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彭薛葵
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                  1. <li id='eD7Si'><abbr id='fGy8r'></abbr></li>
                  在FPGA設計領域,一個經典的“蹺蹺板”難題困擾了工程師數十年:追求更高的性能(速度),通常意味著消耗更多的邏輯資源(面積);而致力于縮小設計規模(面積),又往往不得不以降低運行頻率(速度)為代價。這個“魚與熊掌不可兼得”的局面,曾是每個FPGA工程師進行設計決策時的核心權衡。 然而,隨著應用場景的復雜化和FPGA自身架構的演進,這種非此即彼的舊思路正在被打破。新一代的設計方法論、工具鏈和架構創新,正賦予我們前所未有的能力,去追求一個更理想的目標:在有限的芯片面積內,榨取極致的性能。 換句話說,“速度”和“面積”不再是二選一,而是可以協同優化的統一體。
                  彭薛葵
                  2025-09-26
                  5
                  0
                • 本文探討FPGA通用化設計的關鍵方法,包括模塊化設計、參數化配置、標準化接口、動態部分重構(Partial Reconfiguration)以及高層次綜合(HLS)。
                  彭薛葵
                  2025-06-26
                  13
                  0
                • 基于FPGA的云主機技術,本文提出將Host的PCIe PF和PCIe VF枚舉過程的交互由SOC來實現,FPGA僅透傳相關的配置包,從而達到可靈活擴展PCIe PF和PCIe VF規模的目標,同時FPGA資源可以更有效的專注于數據通道的加速。
                  彭薛葵
                  2025-03-25
                  15
                  0
                • 熱遷移的效率對于云主機是一個很重要的指標,本文基于多bitmap架構根據遷移狀態反饋,動態調整遷移粒度,通過軟硬件協作,提升熱遷移效率,優化資源使用。
                  彭薛葵
                  2024-09-25
                  28
                  0
                • 本文采用一種乒乓buffer設計方法,開辟兩片Buffer用于原始數據存儲,輪流交替服務于原始數據接收和計算,這樣可以提高整個鏈路的處理效率。
                  彭薛葵
                  2024-06-20
                  37
                  0
                • 現有FPGA的AI加速技術往往使用單卡方案實現某個模型的加速,或者使用FPGA集群實現模型的分布式推理,但是沒有更細力度的加速方案。單卡和集群的方案容易造成功能固化,通用性不夠,同時資源消耗大,很難實現資源共享。本文考慮到AI中常用算法中的基本計算單元,構建常用的算子,比如卷積算子、浮點累加器算子等等,可以實現更細粒度的功能整合。同時由于基于PCIe SR-IOV技術,實現vf級的算子動態調度,進一步增加資源的靈活度。
                  彭薛葵
                  2024-03-21
                  73
                  1
                • 本文介紹了傳統機器學習隨機森林算法的相關概念和特點,然后介紹了隨機森林算法在流量識別的方法、優勢及挑戰,并就這些挑戰提出了FPGA加速方案,說明了相應的加速成果,最后對FPGA在隨機森林算法領域的實現優勢進行了總結及展望。
                  彭薛葵
                  2023-09-21
                  178
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                • 在FPGA設計中,有時要使用到mac ip,像Intel的某些mac ip,對tx方向有整包連續接收的要求,即valid在sop和eop之間必須拉高,這就對相關的fpga設計提出了整包發送的要求。本文搭建platform design實現整包發送功能。
                  彭薛葵
                  2023-09-18
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