FPGAIO驱动能力设置对设计的影响FPGA有各种逻辑电平输出标准信号，包括1.2V1.8V以及3.3V理论上而言可以通过改变IO输出电平的设置改变输出，但实际上并不能因此达到要求，需要改变电路板子上的跳线帽才能修改该电平，此外修改IO的驱动电流或者IO输出电平，能够达到改变驱动波形的输出。最近调试一个FPGA设计，其实也是老的设

用三段式描述状态机的好处，国内外各位大牛都已经说的很多了，大致可归为以下三点:1.将组合逻辑和时序逻辑分开，利于综合器分析优化和程序维护;2.更符合设计的思维习惯;3.代码少，比一段式状态机更简洁。对于第一点，我非常认可，后两点在CliffordE.Cummings著的(SynthesizableFiniteStateMachine

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/630abe2b72ef4c8ea0d05adf2fa03933.jpg)Aupera是一家专注于视频数据应用的新一代系统解决方案的创业公司，Aupera资深AI工程师NargesAfsham博士接受LiveVideoStack采访时表示，在FPGA中集成

本文来自Twitch的科技博客，详细解读了该平台如何将VP9用于其电竞赛事的直播。通过FPGA硬件加速，VP9能极大提升视频直播服务的质量。LiveVideoStack对原文进行了摘译，感谢Twitch的首席研发工程师沈悦时博士提供的技术审校。文/ AkrumElkhazin,VideoAlgorithmArchitect,NG

1.1FPGA设计经验总结1.1.1本节目录1）本节目录；2）本节引言；3）FPGA简介；4）FPGA设计经验；5）结束语。1.1.2本节引言“不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。就是说：不积累一步半步的行程，就没有办法达到千里之远；不积累

文章目录前言(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Freborn.blog.csdn.net%2Farticle%2Fdetails%2F111129860%23_2)如何理解FPGA中的帧、字与比特？(http

来源：公众号【ZYNQ】ID  ：FreeZynq整理：李肖遥本文目录1.前言2.状态机简介3.状态机分类Mealy型状态机Moore型状态机4.状态机描述一段式状态机二段式状态机三段式状态机

仿真的概念完成了设计输入以及成功综合、布局布线之后，只能说明设计符合一定的语法规范。但是是否满足要求的功能，是不能保证的，还需要通过仿真流程对设计进行验证。仿真的目的就是在软件环境下，验证电路的行为和设想的行为是否一致。仿真分为功能仿真和时序仿真。（1）功能仿真（行为仿真，前仿真）　　功能仿真是在设计输入之后，还没有综合、布局布线

前言多比特信号跨时钟域处理的场景与方案MUX同步器参考资料前言信号的跨时钟传输的方法很多，在上篇专栏中，就说了两种有关单比特脉冲信号的跨时钟域传输问题，FPGA逻辑设计回顾（4）亚稳态与单比特脉冲信号的CDC处理问题\1\，建议大家看看，后面我还

FPGA越往底层走，越发现很多问题只是知其然，而不知其所以然。状态机编码原则就是其中之一。我们在实际开发中，只记住了建议使用独热码（onehot）作为状态编码，至于为什么（大概也就记得不容易跑飞），可能早就忘了。以经典的案例来说明其中的一些问题：序列检测，每检测到一组“11011”，然后输出一个高电平。状态转移图如下图所示：!(

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/b27bc0d4a279e71e209ef9a9520ee00c145.jpg)图片逐渐成为互联网主要的内容构成，相应的图片处理需求也在高速成长，移动应用与用户生产内容（UGC）正在驱动数据中心图像处理的业务负载快速增加。本文深维科技联合创始人兼CEO樊平详细剖析了

1介绍由于在自动驾驶领域需要对传感器的数据作大量的基于深度内神经网络的复杂运算，GPU和FPGA被不约而同地用来作为对CPU的一种加速器被使用。这样做不仅可以提高计算性能，并且可以大幅度地降低能耗。FPGACPU架构的自动驾驶平台凭借其灵活性，高效率，低能耗等特点，正越来越多地被一大批拥有技术实力的公司使用，比如Waymo,百度，福特，通用等。在这里本文

随着国内量化私募资产管理规模的快速增长，对于交易速度的要求进一步提升。目前国内金融行业的交易系统大部分机遇传统通用CPU架构，交易提速存在瓶颈，满足不了超低时延的交易需求。为此，业内在寻求搭建低时延交易系统的解决方案，基于GPU、FPGA硬件并行加速的技术逐渐进入证券交易领域，成为金融科技领域新的趋势，这也是华尔街的主流技术之一。FPGA技术指通过软件模块搭

AI芯片能为人工智能应用提供所需的基础算力；按技术架构主要分为GPU、FPGA和ASIC。ChatGPT有着大量复杂计算需求的AI模型，AI芯片专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务，是不可或缺的底层硬件