大數據fpga

⑴ TI TMS320C6678 DSP + Xilinx Kintex-7 FPGA高速大數據採集處理開發板的視頻教程，哪家好比較系統完整

TMS320C6678
8 核定點和浮點數字信號處理器
TMS320C6678供應商：拍明芯城
描述
The TMS320C6678 Multicore Fixed and Floating Point Digital Signal Processor is based on TI's KeyStone multicore architecture. Integrated with eight C66x CorePac DSPs, each core runs at 1.0 to 1.25 GHz enabling up to 10 GHz. The device supports high-performance signal processing applications such as mission critical, medical imaging, test, and automation. The C6678 platform is power efficient and easy to use. The C66x CorePac DSP is fully backward compatible with all existing C6000 family of fixed and floating point DSPs.
特性
Eight TMS320C66x DSP Core Subsystems at 1.00 GHz and 1.25GHz
320 GMAC/160 GFLOP @ 1.25GHz
32KB L1P, 32KB L1D, 512KB L2 Per Core
4MB Shared L2
Multicore Navigator and TeraNet Switch Fabric - 2 Tb
Network Coprocessors- Packet Accelerator, Security Accelerator
Four Lanes of SRIO 2.1 - 5 Gbaud Per Lane Full Duplex
Two Lanes PCIe Gen2 - 5 Gbaud Per Lane Full Duplex
HyperLink - 50Gbaud Operation, Full Duplex
Ethernet MAC Subsystem - Two SGMII Ports w/ 10/100/1000 Mbps operation
64-Bit DDR3 Interface (DDR3-1600) - 8 GByte Addressable Memory Space
16-Bit EMIF - Async SRAM, NAND and NOR Flash Support
Two Telecom Serial Ports (TSIP) - 2/4/8 Lanes at 32.768/16.384/8.192
UART Interface
I2C Interface
16 GPIO Pins
SPI Interface
Sixteen 64-Bit Timers
Three On-Chip PLLs

⑵ 詳解人工智慧晶元CPU/GPU/FPGA有何差異

第一、IBM與全球第一大FPGA廠商Xilinx合作，主攻大數據和雲計算方向，這引起Intel的巨大擔憂。
Intel已經在移動處理器落後，大數據和雲計算領域不能再落後。
第二、FPGA在雲計算、大數據領域將深入應用。
Intel此次與Altera合作，將開放Intel處理器的內部介面，形成CPU+FPGA的組合模式。
其中FPGA用於整形計算，cpu進行浮點計算和調度，此組合的擁有更高的單位功耗性能和更低的時延。
第三、IC設計和流片成本。
隨著半導體製程指數增長，FPGA在物聯網領域將替代高價值、批量相對較小（5萬片以下）、多通道計算的專用設備替代ASIC。
同時，FPGA開發周期比ASIC短50%，可以用來快速搶占市場。

⑶ ARM能代替FPGA嗎

不能。ARM作為MCU、CPU在嵌入式、移動領域廣泛使用，可謂獨領風騷。FPGA作為一種半定製系統，用硬體描述語言寫代碼綜合後產生的電路是真正的並行運算的，FPGA處理大數據具有很明顯的優點。同時，晶元設計處理後一般都要用FPGA/CPLD進行功能驗證，然後再流片生產，提高成品率、降低風險。簡單的、沒有大數據需快速處理的系統可以只用ARM實現，更多的系統是ARM+FPGA或ARM+DSP，ARM做控制，而FPGA或DSP做數據處理。

⑷ 什麼叫FPGA的配置模式FPGA的器件有哪幾種配置模式每一種配置模式有什麼特點FPGA的配置流程如何

大概可以分為主串、主並、從串、從並、JTAG模式等等。很簡單，FPGA主動控制的配置就是主，外部CPU控制的配置就是從，串並你懂的，就是串列還是並行數據進去。JTAG是標準的，CPLD/FPGA都支持的，也可以配置。
配置流程要去看數據手冊，如果是從方式配置，你需要產生一個時序給FPGA，包括時鍾和初始化信號，因為沒幾個腳，很簡單的。

⑸ 誰有學FPGA的視頻，求發個（最好是一整套的）謝謝！

FPGA學習視頻，推薦你看下這個，講的挺多基礎性的東西，網頁鏈接

FPGA作為一種高新技術，由於其結構的特殊性，可以重復編程，開發周期較短，越來越受到電子愛好者的青睞，其應用已經逐漸普及到了各行各業。

⑹ FPGA 我在做個簡單的DFT 需要存儲旋轉因子，請問怎麼存儲大量數據 ，想的是用寄存器存儲塊編譯 ALUT 不夠

像這種存大數據的情況要用RAM，而不能用寄存器的。你看看里邊有M9K的資源，要用到那部分。你用mega wizard例化一個128位寬的RAM，有64個地址空間就好。

⑺ 詳解人工智慧晶元 CPU/GPU/FPGA有何差異

1. GPU與CPU的區別：CPU的內核比較少（單核、雙核、四核、八核等等），比較復雜，功能強大；GPU的內核比較多（好幾百甚至上千個），但比較簡單，功能單一，適合於進行像素級並行圖形處理。雖然GPU最初是為圖形處理而設計的，但由於它具有並行處理特性，現在已經將其應用到眾多的需要並行處理的非圖形領域了。例如DNA 排序、物理建模、消費者行為預測、GPU雲伺服器等等。

2. GPU與深度學習的關系：原本深度學習與圖形無關，當然也與圖形處理器GPU無關。深度學習需要大量的訓練，訓練演算法並不復雜，但數據量大。如果用CPU進行訓練，CPU的內核少，訓練時間就長；而GPU的多內核優勢在此時就發揮出來了。因此，玩深度學習的人，在進行訓練時，就借用GPU的多內核、並行處理的優勢，將GPU用到了非圖形領域。

3. FPGA也有並行處理優勢，也可以設計成具有多內核特點的硬體。所以，目前深度學習就存在採用GPU和FPGA這兩大類硬體的現狀。
   

⑻ FPGA做DSP的優點有哪些

FPGA：
時序控制能力強。（時序能力強，沒有指令周期，速度快）
控制能力較強（由於沒有指令集，不如ARM和單片機）。
數字信號處理及演算法弱（這里講的弱是指內部不集成DSP的前提下）

DSP：
時序控制能力較弱。（沒辦法。有了指令集，就有指令周期。而且受到時鍾約束）
控制能力較強（有指令集。但是不是專業搞控制的）
數字信號處理及演算法強（專業特長嘛）

DSP和FPGA開發的概述：
DSP，專用電路（內部結構已經固定）通過對RAM內部的指令和數據工作（這個是CPU和ARM等等的工作方式）所以開發遵循嵌入式軟體的設計原則。調試應更注重於演算法的實現。
FPGA，ASIC一種,經典FPGA的內部結構是寄存器+組合邏輯（查找表）。最後是按照邏輯電路進行設計。所以是屬於硬體設計原則。調試除了需要關心功能以外，還需要關心電路方面的特性。比如說延遲，整體功率等等。

開發工具：
DSP模擬器，開發板。模擬器比較多，網上查吧，DSP模擬器，網上大堆的，嫌不夠正規，TI網站自己找教程和datasheet。
FPGA：開發工具比較多，他分成綜合工具，模擬工具和開發板，綜合工具altera的Quartus和xilinx的ISE以及synplicity的synplify用的比較多。模擬么，modelsim，時序模擬利器。也是網上去找吧。多滴很~~

技術支持你不用擔心~TI和Xilinx和Altera的支持非常非常地道。就一個問題。英文要好。至少你能靜下心來看。上了他們的網站。你就知道什麼叫專業。fpga還好，因為就幾家大公司才有能力出。dsp么，具體問題具體分析咯。

選擇策略方面。這個是經驗談啊：不能絕對的說。DSP么，專業性比較強。而且的確能做別的IC做不了的事情（人家裡面乘法器資源沒話說穩定性和效率在數字信號處理這塊基本無人能出其右）FPGA呢相對來說可以運用的面比較廣泛（不過也是近期的事情。其實FPGA很早就有。只是當初設計領域都是通信方面的。現在有集成CPU和DSP以及公司提供的軟核的強力支持，設計面越來越廣）。

⑼ fpga和asic開發流程的區別

1、FPGA——現場可編程門陣列

FPGA（Field－ProgrammableGateArray），即現場可編程門陣列，它是在PAL、GAL、CPLD等可編程器件的基礎上進一步發展的產物。它是作為專用集成電路（ASIC）領域中的一種半定製電路而出現的，既解決了定製電路的不足，又克服了原有可編程器件門電路數有限的缺點。

ASIC具有高性能、低功耗的優勢，但它們包含的任何演算法——除了那些在軟體內部處理器內核執行的——其餘都是「凍結的」。所以這個時候我們就需要現場可編程門陣列（FPGA）了。早期的FPGA器件的架構相對簡單——只是一系列通過可編程互連的可編程模塊。

⑽ iPhone 7內這顆神秘的FPGA晶元是啥用途

透露蘋果AI動向？iPhone7體內這顆FPGA晶元不容忽視。蘋果iPhone7、iPhone7 Plus發布已久，但對於這款手機的研究還沒有停止，近日，研究公司Tirias Research首席分析師克萊維爾談到了在iPhone7內置的一塊一直被外界忽視的FPGA晶元，克萊維爾認為這顆晶元透露了蘋果未來在AI以及AR、VR等領域的動向。 FPGA也就是現場可編程門陣列，它是作為專用集成電路（ASIC）領域中的一種半定製電路而出現的，特點是邏輯可定製、功耗低、在矩陣計算，激活函數等運算方面能力遠超CPU，在大數據處理和人工智慧等方面有非常大的用武之地。不過，在手機中內置FPGA晶元是非常罕見的。在此之前，三星Galaxy S5曾內置了一顆FPGA晶元，不過三星最終沒有解釋它的用途，到Galaxy S6時，又被取消了。 克萊維爾表示，iPhone7中出現FPGA晶元，可能意味著蘋果正准備用它來運行機器學習演算法，聯想到蘋果日前對醫療健康領域的重視，未來我們可能看到蘋果會將人工智慧技術更好地貼近用戶的生活，比如用於健康監測，提供健康解決方案等。此外這顆晶元還有可能成為未來iPhone上AR或VR功能的圖形處理增強包。 克萊維爾稱，蘋果在iPhone7上植入FPGA晶元，可以看出蘋果的AI戰略可能和谷歌不同，蘋果更加註重設備本身，未來，我們可能會看到蘋果更加專注於人工智慧的晶元出現在iPhone中。