fā)展，越來越多的設(shè)備連接到網(wǎng)絡(luò)中，使得我們的生活和工作變得更加智能化和便捷。然而，傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備大多依賴電池供電，這不僅增加了維護(hù)成本，還對環(huán)境造成了不小的負(fù)擔(dān)。近年來，利用光伏能源驅(qū)動無電池物聯(lián)網(wǎng)的概念逐漸興起，為解決這一問題提供了新的思路。本文將探討光伏能源在無電池物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用、優(yōu)勢、挑戰(zhàn)以及未來的發(fā)展方向。
最佳設(shè)計的企業(yè)架構(gòu)是任何組織 IT 系統(tǒng)的支柱，它支持實(shí)現(xiàn)組織業(yè)務(wù)目標(biāo)的基礎(chǔ)構(gòu)建塊。架構(gòu)包括最佳實(shí)踐、明確概述的策略、通用框架和指導(dǎo)方針，供工程團(tuán)隊(duì)和其他利益相關(guān)者選擇正確的工具來完成任務(wù)。企業(yè)架構(gòu)主要由支持業(yè)務(wù)線的架構(gòu)團(tuán)隊(duì)管理。在大多數(shù)組織中，架構(gòu)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)概述架構(gòu)模式和通用框架，這將有助于工程和產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)不必花費(fèi)數(shù)小時的精力進(jìn)行概念驗(yàn)證，而是幫助他們采用基于模式設(shè)計核心構(gòu)建塊的策略。
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