用Vivado-HLS实现低latency 除法器
1VivadoHLS简介XilinxVivadoHigh-LevelSynthesis(HLS)工具将C,C++,或者SystemC设计规范,算法转成RegisterTransferLevel(RTL)实现,可综合到XilinxFPGA.将DSP算法快速转到RTLFPGA实现将C至RTL时间缩短4倍基于C语言的验证时间缩短100倍RTL仿真时间缩短3倍2创建一个Vivado-HLS工程2.1打开VivadoHLSGUI双...
Xilinx FPGA/Zynq设计中使用HLS实现OpenCV的开发流程
使用Xilinx公司的VivadoHLS高级语言综合工具,可以轻松实现OpenCVC++视频处理设计到RTL代码的转换,输出Zynq的硬件加速器或者直接在FPGA上实现实时硬件视频处理功能。同时,Xilinx公司的ZynqAll-programmableSoC是实现嵌入式计算机视觉应用的好方法,解决了在单一处理器上实现视频处理性能低功耗高的限制,Zynq高性能可编程逻辑和...
数据中心迎来新基建“春风”,赛灵思“一体化SmartNIC平台”助推...
同时,U25SmartNIC还支持赛灵思和独立软件提供商(ISV)提供的一站式应用。其编程模型既支持HLS和P4等高级网络编程抽象,也支持Vitis统一软件平台等计算加速框架,以便实现赛灵思和第三方所提供的加速应用。AlveoU25所提供的首个开箱即用型加速应用是对OpenvSwitch(OVS)卸载与加速的支持。这个即插即用型解决方...
HLS将在这个市场走向主流?
通过HLS-to-FPGA流程提出的一种典型的简单但计算量很大的算法,可以轻易地将相同算法的常规CPU-软件击败,这个差距是几个数量级的。赛灵思通过将HLS工具快速移动到其核心Vivado设计工具框架中,以HLS技术为世界铺平了道路,从根本上使HLS以非常低的成本提供给庞大的设计师社区。大型EDA供应商提供的其他HLS产品都是奇特的...
赛灵思推首款智能网卡平台Alveo U25,集成网络/存储/计算加速功能
同时,U25SmartNIC还支持赛灵思和独立软件提供商(ISV)提供的一站式应用。其编程模型既支持HLS和P4等高级网络编程抽象,也支持Vitis统一软件平台等计算加速框架,以便实现赛灵思和第三方所提供的加速应用。目前,AlveoU25SmartNIC平台正为早期试用客户提供样品。预计将于2020年第三季度开始批量供货。
赛灵思CEO Victor Peng:中国AI市场创新速度令人振奋,但初创企业应...
实际上,深鉴科技已经是赛灵思在中国并购第二家企业了,多年前他们还曾并购过一家中国企业,后来成为了赛灵思HLS技术的基础(www.e993.com)2024年10月23日。VictorPeng不由的赞叹,中国对赛灵思来说是非常重要的市场,技术上升速度非常快,两者之间有非常好的契合度。VictorPeng最后希望,深鉴科技的团队和赛灵思能够尽快完成整合,预计在2020财年深鉴...
历时5年Vitis正式面世,赛灵思转型软件平台公司?
所有的这些开发都是在Vitis这个平台上进行的,一个平台是一个固定的提前配置好的系统,包括I/O和存储,有API和软件,要建立一个应用,Vitis提供了每一个不同异构的赛灵思器件的编辑器,有Vitis的HLS使用C/C++和RTL的编码,而且Arm编译器也可以采用C/C++代码映射到处理子系统。然后,系统编译器将这些单独的代码块链接在...
赛灵思推全新单芯片自适应无线电平台
3月12日消息,赛灵思不久前公布了其下一代ZynqUltrascale+RFSoC单芯片自适应无线电平台,使用台积电16nm工艺,将RF信号链、ADC、DAC、MAC、DSP、无线电IP、基带、调制、滤波以及DDR4内存子系统集成到了SoC中,通过用集成直接RF采样技术取代分立数据转换器,可削减50~75%的
FPGA技术的未来发展:谁与AI平分秋色
这两位也是FPGA领域的顶级学者,主要专注于FPGA的高层次综合等领域,而丛教授也是张教授的博士导师。在博士研究期间,二人创办了AutoESL公司,并随后被赛灵思收购,其主要软件产品也正是赛灵思VivadoHLS的前身。FPGA的高层次综合(High-LevelSynthesis)指的是将诸如C++、OpenCL等高层语言,通过特定编译工具直接转化成FPGA上...
全球最高性能云端AI芯片如何炼成?揭秘背后创新之法
如图,在ResNet-50模型的推理测试中,Goya的性能远超过NVIDIA、赛灵思、英特尔等公司的AI推理芯片,几乎是NVIDIATeslaT4的3倍。另外,EitanMedina表示,Goya的能耗比比T4高2倍,实时处理速度也比GPU更快。据悉,在数据中心,3片Goya计算卡每秒处理45000张图片,等同于8个NVIDIATeslaV100GPU、169个CPU服务器所达到...