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正规FPGAXC95288XL-10PQG208C「深圳市上邦电子供应」
发布时间:2020/01/15

    热点的原因和不断上升的温度FPGA在数字器件中有三个功耗来源:动态、静态和焦耳效应。动态功耗是在门触发时用于为走线电容充放电而消耗的电力。它与时钟速率和总电容大小成正比。静态功耗是器件类型、核心电压和技术的函数。该功耗因内核或I/O的耗电而产生。当热量在空间中的某一点产生时,它将向周边传递,导致周边区域升温。如果周边区域不是热源,则热量会散开,温升有限。只要等上足够长的时间,温度最终会在整个器件中均衡化。如果周边区域是其他热源构成的,因为每个热源都会给另一个热源带来热量,温度就会净增长。如果许多热源集中在一小块面积上,则这个面积的温度会上升得比其他地方快,导致热点产生。由于器件的结温受限,实际上最热点的温度不应超过比较大结温。在知道器件的功耗和封装的温度后,所有我们能估计的平均结温。结束时一个热源与电流在导体中流动产生的焦耳效应有关。 。FPGA的逻辑是通过向内部静态存储单元加载编程数据来实现的。正规FPGAXC95288XL-10PQG208C

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    人工智能正在经历一场变革,这要得益于机器学*的快速进步。在机器学*领域,人们正对一类名为“深度学*”算法产生浓厚的兴趣,因为这类算法具有出色的大数据集性能。在深度学*中,机器可以在监督或不受监督的方式下从大量数据中学*一项任务。大规模监督式学*已经在图像识别和语音识别等任务中取得巨大成功。深度学*技术使用大量已知数据找到一组权重和偏差值,以匹配预期结果。这个过程被称为训练,并会产生大型模式。这激励工程师倾向于利用专用硬件(例如GPU)进行训练和分类。随着数据量的进一步增加,机器学*将转移到云。大型机器学*模式实现在云端的CPU上。尽管GPU对深度学*算法而言在性能方面是一种更好的选择,但功耗要求之高使其只能用于高性能计算集群。因此,亟需一种能够加速算法又不会较明显增加功耗的处理平台。在这样的背景下,FPGA似乎是一种理想的选择,其固有特性有助于在低功耗条件下轻松启动众多并行过程。 罗湖进口FPGAXC7K480T-2FFG1156IFPGA作为主流器件之一,具有直接面向用户,灵活性和通用性极大,使用方便,硬件测试和实现快捷等特点。

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    首先,选择一款基准精度少于1%的稳压器,这为客户预留了比较大的设计裕量空间来处理负载瞬变等动态运行条件。在设计高速收发器电源轨时还需谨慎,因为这些灵敏电源轨上的噪声会使性能下降,并且增加抖动。低压降稳压器(LDO)是这些电源轨的理想选择。不过,当需要更高电流时,只要输出纹波的典型值在10kHz至80MHz频率范围内保持在10mVpk-pk以下,就可以使用开关电源。专用FPGA数据表将包含与收发器需求相关的详细技术规格。电源排序是FPGA电源设计时的另外一个重要方面。由于有数个电源轨为FPGA供电,下面推荐的电源序列在启动时汲取最小电流,这反过来防止了对器件的损坏。图2中显示的是针对Virtex7系列FPGA上的逻辑电路和收发器电源轨的建议加电电源序列。针对Zynq7000系列SoC的处理器排序显示在图2中。

   卷积神经网络备受青睐,并大规模部署用于处理图像识别、自然语言处理等众多任务。随着CNN 从高性能计算应用 (HPC) 向数据中心迁移,需要采用较高方法来实现它们。FPGA可较高实现 CNN。FPGA 的具有出色的单位功耗性能,因此非常适用于数据中心。AuvizDNN函数库可用来在 FPGA 上实现 CNN。AuvizDNN 能降低 FPGA 的使用复杂性,并提供用户可从其 C/C++程序中调用的简单函数,用以在FPGA上实现加速。使用 AuvizDNN 时,可在 AuvizDNN 库中调用函数,因此实现 FPGA加速与编写 C/C++ 程序没有太大区别。


存储器法主要是利用 FPGA的RAM或者FIFO实现的。

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神经网络识别算法

  神经网络识别的方法是模仿动物神经网络的特征,这是对信息进行分布式并行处理的一种算法。神经网络识别算法具有一定的抗干扰能力,但为了保证识别的准确率,该算法需要负责并且大量的计算,来对神经网络进行训练,而过于复杂的计算不利于 FPGA 对该算法的实现。

数字特征识别算法

   基于数字特征的识别算法其核心是通过对数字的形状以及结构等几何特征进行分析与统计,通过对数字特征的识别从而达到对图像中数字的识别。 FPGA可通过使用框图或者Verilog HDL来设计,从简单的门电路到FIR或者FFT电路。南山原装FPGAXC7K325T-2FFG900I

通过运用Matlab以及C语言的特殊设计算法,应当可以实现的顺利转化,从而确保其符合当前的主流芯片设计思路。正规FPGAXC95288XL-10PQG208C

在2018年电子信息制造业主要四个细分领域增加值同比增速中,电子元器件以14.5%的增速稳居前列,电子元件及电子专用材料制造业以13.2%的增速,与通信设备制造业13.8%相差不大,并远高于计算机制造业的9.5%。回顾过去一年国内[ "集成电路", "电子元器件", "FPGA编程IC", "原装XILINX进口元件" ]产业运行情况,上半年市场低迷、部分外资企业产线转移、中小企业经营困难,开工不足等都是显而易见的消极影响。但随着[ "集成电路", "电子元器件", "FPGA编程IC", "原装XILINX进口元件" ]产业受到**高度重视、下游企业与元器件产业的黏性增强、下游 5G 产业发展前景明朗等利好因素的驱使下,我国电子元器件行业下半年形势逐渐好转。目前汽车行业、医疗、航空、通信等领域的无一不刺激着电子元器件。就拿近期的热门话题“5G”来说,新的领域需要新的技术填充。“5G”所需要的元器件开发有限责任公司要求相信也是会更高,制造工艺更难。电子元器件贸易是联结上下游供求必不可少的纽带,目前电子元器件企业商已承担了终端应用中的大量技术服务需求,有效保障了原厂产品在终端的***应用,提高了产业链的整体效率和价值。电子元器件行业规模不断增长,国内市场表现优于国际市场,多个下***业的应用前景明朗,电子元器件行业具备广阔的发展空间和增长潜力。正规FPGAXC95288XL-10PQG208C

深圳市上邦电子有限公司成立于2013-12-20 00:00:00,是一家贸易型的公司。上邦电子致力于为客户提供优质的[ "集成电路", "电子元器件", "FPGA编程IC", "原装XILINX进口元件" ],一切以用户需求为中心,深受广大客户的欢迎。公司从事电子元器件多年,有着创新的设计、强大的技术,还有一批独立的专业化的队伍,确保为客户提供优质的产品及服务。公司自成立以来发展迅速,业务不断发展壮大,年营业额度达到100-200万元,未来我们将不断进行创新和改进,让企业发展再上新高。

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