基于FPGA加速卡的SDN云网络实现方法、装置及设备.pdf

基基于YOLO的CNN加速器FPGA实现.pdf #FPGA上的轻量化YOLO实现：探索硬件加速的新可能最近，我在Zynq7020平台上实现了一个类YOLO的轻量化CNN加速器，用来做物品检测和特定识别。这个过程充满了挑战和惊喜，让我对FPGA和深度学习的结合有了更深刻的理解。 ##选择FPGA的理由 AI算法的硬件加速一直是研究热点，特别是针对资源受限的嵌入式设备。FPGA的灵活性和高效性使其成为理想的选择。YOLO以其高效的端到端检测性能著称，轻量化版本在保持精度的同时大幅降低了计算复杂度。 ##硬件架构 Zynq7020的双核ARMCortex-A9处理系统和可编程逻辑的结合，提供了灵活的加速能力。FPGA部分设计了CNN加速

2025-04-28 约2.09千字 3页立即下载

基于复用模块的N点FFT快速实现方法、装置及FPGA芯片.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116467554 A (43)申请公布日 2023.07.21 (21)申请号 202310343945.2 (22)申请日 2023.04.03 (71)申请人扬州宇安电子科技有限公司地址

2023-07-19 约1.43万字 14页立即下载

基于FPGA实现ARP协议处理的方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114567614 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210224897.0 (22)申请日 2022.03.07 (71)申请人江苏新质信息科技有限公司地址 2

2023-05-07 约1.43万字 12页立即下载

基于FPGA实现网络节点时间同步的方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114884605 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210485552.0 (22)申请日 2022.05.06 (71)申请人上海海事大学地址 201306

2023-05-18 约1.36万字 15页立即下载

基于FPGA的三值残差神经网络硬件加速器：设计、实现与优化.docx 基于FPGA的三值残差神经网络硬件加速器：设计、实现与优化一、引言 1.1研究背景与意义随着信息技术的飞速发展，深度学习在众多领域取得了巨大的成功，如计算机视觉、语音识别、自然语言处理等。深度学习模型通过构建复杂的神经网络结构，能够自动从大量数据中学习特征和模式，从而实现对各种任务的高效处理。然而，随着神经网络规模和复杂度的不断增加，其计算量呈指数级增长，对计算资源和时间的需求也日益迫切，这给深度学习的实际应用带来了严峻的挑战。例如，在实时图像识别任务中，需要在短时间内对大量图像数据进行处理和分析，传统的计算设备难以满足这种实时性要求；在智能安防监控系统中，需要对海量的视频流数据进行实

2025-02-24 约4.29万字 35页立即下载

一种智能加速卡的控制方法、服务器及智能加速卡.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114185603 A (43)申请公布日 2022.03.15 (21)申请号 202111316053.0 G06F 9/30 (2006.01) (22)申请日 20

2023-04-23 约2.68万字 23页立即下载

基于FPGA的字节对齐方法、装置、设备及存储介质.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112799983 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110126610.6 (22)申请日 2021.01.29 (71)申请人广州航天海特系统工程有限公司

2023-06-03 约1.89万字 16页立即下载

基于FPGA加速器的组播转发方法、装置及组播路由器.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114567592 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210148585.6 (22)申请日 2022.02.17 (71)申请人苏州浪潮智能科技有限公司地址 2

2023-05-08 约1.86万字 19页立即下载

基于OpenCL的FPGA一维信号识别神经网络加速方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112819140 B (45)授权公告日 2022.06.24 (21)申请号 202110140882.1 (56)对比文件 (22)申请日 2021.02.02

2023-06-07 约1.16万字 12页立即下载

基于FPGA异构加速器软硬协同的设计与实现.pdf 摘要随着嵌入式的发展，异构计算平台因其能够结合不同计算架构的优势而日益受到关注。特别是在需要处理大量数据和复杂计算的应用场景中，如深度学习、图像处理和数据分析等。ARM与FPGA相结合是在异构计算平台中常见的计算架构，它们拥有各自的优势和特性。卷积神经网络(CNN)广泛应用于图像和语音识别，但其模型通常需要大量的计算和存储资源，对硬件要求较高。因此，如何在ARM+FPGA异构平台上高效部署和运行CNN成为了一个重要的研究课题。本文深入探讨了ARM和FPGA构成的异构计算平台在网络模型研究和优化中的应用，以及如何通过算法和存储优化提升卷积神经网络在硬件上的运行和部署效率。具体内

2024-11-24 约11.28万字 78页立即下载

基于FPGA的目标检测加速器设计与实现.pdf 摘要目标检测技术的应用需求十分广泛，目前基于深度学习的方法来实现目标检测效果更优。但是深度学习算法运算量大，在无人机等资源受限、能效要求较高的场景下，基于深度学习的目标检测算法很难满足应用场景中高实时性和高能效的需求，需要高能效的目标检测加速器来实现算法的加速。与CPU和GPU相比，FPGA具有可重构性、高并行性、高能效等优点，被广泛应用于深度学习硬件加速场景中。但现有目标检测加速器存在通用性差、延时高、精度低等不足，在复杂场景的检测中难以满足检测需求。因此，研究基于FPGA

2024-12-28 约13.72万字 77页立即下载

基于FPGA的HMMer加速系统的设计与实现的开题报告.docx 基于FPGA的HMMer加速系统的设计与实现的开题报告一.研究背景与意义随着DNA测序、蛋白质检测等应用的不断增加，序列比对的需求也越来越迫切。然而，传统的CPU和GPU在处理海量序列比对时存在着效率低下、耗时长等问题，为此，研究基于FPGA的加速系统已经成为一种热门的研究方向。本项目旨在开发一种基于FPGA的HMMer加速系统，以提升序列比对的速度和准确度，促进生物信息学领域的发展。二.主要内容和研究方法本项目主要包括以下内容：（1）研究HMMer模型及其在生物信息学领域的应用（2）设计基于FPGA的HMMer加速系统，包括算法优化和硬件设计（3）实现基于FPGA的HMMer加

2023-12-21 约小于1千字 2页立即下载

FPGA赋能垃圾分类：方法创新与加速实现的深度探索.docx FPGA赋能垃圾分类：方法创新与加速实现的深度探索一、引言 1.1研究背景与意义 1.1.1垃圾分类的重要性与现状随着全球城市化进程的加速和人口的增长，垃圾产生量与日俱增，对环境和人类健康构成了严重威胁。垃圾分类作为解决垃圾问题的关键举措，具有极其重要的意义。在环保方面，垃圾分类能显著减少垃圾填埋和焚烧所产生的有害气体与有毒物质排放，降低对大气和土壤的污染，还能避免有害物质进入土壤、水源和空气，保护生态环境。从资源回收角度来看，通过垃圾分类，可以实现资源的有效回收利用，减少对原生资源的依赖，保护现有资源，延长资源储备时间，同时降低开采、加工和运输等环节的能源消耗。例如，回收1500

2025-03-23 约3.13万字 24页立即下载

基于FPGA的IIC总线接口实现方法.pdf 第 30 卷　第 3 期微　电　子　技　术总第 145 期 Vol. 30 No. 3 MICROEL ECTRON IC TECHNOLO GY 2002 年 6 月综　　述基于 FP GA 的 IIC 总线接口实现方法 王　前 , 吴淑泉 , 刘喜英

2017-05-08 约9.67千字 4页立即下载

面扫线激光3D相机加速方法、装置、系统及FPGA.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114463405 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202210094260.4 (22)申请日 2022.01.26 (71)申请人熵智科技（深圳）有

2023-05-08 约2.56万字 21页立即下载