LiveVideoStack：你好Sean，请向我们LiveVideoStack读者介绍下自己及加入Xilinx的相关背景。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。“煮酒言欢”进入IC技术圈，这里有近50个IC技术公众号。
Narges Afsham：我们可以发现过去这几年直播流及短视频剪辑市场的发展，中国拥有无与伦比的用户数量，面临视频云服务市场，相应提出更多挑战及复杂性，包括更高的并发率、更多样的终端设备及更复杂的网络条件等。另外，视频内容理解是中国必须具备运行视频云服务的能力，无论是使用人力资源还是技术资源。虽然我们发现大玩家如Facebook、Instagram等，正一窝蜂地提供越来越多的相关视频服务，包括Facebook直播、Facebook点播、以及他们最新推出的多人AR视频游戏，这都要求视频云服务提供商在处理海量视频流及数据时，持续不断突破技术壁垒和瓶颈。我个人认为中国有更多的用户群推动视频云服务提供商不断改进服务，视频云服务提供商集中在满足大规模用户的需求，提供更优化的服务，而美国视频云服务提供商在提供视频相关的新应用和技术方面更有创新性一些。
SANXIN - B02 FPGA开发板为叁芯智能公司-郝旭帅团队打造的 Xilinx FPGA 入门级产品，面向初学者，性价比高，齐全的配套学习资料，资深工程师提供专业的技术支持服务，同时还可以选择有保障的就业培训服务，高新技术，高薪就业。
本文讲述了一位技术社区的内容编辑人员根据社区要求，完成一篇关于ISE14.7和QuartusII软件区别的博客文章，通过介绍ISE和QuartusII软件的使用流程、设计案例、区别比较，以及实际应用中的注意事项，帮助读者快速掌握ISE和QuartusII软件的使用技巧，提高学习效率。
玩开发板是一件很有趣和有意义的事情，一方面用开发板可以 DIY 实用的小东西，另一方面开发板的技术也能运用到工程项目中，带来经济效益。在中国，在全世界，都有很大一批人在玩开发板，玩开发板对搞技术的工程师来说，就是一道盛宴。回想，笔者刚开始玩 XILINX FPGA 开发板的，刚毕业没多久，在 2009 年左右，那时候 XILINX FPGA 的开发板是超级的贵，一个 spartan3e 的开发板国产的很少，至少也得 1K,USB 下载器也要 200 多，手头拮据，耽误了不少时间，后来自己借到一块 spartan2 的开发板，然 后根据官方提供 spartan3e 的开发板图纸，简化设计了一款板子，那可是国产第一款低价的 sparan3e 的开发板，很有成就感，几年过去，现在设计的板子也是也来越复杂，功能也是越来越强大。几年下来，结交了很多和笔者一样喜欢玩开发板，专研技术的朋友，笔者感觉这是最大的幸运。
此处推荐东南大学汤勇明老师编写的《搭建你的数字积木——数字电路与逻辑设计》。这本书将Xilinx Vivado集成设计开发环境在第1章中就呈现给读者，让读者从一开始就能利用该开发工具学习具体逻辑设计。这本书的优点是采用了电路设计加VerilogHDL编写的方法，重点突出模块化编程思想并详细介绍了IP设计、封装和调用方法，并在书中给出了VGA控制器、数字图像处理设计等实际案例。
2016年，随着阿尔法狗击败专业人类围棋棋手，已“深度学习”为基础的人工智能技术被大众所熟知。其实“深度学习”技术已经发展了有近30年的历史了。现在的“深度学习”的实现以神经网络技术为主。神经网络通过模拟大脑生物神经网络的连接，通过多层数字神经网络的了解，来实现深度学习，神经网络最著名的就是卷积神经网络。“深度学习”中的深度就体现在多层的神经网络的连接，因为初代的机器学习技术的学习网络层数都比较浅。
在深度学习中，卷积神经网络（CNN或ConvNet）是一类人工神经网络（ANN），最常用于分析视觉图像。
01 引言 8月3日，在新加坡举行的2017开源硬件与全可编程技术论坛（OpenHW 2017）大会上，腾讯“FPGA云+教学+科研”的创新模式首次成功在高等院校落地。这种革新的教育模式开始为许多高校教师和科研机构所熟知，那么它到底为教学和科研带来怎样的变革，接下来将娓娓道来。 02 传统教学和科研的疼点 传统FPGA教学和科研长期面临折旧快，开支大，采购流程长，技术落后和难以引起学生兴趣的问题。首先，一般对于每门电子实验课程，需要一次采购一批实验板，然后每个学生分配一块，然而在实验过程经常会出现损坏和折旧
2019年 6 月 3 日，在 WWDC 大会上苹果发布了 Mac Pro 工作站，就是下图这货。
本系列为FPGA系统性学习学员学习笔记整理分享，如有学习或者购买开发板意向，可加交流群联系群主。
没玩过图像缩放都不好意思说自己玩儿过FPGA，这是CSDN某大佬说过的一句话，鄙人深信不疑。。。
懒人阅读：人工智能芯片是人工智能的“大脑”，可以分为终端和云端两个应用方向。目前主流CPU、CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC架构。人工智能芯片具有两个突出特点：一是算法与芯片的高度契合，面向终端和云端不同需求提升计算能力；二是专门面向细分应用场景的智能芯片，如语音识别芯片、图像识别芯片、视频监控芯片等。
下面我们就介绍几个开源网站，网站上会经常有一些开源项目，涉及各种各样的项目：SDR、图像处理、古老CPU复现。。。
今天给大侠带来基于FPGA的数字视频信号处理器设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第一篇，上篇，视频信号概述和视频信号处理的框架。话不多说，上货。
近年来，神经网络在各种领域相比于传统算法有了极大的进步。在图像、视频、语音处理领域，各种各样的网络模型被提出，例如卷积神经网络、循环神经网络。训练较好的 CNN 模型把 ImageNet 数据集上 5 类顶尖图像的分类准确率从 73.8% 提升到了 84.7%，也靠其卓越的特征提取能力进一步提高了目标检测准确率。RNN 在语音识别领域取得了最新的词错率记录。总而言之，由于高度适应大量模式识别问题，神经网络已经成为许多人工智能应用的有力备选项。
目前随着新能源汽车的发展，智能化成为一个重要的发展方向，而芯片领域的万金油-FPGA在发动机控制单元、辅助驾驶及通信系统（包括车辆对车辆（V2V）通信和车辆对基础设施（V2I）通信。通过V2V和V2I通信，车辆能够实现实时交通信息的共享，从而提高交通安全性和效率）等领域都发挥着重要作用。下面结合发动机控制单元和辅助驾驶介绍一下FPGA在这两方面的应用。
AI 研习社按：人工智能技术发展迅猛的背后不仅得益于庞大的数据量，更需要强大的硬件支持。面对层出不穷的 AI 应用，已经很难采用一种通用的硬件进行高效的数据计算和处理，这也促使了各种类型的 AI 芯片蓬勃发展。
本文转载自 腾讯架构师 FPGA、FPL、FCCM和FPT并称FPGA领域四大顶级会议。其中，FPGA会议是FPGA领域最重要的顶级会议，旨在展现与FPGA技术相关所有领域的最新进展，如基本逻辑电路和架构、计算机辅助设计、高层次综合、工具和模型、处理器和系统、测试方法、应用开发等。 2月25-27日，FPGA 2018依旧在美国加州的Monterey召开，今年是第26届。在本次会议中，共录用26篇long paper，6篇short paper，以及32篇poster。在提交论文的专题应用中，Deep L
作者 | 万佳 算力助推经济增长，成为数字经济发展新引擎。今年 4 月，由 IDC、浪潮信息和清华大学全球产业研究院联合推出的《2021—2022 全球计算力指数评估报告》显示，计算力指数平均每提高 1 点，数字经济和 GDP 将分别增长 3.5‰和 1.8‰。中国信通院发布的《中国算力发展指数白皮书》表明，在算力中每投入 1 元，将带动 3-4 元经济产出。算力发展指数每提高 1 点，GDP 增长约 1293 亿元。 虽然算力变得愈加重要，但是其发展却面临供需矛盾问题。一方面，对算力的需求增长迅猛。无
人工智能应用的蓬勃发展对算力提出了非常迫切的要求。由于摩尔定律已经失效， 定制计算将成为主流方向，因而新型的 AI 芯片开始层出不穷，竞争也日趋白热。参与这一竞争的不光是传统的半导体芯片厂商，大型的互联网和终端设备企业依托于自身庞大的应用规模，直接从自身业务需求出发，参与到 AI 芯片的开发行列。这其中以英伟达为代表的 GPU 方案已经形成规模庞大的生态体系，谷歌的 TPU 则形成了互联网定义 AI 芯片的标杆，其余各家依托各自需求和优势，提出了多类解决方案。本文将简要梳理目前各家技术进展状态，结合人工智能应用的发展趋势，对影响 AI 芯片未来发展趋势的主要因素做出一个粗浅探讨。
回顾计算机行业发展史，新的计算模式往往催生新的专用计算芯片。人工智能时代对于新计算的强大需求，正在催生出新的专用计算芯片。在加州Hot Chips大会和2017百度云智峰会上，百度发布了AI云计算芯片的XPU，这是一款256核、基于FPGA的云计算加速芯片。过去几年，百度在深度学习领域，尤其是基于GPU的深度学习领域取得了不错的进展。同时，百度也在开发被称作XPU的新处理器。
数字图像处理技术在当代社会发展迅速，发挥着不可替代的作用，被广泛应用于航空航天、通信、医学及工业生产等领域中。随着现代科技的不断发展、技术的不断进步，人们对数字图像处理的速度和质量提出了越来越高的要求。
这是新的系列教程，在本教程中，我们将介绍使用 FPGA 实现深度学习的技术，深度学习是近年来人工智能领域的热门话题。
“产品使用攻略”、“上云技术实践” 有奖征集啦～ 图片案例名称案例简介使用 Windows GPU 云服务器搭建深度学习环境介绍如何使用 Windows GPU 云服务器，通过云服务器控制台从零开始手动搭建基于 PyTorch 和 TensorFlow 的深度学习环境。使用 Docker 安装 TensorFlow 并设置 GPU/CPU 支持介绍如何使用 Docker 安装 TensorFlow，并在容器中下载及运行支持 GPU/CPU 的 TensorFlow 镜像。使用 GPU 云服务器训练 ViT
PS：笔者强烈建议诸位注册一个EETOP的账号，每天签到或者发贴、回贴就有积分了，里面的资源非常丰富，各种软件、资料都能找到。
微软发布了 Project Brainwave，一个基于 FPGA 的低延迟深度学习云平台。微软官方测评显示，当使用英特尔的 Stratix 10 FPGA，Brainwave 不需要任何 batching 就能在大型 GRU （gated recurrent unit）达到 39.5 Teraflops 的性能。
问：本人零基础，想学FPGA，求有经验的人说说，我应该从哪入手，应该看什么教程，应该用什么学习板和开发板，看什么书等，希望有经验的好心人能够给我一些引导。
不知道有没有小伙伴遇到实体书快速定位指定内容的问题，凭借着记忆里很难快速翻阅到正确的页数，但 paperless-ngx 也许能帮上你的忙，它除了能将你的实体书籍电子化变成文件库里的一员之外，还能帮你迅速找到想要的内容。一样能帮上忙的是让你专注了解 vue3 核心实现逻辑的 mini-vue，让你快速了解 vue3 的设计思路。
选自Medium 作者：Eugenio Culurciello 机器之心编译 参与：Rick R、吴攀 在这篇文章中，作者Eugenio Culurciello简述了几类硬件设计，希望能为大家更快的运行神经网络提供洞见。 我喜欢深度学习... 深度学习最近取得的成功势不可挡：从图像分类和语音识别到图片标注、理解视觉场景、视频概述、语言翻译、绘画，甚至是生成图像、语音、声音和音乐！ …而我想让它运行得飞快！ 其成果令人震惊，因而需求就会增长。比如你是谷歌/ Facebook / Twitter 的工作人员
陈桦 编译自 HPCWire 量子位 出品 | 公众号 QbitAI FPGA编程很难，需要用到专业编程语言，例如Verilog和VHDL。 降低编程难度是推动FPGA普及的关键，而这也是英特尔等FP
如果说2015年大家还在质疑深度学习、人工智能，认为这是又一轮泡沫的开始，那么2016年可以说是人工智能全面影响人们生活的一年。从AlphaGo到无人驾驶，从美国大选到量子计算机，从小Ai预测“我是歌手”到马斯克的太空计划，每个焦点事件背后都与人工智能有联系。纵览2016年的人工智能技术，笔者的印象是实用化、智能化、芯片化、生态化，让所有人都触手可及。下面我们以时间为坐标，盘点这一年的技术进展。
人工智能的兴起触发了市场对 GPU 的大量需求，但 GPU 在 AI 场景中的应用面临使用寿命短、使用成本高等问题。现场可编程门阵列 (FPGA) 这一可以定制化硬件处理器反倒是更好的解决方案。随着可编程性等问题在 FPGA 上的解决，FPGA 将成为市场人工智能应用的选择。
编者按：作者艾韬，易瞳科技CTO，多伦多大学计算机工程专业毕业。多年跟随“世界穿戴电脑之父”Steve Mann教授，专注于智能眼镜的基础研究。最近，易瞳的核心产品VMG-PROV宣布对极客们开源，这款视频透视的介导现实眼镜，为何还没有正式面世就开源？又为何选择了视频透视？作者以他做产品的亲身经历来回答这个问题——“当我们把VMG-PROV开源后，我们希望尽快地暴露出现有产品的所有问题。”除却谈及产品本身的优劣，这是一篇认真探讨的文章。 我今天写一篇小文章说明一下VMG-PROV（所谓开源极客版）到底是一个
FPGA图像处理方面通常用于图像的预处理、如CCD和COMS相机中，以及ISP的研究开发；请问这一方向以后的前景如何？
FPGA芯片作为专用集成电路（ASIC）领域中半定制电路面市，克服定制电路灵活度不足的问题以及传统可编程器件门阵列数有限的缺陷。
近年来随着机器学习等技术的发展，人工智能在图像识别、语音处理等方面的能力不断增强、应用范围不断扩大，这极大的方便了人们的生活。然而随之带来的安全问题也变得越来越不可忽视。
FPGA 项目使用一种称为 Verilog 的语言，您需要学习它才能理解项目。但是通过此处显示的示例以及其他可用的在线资源，这并不太难。
想拥有自己的SystemVerilog IP库吗？设计时一个快捷键就能集成到自己的设计，酷炫的设计你也可以拥有！
视频系统，目前已经深入消费应用的各个方面，在汽车、机器人和工业领域日益普遍。其在非消费应用中的增长主要源于HDMI标准以及更快、更高效的DSP和FPGA的出现。
今天给大侠带来FPGA Xilinx Zynq 系列第十二篇，本篇内容目录简介如下：
随着深度学习带来 AI 的第三次浪潮，对 AI 的相关讨论层出不穷，算法是大家关注的重点。
近年来，机器学习(Machine Learning)领域的研究和发展可谓是与日俱新，各式各样与机器学习相关的研究成果与应用层出不穷（如图像识别，自动驾驶，语音识别等），机器学习能够处理的任务也愈发的复杂。但与此同时，新的问题也随之而来，机器学习模型变得更加庞大复杂，因实时性而对算力所产生的需求也远远超乎了我们的想象。这一问题严重阻碍了人工智能（AI）产品及应用融入到人们的日常生活中，因此亟待解决。
本文介绍了FPGA在其他领域的应用，包括计算机和存储、无线通信、有线通信和光传输网等领域。FPGA在这些领域中具有广泛的应用，可以实现高性能、低功耗和可编程的特性，为系统设计带来灵活性。同时，FPGA也在云计算、大数据、人工智能等领域发挥着越来越重要的作用。
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