FPGA推理应用下载(fpga应用开发入门与经典实例)下载

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1 哪位大神说一下fpga学习的心得呢 我是一名研一的学生，在读研之前就想好要把FPGA这门技术学好，因为它的编程既不是像C语言那样面向过程的编程，也不是像C++JAVA那样面向对象的编程，给我的感觉它就是一个通过编程实现数字电路的编程，个人比较感兴趣 在刚开始学习的时候很失方向，不知道怎么系统的学习，不知道。

从软件角度看压缩模型，减少内存使用与操作次数，同时最大限度减少精度损失从硬件角度看数据重用，加强数据局部性定点在效率内存使用上都优于浮点越短的位数数据效率和内存使用优于长位数，且在特定数据集下，精度损失有限推理和训练采用不同精度可以提高效率同时保证精度CNN复杂性分析数据。

FPGA，全称为Field Programmable Gate Array，是一种可以无限次编程的芯片，以实现特定的数字逻辑功能与ASIC相比，FPGA提供高度的灵活性和可编程性，成为许多应用领域的首选FPGA架构由可编程逻辑块CLB输入输出模块IOB可编程互连资源PIR和静态存储器SRAM组成，CLB是实现逻辑功能的基本单元。

创建应用步骤包括添加预测库添加模型添加预测数据源对于USB摄像头，插入摄像头后通过特定命令检查设备接入情况，修改分辨率，运行视频工具生成jpg文件对于bt1120 IPC摄像头，FZ3通过bt1120协议接收原始数据进行推理，并将结果通过串口或SPI传回IPC实际应用场景FZ3与百度飞桨Paddle模型结合，适用。

NN CP是指神经网络计算平台，是一种专业的计算平台，可以实现神经网络的训练和推理任务NN CP主要包括神经网络硬件和软件两部分，其中硬件部分包括CPUGPUFPGA等计算单元，软件部分则包括模型设计训练和推理等工具NN CP在人工智能领域具有广泛的应用，它被广泛应用于语音识别图像识别自然语言处理。

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VitisAI集成提供了一整套工具和资源，用于在Xilinx平台的边缘设备和Alveo卡上高效加速AI推理它包含优化的IP工具库模型和示例设计，旨在简化开发过程并最大化FPGA和ACAP上AI加速的性能潜力TVM中的VitisAI Byoc流支持在云端和边缘端的DPU如DPUCZDX8G和DPUCADX8G上运行深度学习任务DPUC。