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明日在線研討會(huì)預(yù)熱 | 基于高層級(jí)設(shè)計(jì)的FPGA開(kāi)發(fā)快速迭代

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經(jīng)緯恒潤(rùn)
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高教 職教
詳細(xì)說(shuō)明

  概述

  通用處理器的摩爾定律已入暮年,但與此同時(shí),深度學(xué)習(xí)等新興算法的規(guī)模卻在呈現(xiàn)一個(gè)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的趨勢(shì),這意味著芯片的運(yùn)算速度與算法的發(fā)展速度存在嚴(yán)重的不匹配。

  為了滿足各類(lèi)算法對(duì)于芯片運(yùn)算速度的要求,F(xiàn)PGA開(kāi)始逐漸進(jìn)入了市場(chǎng)的視野。

  為降低開(kāi)發(fā)門(mén)檻,Xilinx提出了一系列高層級(jí)的FPGA解決方案。同時(shí),結(jié)合當(dāng)前汽車(chē)行業(yè)的基于模型的開(kāi)發(fā)思路,MathWorks也聯(lián)合Xilinx提出了一套基于模型的FPGA開(kāi)發(fā)思路。


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圖1 當(dāng)前基于模型的FPGA開(kāi)發(fā)方式


  在此基礎(chǔ)上,百度、戴姆勒、Continental、比亞迪等廠商紛紛推出了其基于MPSoC的智駕相關(guān)產(chǎn)品。


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圖2 已經(jīng)開(kāi)始使用MPSOC的相關(guān)企業(yè)


  如何在眾多基于高層級(jí)的研發(fā)方式中,找到符合自己產(chǎn)品的研發(fā)路線?本次在線研討會(huì),將聚焦目前已有的高層級(jí)FPGA開(kāi)發(fā)路線,對(duì)其開(kāi)發(fā)方式、優(yōu)缺點(diǎn)以及適用范圍進(jìn)行詳細(xì)的描述。


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圖3 通過(guò)工具對(duì)HLS代碼進(jìn)行優(yōu)化


  結(jié)合具體的部署案例,本次研討會(huì)將較為全面地幫助大家認(rèn)識(shí)高層級(jí)FPGA開(kāi)發(fā)方式,希望能夠在后續(xù)開(kāi)發(fā)過(guò)程中,為大家在開(kāi)發(fā)工具的選擇上提供一定的參考。


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圖4 尋求適合自己的高層級(jí)FPGA開(kāi)發(fā)思路


  經(jīng)緯恒潤(rùn)擁有豐富的基于模型開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn),成熟的團(tuán)隊(duì)對(duì)高層級(jí)FPGA開(kāi)發(fā)進(jìn)行支持,致力于降低FPGA開(kāi)發(fā)的準(zhǔn)入門(mén)檻,縮短由算法到可用的FPGA IP的迭代時(shí)間,能夠?yàn)榭蛻籼峁┩暾淖稍兎?wù)。


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圖5 FPGA部署的咨詢項(xiàng)目案例


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