XC6VLX365T-3FFG1759I

发布时间:2020/11/3

XC6VLX365T-3FFG1759I_XC5VLX330T-3FFG1738C导读

图像预处理/后处理通过 Vivado 使用 HLS 实现,而 Vitis
的作用是使用连接文本提议网络(CTPN)完成推断。Softnautics 采用了赛灵思 Vitis AI 堆栈并运用该软件提供加速,开发出混合应用,同时实现了
LSTM 功能,通过将 TensorFlow-lite 移植/迁移到 ARM 进行有效的序列预测。最终,Softnautics
将该解决方案用于视频流水线中的实时场景文本检测,并使用可靠的数据集对模型进行改进。它使用 N2Cube 软件在处理侧(PS)运行。

因此,该公司仅用不到四个星期便推动这一解决方案从构思到概念验证的飞速进展。依托公司针对端到端解决方案构建的专业知识,您能够在赛灵思平台上借助最快速的概念实现服务,可视化您的构想,大幅加快上市进程。Softnautics
团队一直深耕基于赛灵思 FPGA 的解决方案,在赛灵思技术方面积累了丰富的经验,并深刻理解各种复杂性。


XC6VLX550T-1FFG1759I

再加上大小写(大写/小写/全大全小/小型大写)、斜体(意大利体/罗马体)、缩放体(横向缩放)、粗细、指定大小(显示/文本)、波痕体、衬线(总体分为衬线体和无衬线体),这一数量可以扩充到数百万,使得文本识别成为机器学习领域中一个振奋人心的专业学科。随着人类语言书写形式的演进,已经发展出数千种独特的字体系。

图像预处理/后处理通过 Vivado 使用 HLS 实现,而 Vitis
的作用是使用连接文本提议网络(CTPN)完成推断。它使用 N2Cube 软件在处理侧(PS)运行。最终,Softnautics
将该解决方案用于视频流水线中的实时场景文本检测,并使用可靠的数据集对模型进行改进。Softnautics 采用了赛灵思 Vitis AI
堆栈并运用该软件提供加速,开发出混合应用,同时实现了 LSTM 功能,通过将 TensorFlow-lite 移植/迁移到 ARM 进行有效的序列预测。

它是一个预配置的、随时可运行的图像,用于在亚马逊的 FGPA 加速 F1 上执行 Dijkstra
的最短路径搜索算法。 GraphSim 是基于图的 ArtSim SSSP 算法。 Go 语言转换至 FPGA
平台使用软件定义的芯片构建定制的、可重编程的低延迟加速器。生成的存档符合 RFC 1952 GZIP 文件格式规范。GZIP 加速器提供的硬件加速 gzip
压缩速度比 CPU 压缩速度快 25 倍。

随着人类语言书写形式的演进,已经发展出数千种独特的字体系。再加上大小写(大写/小写/全大全小/小型大写)、斜体(意大利体/罗马体)、缩放体(横向缩放)、粗细、指定大小(显示/文本)、波痕体、衬线(总体分为衬线体和无衬线体),这一数量可以扩充到数百万,使得文本识别成为机器学习领域中一个振奋人心的专业学科。


XC6VLX130T-2FFG784I

XC6VLX130T-2FF784I XC6VLX130T-3FFG784C
XC6VLX195T-1FF784I XC6VLX130T-2FFG1156C XC6VLX130T-2FFG784C XC6VLX130T-2FF484I
XC6VLX130T-2FFG1156I XC6VLX130T-1FF484I XC6VLX130T-3FF784C XC6VLX130T-1FFG1156I
XC6VLX130T-1FFG1156C XC6VLX130T-3FFG1156C XC6VLX195T-1FF1156C XC6VLX130T-3FF484C
XC6VLX130T-3FFG484C XC6VLX130T-2FF484C XC5VTX240T-2FF1759I XC5VTX240T-2FFG1759C
XC5VTX240T-2FFG1759I XC6VLX130T-1FFG484C XC6VLX130T-1FFG484I 。

XC5VSX50T-1FFG665C XC5VSX35T-2FFG665C
XC5VSX50T-1FF1136C XC5VSX35T-1FFG665I XC5VSX35T-3FF665C XC5VSX35T-3FFG665C
XC5VSX240T-2FFG1738I XC5VSX35T-2FFG665I XC5VSX240T-2FF1738I XC5VSX240T-2FFG1738C
XC5VSX35T-1FF665I XC5VSX240T-2FF1738C XC5VSX240T-3FFG1738C XC5VSX35T-1FF665C
XC5VSX240T-1FF1738C XC5VSX240T-3FF1738C XC5VSX240T-1FFG1738C XC5VSX240T-1FF1738I
XC5VSX240T-1FFG1738I XC5VLX85T-2FFG1136C XC5VLX85T-2FFG1136I XC5VLX85T-3FF1136C
XC5VLX85T-3FFG1136C XC5VLX85T-1FFG1136C XC5VLX85T-1FFG1136I XC5VLX85T-2FF1136C
XC5VLX85T-2FF1136I 。

XCV200-6BG256AF XCV200-5PQG240I XCV200-5PQG240C
XCV200-5PQ240I XCV200-5PQ240C XCV2005PQ240C XCV200-5FGG456I XCV200-5FGG456C
XCV200-5FGG256I XCV200-5FGG256C XCV200-5FG456I XCV200-5FG456C XCV200-5FG456
XCV200-5FG256I XCV200-5FG256C XCV200-5BGG352I XCV200-5BGG352C 。

XCV1000E-7C/BG728 XCV1000E-7BGG560I XCV1000E-7BGG560C
XCV1000E-7BG728I XCV1000E-7BG728C-L XCV1000E7BG728C0798 XCV1000E-7BG728C-0773
XCV1000E7BG728C0773 XCV1000E-7BG728C-0763 XCV1000E7BG728C0763 XCV1000E-7BG728C
XCV1000E-7BG728C XCV1000E7BG728C XCV1000E-7BG680C XCV1000E-7BG560I 。

XC6VLX365T-3FFG1759I_XC5VLX330T-3FFG1738C


下面分析一下FPGA总功耗的分解情况,以便了解功耗的主要所在。 以Xilinx Spartan-3
XC3S1000
FPGA为例,假定时钟频率为100MHz,翻转率为12.5%,而资源利用率则取多种实际设计基准测试的典型值。FPGA功耗与设计有关,也就是说取决于器件系列、时钟频率、翻转率和资源利用率。

我们通过快速角点的例子,说明通常用VivadoHLS实现OpenCV的流程。当然,这些可综合代码也可在处理器或ARM上运行。首先,开发基于OpenCV的快速角点算法设计,并使用基于OpenCV的测试激励仿真验证这个算法。最后,将改写的OpenCV设计中的函数,替换为HLS提供的相应功能的视频函数,并使用VivadoHLS综合,在Xilinx开发环境下在FPGA可编程逻辑或作为Zynq
SoC硬件加速器实现。接着,建立基于视频数据流链的OpenCV处理算法,改写前面OpenCV的通常设计,这样的改写是为了与HLS视频库处理机制相同,方便后面步骤的函数替换。