FPGA面积优化 1 对于速度要求不是非常高的情况下,我们能够把流水线设计成迭代的形式,从而反复利用FPGA功能同样的资源. 2 对于控制逻辑小于共享逻辑时,控制逻辑资源能够用来复用,比如FIR滤波器的实现过程中,乘法器是一个共享的资源,我们能够通过控制资源实现状态机,从而复用乘法器,当然这样也牺牲了面积. 3 对于具有类似计数单元的模块,能够採用全局的计数器,以减小面积.比如模块A须要256的循环计数,模块B须要1000的循环计数,那么我们就能够设计一个全局计数器,计数器位数为10,前八位供模

资源优化 原始资源 定义时初始化和复位电路初始化都起作用,删除定义的初值后 将always块描述的组合逻辑变为时序逻辑后

随着FPGA的广泛应用,所含的资源也越来越丰富,从基本的逻辑单元.DSP资源和RAM块,甚至CPU硬核都能集成在一块芯片中.在做FPGA设计时,如果针对FPGA中资源进行HDL代码编写,对设计的资源利用和时序都有益.下面主要讲解一下如何巧用FPGA中资源: 1. 移位寄存器 FPGA中的移位寄存器使用在前面的博文中有所论述,Xilinx FPGA中的LUT可以作为SRL使用,主要可参考此博文<Xilinx 7系列FPGA使用之CLB探索>,在此想补充论述一下SRL的延时,首先看一下如下代码,实

1 背景 最近因为一些个人私事导致好久没写博客了,多事之年总算要过去了,突然没了动力,所以赶紧先拿个最近项目中重构的一个小知识点充下数,老题重谈. 在我们App开发中大家可能都会有过如下痛疾(程序员和设计妹妹注意喽): 好多小的图标好烦人,又占体积还要考虑分辨率,一拉伸就模糊等. 同一个图标不同状态还有不同颜色的多张. 总是幻想IOS.Android.Web等对于一个图标只切一次图多好. 如果你有过类似的痛疾那么下面讨论的故事就是一个完美的解决方案,当然了,采用下面方案对于重型应用或者固件级的优

原文:[原创]构建高性能ASP.NET站点 第七章 如何解决内存的问题(前中篇)-托管资源优化-监测CLR性能 构建高性能ASP.NET站点 第七章 如何解决内存的问题(前中篇)—托管资源优化—监测CLR性能 前言:在上一篇文章中讲述了一些垃圾回收的一些知识,本篇就讲述如何来监测CLR是否导致了一些性能问题. 本篇的议题如下: 内存问题概述(前篇) 托管资源优化(前篇)          对象的生命周期(前篇)          对象的”代“(前篇)          大对象堆(LOH) (前篇

资源优化问题:Xilinx ise 出现资源不够的问题(ERROR:Cpld:868 - Cannot fit the design into any of the specified devices with the selected implementation options.),要在fitting设置里面将Implementation Template 选项置成Optimize Density(密度优化),注意Synthesis中不能选Area.

一.k8s pod 在节点间调度控制 k8s起pod时,会通过调度器scheduler选择某个节点完成调度,选择在某个节点上完成pod创建.当需要在指定pod运行在某个节点上时,可以通过以下几种方式: 1. 在部署pod的yaml中,指定nodeName 指定了nodeName的Pod会直接跳过Scheduler的调度逻辑,直接写入PodList列表,该匹配规则是强制匹配.eg:apiVersion: extensions/v1beta1kind: Deploymentmetadata: nam

kubernetes资源优化方向 系统参数限制 设置系统内核参数: vm.overcommit_memory = 0 vm.swappiness = 0 sysctl -p #生效 内核参数overcommit_memory 它是 内存分配策略 可选值:0.1.2. 0, 表示内核将检查是否有足够的可用内存供应用进程使用:如果有足够的可用内存,内存申请允许:否则,内存申请失败,并把错误返回给应用进程. 1, 表示内核允许分配所有的物理内存,而不管当前的内存状态如何. 2, 表示内核允许分配超过所

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资源使

webpack打包时,会根据webpack.config.js 中url-loader中设置的limit大小来对图片进行处理,小于limit的图片转化成base64格式,其余的不做操作.对于比较大的图片我们可以用image-webpack-loader 来压缩图片. npm install image-webpack-loader --save-dev 在 webpack.config.js 中配置: { test: /\.(png|jpe?g|gif|svg)(\?.*)?$/, use:[

verilog学习教程(以Vivado为载体)https://vlab.ustc.edu.cn/guide/index.html 中科大的数电实验网站https://vlab.ustc.edu.cn/

英文论文链接:http://cadlab.cs.ucla.edu/~cong/slides/fpga2015_chen.pdf 翻译:卜居 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/kkk584520/article/details/47450159 [0. 摘要] CNN已经广泛用于图像识别,因为它能模仿生物视觉神经的行为获得很高识别准确率.最近,基于深度学习算法的现代应用高速增长进一步改善了研究和实现.特别地,多种基于FPGA平台的深度CNN加速器被提出,具有高性能.可重配置

在使用FPGA过程中,通常需要对资源做出评估,下面简单谈谈如何评估FPGA的资源. FF和LUT的数目: 这个在写出具体代码之前,初学者通常没法估算,但资深FPGA工程师会估算出一个数量级.通常的做法是系统架构划分好后可以复用的模块根据以前设计中的资源消耗数来估,新的模块写完代码后估. RAM: 这块在实现架构定好后,基本能准确地估出来,各个模块需要用到几个FIFO,几个RAM,最终整个系统的RAM数量可以确定.前提是所有功能的实现方式设计好. 乘法器: 这个与上面RAM的估法一致. 锁相环,时

1 速度和面积 在全面优化水平将达到速度和面积RTL要利用逻辑拓扑的优势. 供FPGA由于在后端而言缺乏知识,门级优化.普通情况下更高的速度要求更高的并行性以及更大的面积,可是在某些特殊情况下并非这样.由于FPGA的布局布线具有二阶效应. 直到布局布线完毕.工具才会知道器件的拥堵或者布线的困难,可是这时实际逻辑拓扑已经被提交,假设我们的优化选项设置为速度,那么当实现后器件过于拥挤而无法布局布线时,布局布线工具进而会产生附加逻辑.从而是实际速度更慢.因此当FPGA的资源利用率接近100%时进行面积

时钟架构总览 7系的FPGA使用了专用的全局(Global)和区域(Regional)IO和时钟资源来管理设计中各种的时钟需求.Clock Management Tiles(CMT)提供了时钟合成(Clock frequency synthesis),倾斜矫正(deskew),过滤抖动(jitter filtering)功能.非时钟资源,例如本地布线,不建议使用在时钟设计中. 全局时钟树(Global clock tree)可以驱动device中的所有同步原件(synchronous eleme

8.9 其它共享资源的优化 在多线程应用中的资源优化依赖于处理器拓扑层级内相关联的Cache拓扑以及执行资源.在第7章中讨论了处理器拓扑以及标识处理器拓扑的一种软件算法. 在带有共享总线的平台中,总线系统被处于SMT层以及在处理器拓扑中的处理器核心层的多个代理所共享.因而多线程应用程序设计应该起始于管理对多个处理器代理可用的总线带宽的方法,这些处理器代理以一种合理的方式共享同一个总线连接.这可以通过提升独立应用程序线程的数据位置性或允许两个线程利用一个共享的L2 Cache(在该平台中,共享Ca

FPGA (现场可编程门阵列)由于其硬件并行加速能力和可编程特性,在传统通信领域和IC设计领域大放异彩.一路走来,FPGA并非一个新兴的硬件器件,由于其开发门槛过高,硬件加速算法的发布和部署保护要求非常高,FPGA的使用一直是高冷的美人,没有走入平常百姓家.也就导致FPGA的计算潜力还没有得到深入的挖掘. 阿里云虚拟化团队异构计算和高性能计算团队一直致力于将计算资源"平民化":高性能计算团队在做的E-HPC就是要让所有云上用户都能够瞬间拥有一个小型的超算集群,使得使用超算不再仅仅是一些

20180829 更新 今天反复试了,不用区分 测试环境还是 生产环境,统一都用 cdn 就可以了 背景 之前自己搭建了一个 vue + tp5.1 的后台项目(https://segmentfault.com/a/11...),坑很多,其中一个就是资源加载的方案,由于是后台项目,之前一直没放在心上,看到一些资源优化方案后(https://juejin.im/post/5a2910...),觉得有必要弄一下. 老版本 通过:npm run build 后 可以看到, 文件大小最大的 820kb,

过去,FPGA设计者主要关心时序和面积使用率问题.但随着FPGA不断取代ASSP和ASIC器件,设计者们现正期望能够开发低功耗设计,在设计流程早期就能对功耗进行正确估算,以及管理和对与FPGA相关的各种内部电压及I/O电压排序.电源管理已成为FPGA设计者的一个重要考虑因素,特别是在设计便携式.电池供电的产品时.通过功率监控设计技术能够减少功耗.增强可靠性.降低生产成本,并减少对电源和冷却的要求.设计者可能会面临的与FPGA电源相关的主要问题如下:系统级电源要求是什么?将要消耗多少电流?要求多大

FPGA 的详细开发流程就是利用 EDA 开发工具对 FPGA 芯片进行开发的过程. FPGA 的详细开发流程如下所示,主要包括电路设计.设计输入.综合(优化).布局布线(实现与优化).编程配置五大步骤,其中,还有功能仿真.静态仿真.时序仿真三大仿真,以及综合约束.布局布线约束(包括位置约束和时序约束)两大约束等等. 1.电路设计(FPGA Design) 在电路设计之前,首先要进行的是算法的设计与验证(在 Python 或 Matalb 中完成)(至于算法是怎么来的,一般是根据市场需求来开发的

我们知道FPGA内部有很多可供用户任意配置的资源,其中包括:可编程逻辑.可编程I/O.互连线.IP核等资源,很多学过数字电路的人都知道与或非门可以构成几乎所有的数字电路,但是FPGA内部最基本的主要单元并不是这些与或非门,而是由无数个查找表(Look Up Tabe,简称为LUT)和寄存器构成. 虽然FPGA的内部结构对于初学者来说是云里雾里,一头雾水,但是了解FPGA的内部结构能让我们更好的理解FPGA设计过程中我们所编写的代码和硬件是怎样的一个映射关系,从而更深刻理解FPGA和单片机.ARM