福田XILINXFPGAXC7K325T-2FFG900I

    常用冷却解决方案FPGA中，在大多数设计中需要冷却的地方，设计人员使用无源冷却（散热器通过增大空气接触表面，帮助将热量散发到空气中）或使用有源冷却。有源冷却解决方案一般通过强制气流，帮助更换用于吸收器件上热量的冷空气。空气吸收热量的能力取决于空气与器件之间的温差以及空气的压力。其他解决方案包括液体冷却，用液体（一般是水）取代空气，可实现更高的散热效率。空气或流体吸热的能力由图4给出的热吸收等式决定。设计人员常常使用的**终方法是热电冷却，即借助珀尔帖效应(Peltiereffect)（通过在连接到半导体样品的两个电极间施加电压来形成温差）来冷却冷却板的一侧，同时加热另一侧。虽然这一现象有助于把热量从待冷却的器件上带走，但珀尔帖冷却有存在另一大不利因素：它要求大量的外部功耗。 FPGA在代码设计时可以利用预先设计好的代码，提高工作效率，增强可靠性。福田XILINXFPGAXC7K325T-2FFG900I

    因此，很有必要采用并行计算。有很多方法可将实现过程并行化。图6给出了其中一种。在这里，将11x11的权值矩阵与一个11x11的输入特征图并行求卷积，以产生一个输出值。这个过程涉及121个并行的乘法-累加运算。根据FPGA的可用资源，我们可以并行对512抑或768个值求卷积。为了进一步提升吞吐量，我们可以将实现过程进行流水线化。流水线能为需要一个周期以上才能完成的运算实现更高的吞吐量，例如浮点数乘法和加法。通过流水线处理，较早个输出的时延略有增加，但每个周期我们都可获得一个输出。使用AuvizDNN在FPGA上实现的完整N就像从C/C++程序中调用一连串函数。在建立对象和数据容器后，首先通过函数调用来创建每个卷积层，然后创建致密层，较后是创建softmax层。 龙岗质量FPGAXC95288XL-10PQG208C，FPGA的这些模块间利用金属连线互相连接或连接到I/O模块。

    什么是卷积神经网络？FPGA卷积神经网络是一种深度神经网络(DNN)，工程师**近开始将该技术用于各种识别任务。图像识别、语音识别和自然语言处理N比较常见的几大应用。2012年,AlexKrevsky与来自多伦多大学(UniversityofToronto)的其他研究人员[1]提出了一种基N的深度架构，赢得了当年的“Imag大规模视觉识别挑战”奖。他们的模型与竞争对手以及之前几年的模型相比在识别性能方面取得了实质性的提升。自此，Ale成为了所有图像识别任务中的对比基准。Ale有五个卷积层和三个致密层（图1）。每个卷积层将一组输入特征图与一组权值滤波器进行卷积，得到一组输出特征图。致密层是完全相连的一层，其中的每个输出均为所有输入的函数。

    FPGA 初创公司都是无晶圆厂的公司，在当时属于新鲜事物。由于没有晶圆厂，他们在上世纪 90 年代初期通常无法获得**的芯片技术。因此 FPGA 开启了扩展时代，此时落后于 IC 工艺的发展。到上世纪 90 年代后期，IC 代工厂意识到 FPGA 是理想的工艺发展推动因素，由此 FPGA 成为扫除工艺发展障碍的利器。代工厂只要能用新工艺产出晶体管和电线，就能制造基于 SRAM 的 FPGA。每一代新工艺的出现都会将晶体管数量增加一倍，使每功能成本减半，并将比较大 FPGA 的尺寸增大一倍。化学-机械抛光(CMP)技术允许代工厂在 IC 上堆叠更多金属层，使 FPGA 厂商能够大幅增加片上互联，以适应更大的 LUT 容量。与传统模式的芯片设计进行对比，FPGA 芯片并非单纯局限于研究以及设计芯片。

       “但是如果你花费200万美元开发FPGA，并且你弄错了，现在你将花费三个月的时间修复这些bug，但仍然有问题需要解决。球队有多大？要花多少钱？上市时的惩罚是什么？这些都是非常难以清晰量化的成本。如果您处于消费领域，那么在圣诞节期间您真的很关心如何使用FPGA几乎不太可能，所以这有一个不同的优先级。在定制芯片中完成SoC的总体成本和风险，并拉动触发器。而且还会说：'这是我的系统，我完成了'，你看不到那么多。众所周知，这个行业正在整合，而且大筹码的大的球员越来越少。每个人都必须找出一种方法来实现，而这些FPGA正在实现这一目标。”

。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。龙岗质量FPGAXC5VLX110T-1FFG1136I

FPGA由此构成了既可实现组合逻辑功能又可实现时序逻辑功能的基本逻辑单元模块。福田XILINXFPGAXC7K325T-2FFG900I

    Garibay说：“FPGA供应商一直在继续增加芯片面积，但也继续增加越来越多的硬逻辑，这些逻辑被相当大比例的客户群普遍使用。”“现在发生的事情是将其扩展到软件可编程的一面。在这个ARMSoC之前添加的大多数东西都是不同形式的硬件，主要与I/O有关，但也包括DSP，通过强化它们来节省可编程逻辑门是有意义的，因为有足够的计划效用。”一个观点问题这基本上已经将FPGA变成了瑞士**。“如果你缩短时间，那只是一堆LUT和寄存器，而不是门，SpeedSystems市场和业务开发副总裁AnMohandass说。“他们有一个经典问题。如果您将任何通用任务与其特定于应用程序的版本进行比较，那么通用计算将提供更大的灵活性，而特定于应用程序的计算则会提供一些性能或效率优势。赛灵思el（Altera）试图越来越多地与其结盟，他们注意到几乎每个FPGA客户都拥有DSP和某种形式的计算。所以他们加入了Arm内核，他们加入了DSP内核，他们加入了所有不同的PHY和常用的东西。他们加强了这一点，这使得效率更高，并且性能曲线变得更好。福田XILINXFPGAXC7K325T-2FFG900I

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