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fpga硬件加速期刊下载_fpga硬件加速期刊怎么样(2024年12月最新版)

内容来源：安定传媒所属栏目：新闻更新日期：2024-12-01

fpga硬件加速期刊

面向天文大数据处理的异构分布式计算框架研究与设计软件可移植性是集群计算考量的一个重要因素，JAVA虚拟机(JVM)可以实现跨平台特性。许多大数据处理框架例如Spark，Hadoop，Strom等都是建立在JVM之上，使其可以实现独立于平台，高度抽象的应用部署。 Java提供了跨平台的软件可移植性，但它也限制了分布式环境(如Spark)的性能。利用更高性能的编程语言可以在一定程度上提高系统的性能，但是去重写Spark框架是不切实际的并且会丢失JVM带来的优越性。一种比较可行的方式是仍然使用JVM，利用其他方式去加速Spark应用中的计算负载。在Spark应用中，默认任务仅支持在CPU上执行，相比一些高性能加速器，CPU在大规模数据计算任务中的低并行度会限制集群的整体性能，并且由于数据中心的功耗问题CPU的低能效会限制集群的扩展性。 FPGA、GPU、MIC等异构加速器在大数据处理方面的性能和能效要优于通用处理器CPU。如果我们将这些异构加速器集成到原生的Spark分布式计算框架中，卸载原来需要在CPU上完成的工作可以显著提高集群的分布式计算的性能和能效。目前，在数据中心已经存在一些异构加速器来加速集群计算的应用实例。例如，百度的基于Spark的异构分布式深度学习系统，把Spark与深度学习平台PADDLE(ParallelAsynchronousDistributedDeepLearning)相结合，能够更好的处理业务逻辑与PADDLE的数据通路问题。然后在每个计算节点利用FPGA和GPU来提升数据处理性能，利用YARN进行异构计算资源的分配。IBM在POWER8中提出了并行加速处理器接口(CAPI)，为外部设备， POWER8核心和系统开放内存结构之间提供了高带宽低延迟的路径。微软开发了定制的FPGA板卡Catapult作为异构处理器，搭建了由1632个节点组成的计算集群，在高负载环境下，单个服务器节点的吞吐率提高了95%。在保持相同吞吐量情况下，尾延迟(TailLatency)减少了29%。但是，这些商业公司的工作并没有提供足够的细节描述FPGA，GPU等异构处理器和集群分布式计算的协同方式。 Yu-TingChen和EhsanGhasemi的工作提出了通过JNI来解决Java虚拟机(JVM)和FPGA之间通信的问题，以此来实现FPGA和Spark分布式计算框架的协同。由于无指令、无需共享内存的体系结构，FPGA的定制架构相比CPU、GPU、MIC等固定架构能够提供更高的能效，我们以FPGA作为目标应用的硬件加速器。我们研究将FPGA加速器集成到原生Spark框架的方法，将计算负载从CPU端卸载到FPGA端来提升原生Spark分布式计算框架的性能和能效。在基于FPGA的分布式应用开发中，使用传统RTL的FPGA应用开发方式，相比常规单独的FPGA应用开发需要考虑更多复杂的问题。例如分布式环境中的网络通信，任务调度，数据分区，集群规模扩展等等问题。在这种情况下，应用的开发难度和开发周期是影响数据中心是否会利用FPGA资源的重要考虑因素。因此提出更容易利用和集成FPGA资源到分布式计算环境的方案就显得尤为重要，能够像使用目前Spark框架提供的应用接口一样，更便于开发者进行使用。 Host(主机)端对所有计算资源的运行进行控制，任务执行时从Host端开始，Host发送计算命令给Device端的处理单元，Device端执行完成后再将结果返回Host端，可以较为容易实现数据流的控制。在设备一侧，对FPGA设备来说在OpenCL架构下可以灵活地修改硬件处理模块的结构和规模，并且提供了层次化的存储结构定义，可以根据具体应用的需要进行灵活配置。我们的目标就是实现Spark任务流和我们目标应用的OpenCL计算模型之间的协作。在基于FPGA的Spark框架中，主机JVM内存与FPGA之间的数据传输延迟要远远大于主机JVM内存与CPU之间的数据传输延迟。在FPGA上执行完map操作，在进行reduce操作时，中间数据需要在主机JVM内存和FPGA之间反复传输，利用ctypes接口实现Python和C代码的通信时也存在性能瓶颈，这会大大增加数据通信时间的开销，甚至会抹掉硬件加速器带来的性能增益。为了减少数据通信的时间，我们优化了K-means聚类的执行过程。我们将原始数据集随机划分为若干批。最后，在Spark的reduce阶段计算各数据集子集对应聚类中心的均值，得到原始数据集的聚类中心。该策略可以仅通过一次map/reduce操作实现对数据集的分类，减少了FPGA与Spark框架集成后由于数据通信延迟的增加导致整体性能的下降。

高频交易系统：编程与优化 𐟖寸编程语言的选择这本书主要讨论了C++、Java和Python这三种编程语言在高频交易系统中的应用。此外，还简要介绍了FPGA（现场可编程门阵列）的内容。值得一提的是，作者还探讨了交易系统上云（Cloud computing）的设计，这为后续的云计算应用提供了参考。 𐟒🠦€稃𝤼˜化与硬件编程高频交易的核心在于低延迟（low latency），这通常需要充分利用语言的特性和操作系统内核提供的硬件操作能力。有时，甚至需要绕过操作系统，直接对硬件进行编程，以达到硬件加速的目的。 ☁️ 云计算与高性能计算未来，我将继续探索高性能计算（High Performance Computing）或CUDA（Compute Unified Device Architecture）相关的书籍，以深入了解如何在云环境中优化高频交易系统的性能。这本书的阅读到此告一段落，但高频交易的世界仍在不断演变。欢迎关注更多关于高性能计算和云计算的更新。

光伏逆变器测试系统方案

𐟤– AI芯片与普通芯片的四大差异揭秘 𐟚€ AI芯片（AI Chip）是一种专为人工智能（AI）算法设计的集成电路，特别适用于机器学习和深度学习任务。它的核心功能是通过硬件加速器来提升AI模型的处理速度、计算效率和能效。以下是AI芯片与普通芯片的主要区别： 1️⃣ 并行计算能力：AI任务，尤其是深度学习中的神经网络训练和推理，涉及大量并行计算。AI芯片设计为能够并行处理多个任务，从而加速计算。 2️⃣ 矩阵运算优化：神经网络和机器学习算法大量依赖矩阵乘法运算。AI芯片通常配备专门的硬件模块来加速这些运算，从而提高性能。 3️⃣ 低功耗设计：相对于传统的中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU），AI芯片在执行相同的AI任务时，通常更加节能。它们被设计为在移动设备或物联网设备中长期运行而不消耗大量能量。 4️⃣ 高带宽存储：AI计算需要快速的数据传输，因此AI芯片通常配备高速存储接口和内存架构，以减少数据传输瓶颈。 𐟔 AI芯片的类型： GPU（图形处理器）：最初设计用于图像处理，但因其出色的并行处理能力，成为深度学习训练的主力芯片。典型代表有NVIDIA的Tesla和A100系列。 FPGA（现场可编程门阵列）：可根据需求进行编程，提供灵活的硬件加速能力。它们在推理任务中表现出色，尤其适用于特定应用的优化。典型代表有英特尔（Intel）的Stratix系列和Xilinx的FPGA。 ASIC（专用集成电路）：针对特定任务（如深度学习或神经网络计算）设计的专用芯片，能以极高效率处理特定的AI任务。它们非常高效，但灵活性较低，通常用于大规模部署的推理任务。典型代表有谷歌的TPU（Tensor Processing Unit）。 NPU（神经处理单元）：专门为神经网络计算设计的芯片，能够高效处理大规模的神经网络训练和推理任务。典型代表有华为的麒麟990系列中的NPU模块。通过以上对比，可以看出AI芯片在设计和功能上与普通芯片有着显著的区别，尤其在处理复杂的人工智能任务时，其优势更加明显。

如何设计超越现有AI芯片的全新芯片？如果让我来设计AI芯片，我会从以下几个方面入手，旨在超越现有芯片的性能，并探索新的设计方法：专用硬件加速器 𐟚€ 定制化架构：针对特定的AI工作负载（如深度学习、卷积神经网络、Transformer等）设计专用的计算单元，以提高计算效率。矩阵运算优化：由于AI模型大量使用矩阵和向量运算，可以设计专门的矩阵乘法器和累加器。内存与计算融合（Processing-in-Memory, PIM）𐟒𞊥‡少数据移动：将计算单元和内存紧密结合，直接在内存中进行数据处理，减少数据在内存和处理器之间的传输延迟和能耗。新型存储技术：利用RRAM、MRAM等新型存储器，实现更高的存储密度和速度。先进的工艺制程 𐟏튧𜩥𐏥ˆ𖧨‹尺寸：采用最新的半导体工艺（如5nm、3nm），提高芯片的性能和能效。 3D封装和芯片堆叠：利用三维集成技术，将多个芯片堆叠在一起，减少信号传输延迟，增加带宽。异构计算架构 𐟌 CPU、GPU、NPU协同：在芯片中集成多种计算单元，针对不同类型的任务分配最合适的资源。可重构计算单元：使用FPGA或其他可编程逻辑，允许芯片根据需要动态调整硬件配置。模拟和光子计算 𐟌ˆ 模拟计算：利用模拟电路进行计算，特别适用于特定的AI算法，如神经网络的加权求和。光子计算：探索光子芯片，以光信号进行数据传输和计算，具有高带宽和低延迟的优势。能效优化 ⚙️ 低精度计算：支持INT8、BF16等低精度数据类型，减少计算量和能耗，同时保持模型精度。稀疏性利用：在硬件层面支持稀疏矩阵运算，只计算非零元素，提高计算效率。软件与硬件协同设计 𐟒𛊧𜖨™褼˜化：开发专用的编译器和运行时库，优化代码在硬件上的执行效率。算法优化：与算法工程师合作，设计适合硬件加速的模型和算法。神经形态计算 𐟧 生物启发式设计：模仿人脑神经元和突触的工作方式，开发更高效的计算模型。事件驱动：使用脉冲神经网络，仅在有事件发生时进行计算，降低能耗。安全与隐私 𐟔’ 硬件级安全措施：在芯片设计中集成安全模块，防止数据泄露和物理攻击。联邦学习支持：支持分布式训练和推理，保护用户数据隐私。量子计算探索 𐟌Œ 量子加速器接口：为未来可能的量子计算加速预留接口和架构支持。混合计算模式：研究经典计算和量子计算相结合的方法，提高复杂问题的求解速度。生态系统建设 𐟌𑊥𜀦”𞥹𓥏𐯼š提供开放的开发工具链和API，吸引更多开发者参与生态建设。标准化：推动相关标准和规范的制定，促进生态健康发展。通过这些方面的设计和优化，我相信能够设计出性能卓越、功能全面的AI芯片，为人工智能的发展提供强有力的支持。

STM32G0系列是意法半导体（STMicroelectronics）推出的一款基于ARM Cortex-M0+内核的微控制器，它以其高效能、低功耗和丰富的外设集为特点，广泛应用在各种嵌入式系统设计中。STM32G0系列在设计上尤其注重了对USB Type-C和PD（Power Delivery）协议的支持，使其成为开发USB相关产品的理想选择。 STM32G0的特性与优势高效Cortex-M0+内核：STM32G0采用32位Cortex-M0+处理器，提供高达72MHz的工作频率，处理能力强，功耗低。丰富的外设集：包括ADC、DAC、定时器、串口、SPI、I2C、CAN等多种接口，满足不同应用需求。内置USB Type-C和PD支持：STM32G0集成了UCPD（USB Type-C and Power Delivery）控制器，可以直接处理Type-C连接和PD协议，简化了设计流程。低功耗模式：支持多种低功耗模式，如待机、停止和休眠，适合电池供电设备。强大的安全特性：包含安全启动、加密硬件加速器等，确保系统安全。 STM32G0与F0/F1系列对比性能提升：STM32G0的运行速度比F0/F1更快，且功耗更低，更适合高性能、低功耗的应用场景。更多外设：STM32G0增加了UCPD等新型外设，提升了在USB Type-C和PD应用中的竞争力。高速模拟性能：STM32G0的ADC和DAC性能优于F0/F1，对于需要高精度模拟信号处理的场合更为合适。强化的安全特性：STM32G0在安全功能上做了升级，增强了系统安全性。三、STM32G0的外设详解 GPIO：通用输入/输出端口，可配置为输入、输出或复用功能，用于控制外部设备。 USB Type-C和UCPD：支持USB 2.0，具备Type-C连接器和PD协议控制，实现快速充电和数据传输。 ADC/DAC：模拟数字转换器和数字模拟转换器，用于处理模拟信号。定时器：包括基本定时器、高级定时器和通用定时器，可用于脉冲产生、计数、定时等功能。提供各类单片机解密(51单片机解密、AVR单片机解密、PIC单片机解密)、专用IC解密、ASIC解密、PLD解密、SPLD解密、CPLD解密、FPGA解密、PAL解密、Gal解密、DSP芯片解密及高难度的ARM芯片解密等服务。如果您有芯片解密方面需求，欢迎咨询。 #芯片解密# #PCBA#

英特尔FPGA新发布，迈步向前！最近，英特尔推出了全新的Agilex 7 M系列FPGA，这款产品支持R-Tile、PCIe 5.0和CXL 2.0。这个系列采用了英特尔的10纳米SuperFin制造工艺，引入了新的异构R-Tile小芯片作为多芯片架构的一部分，从而提供了更高的灵活性和扩展能力。 R-Tile是一个新的小芯片，负责在硬件加速和硬编码的IP块中提供最新的连接技术，包括PCIe 5.0和CXL支持。Agilex 7 FPGA利用英特尔的EMIB连接，将多个不同的IP块布置在中介层之上，而R-Tile及其PCIe 5.0和CXL 2.0功能完全独立于单个小芯片中。这次发布使得英特尔成为首个获得全PCI-SIG 5.0 x16数据速率认证的FPGA系列的厂商。尽管英特尔的竞争对手AMD的Xilinx也在考虑将FPGA功能整合到其EPYC CPU中，但英特尔在这一领域依然保持着竞争力。通过引入R-Tile和支持PCIe 5.0和CXL的功能，英特尔旨在提高能效和数据吞吐量，从而降低高性能计算的总拥有成本。然而，选择引入固定功能的硬件块也会带来一些权衡，因为FPGA的主要优势在于其可编程性。总体而言，英特尔希望通过将CPU开销转移到FPGA上来提供更好的性能功耗比，以满足消费者对于高性能计算的需求。英特尔的EMIB技术允许在制造层面上分离不同的IP模块，提高管芯效率并降低成本。这也有助于降低消费者的成本，使得每个芯片都能具备FPGA的灵活性。总的来说，这次发布标志着英特尔在FPGA领域迈出的重要一步，向着更高的灵活性和性能功耗比的目标迈进。

深度学习与硬件结合：未来智能设备的关键韩松，2017年斯坦福大学电子工程系博士毕业，师从NVIDIA首席科学家Bill Dally教授。他的研究领域涵盖了深度学习和计算机体系结构。韩松提出的DeepCompression模型压缩技术曾获得ICLR'16最佳论文，而ESE稀疏神经网络推理引擎则获得了FPGA'17最佳论文，对业界产生了深远影响。他的研究成果在NVIDIA、Google、Facebook等公司得到广泛应用。博士期间，韩松还创立了深鉴科技，并于2018年成为MIT的助理教授。随着技术的发展，未来将出现大量廉价、低功耗的智能设备。深度神经网络在机器学习任务中表现出色，但计算量大，难以部署到资源有限、能量预算紧张的嵌入式设备中。由于摩尔定律和工艺尺寸缩小正在变慢，仅依赖工艺进步无法解决这个问题。因此，研究高效的算法和专用体系架构显得尤为重要。韩松团队通过硬件在应用中执行全栈优化，从而提高深度学习的效率。他们使用「深度压缩」技术，通过剪枝、量化训练和可变长度编码/霍夫曼编码大幅减少参数数量和计算要求。「深度压缩」可以在不损害预测准确度的前提下，将模型大小减小18倍到49倍。此外，他们还发现剪枝和稀疏约束不仅用于模型压缩，还能用于正则化。韩松团队提出了一种名为dense-sparse-dense（DSD）的训练方法，可以提升多种深度学习模型的预测准确度。为了在硬件中高效实现「深度压缩」，他们开发了一种特定领域的硬件加速器EIE（Efficient Inference Engine，高效推断机）。EIE能够在压缩后的模型上直接执行推断，显著节约了内存带宽。利用压缩模型，EIE能够高效处理非常规计算模式，从而将速度提高了13倍，能量效率比GPU高出3400倍。通过这些研究，韩松博士为深度学习和硬件的结合提供了新的思路和方法，为未来智能设备的发展奠定了基础。

FPGA模拟老游戏的五大优势揭秘 𐟒ᆐGA，即现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array），是一种硬件设备，可以通过重新配置其内部逻辑电路来适应不同的应用需求。FPGA的这种灵活性使其在各种领域都有广泛的应用，包括加速特定计算任务、数字信号处理和其他定制电路应用。 𐟎綠🧔膐GA玩游戏的原因在于其可重新配置的硬件结构，可以实现对特定游戏的高度优化。一些爱好者利用FPGA来模拟早期游戏机的硬件，以在现代硬件上重新创建经典游戏体验。此外，FPGA还可以用于实现硬件加速，提高游戏性能或尝试新颖的游戏开发概念。总的来说，FPGA提供了一种灵活的硬件平台，可以在硬件级别上实现特定游戏的定制优化。 𐟌ˆFPGA的优势主要体现在其可编程性和并行处理能力上：可重新配置性：FPGA可以根据需要重新编程其硬件逻辑，使其适应不同的应用场景，这种灵活性使其在各种领域都有广泛的应用。并行处理：FPGA设备包含大量可并行运行的逻辑元素，使其能够同时处理多个任务。这使FPGA成为处理大规模数据、数字信号处理和并行计算等应用的理想选择。低延迟：FPGA可以在硬件级别上执行任务，因此通常具有较低的延迟，适用于对实时性要求较高的应用，如实时数据处理或嵌入式系统。定制化能力：FPGA允许设计者定制硬件以适应特定需求，这在一些特殊应用中比通用处理器更具优势。功耗效率：在一些特定工作负载下，FPGA可能比通用处理器更具能效，因为它可以以更定制化的方式执行特定任务，避免了通用处理器的冗余功能。这些优势使得FPGA在信号处理、加速计算、嵌入式系统等方面具备独特的优势。

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