
在医疗领域,医学影像分割技术是疾病诊断、治疗规划和手术导航等关键环节的重要支撑。UNet作为一种经典的卷积神经网络架构,凭借其编码器-解码器结构和跳跃连接设计,在医学影像分割任务中表现出色。然而,传统的基于CPU或GPU的软件实现方式在实时性方面存在不足,难以满足临床应用对快速响应的需求。现场可编程门阵列(FPGA)凭借其高度并行性和可重构性,成为加速UNet模型推理的潜在解决方案。
脑机接口(BCI)技术旨在实现大脑与外部设备的直接通信,其核心挑战在于高精度、低延迟的神经信号采集与处理。高密度微电极阵列(HDMEA)与现场可编程门阵列(FPGA)的结合,为突破这一瓶颈提供了技术路径。本文从硬件架构、信号处理算法及工程实现三个维度,解析该方案的核心原理与实现方法。
当然,我们可以尝试通过遵循良好的FPGA开发过程来减少这种情况,从而实现结构化方法。这样的方法可以完成高质量的设计。通常,该开发过程将包含几个不同的阶段、过程和审查,以执行结构化方法
该系列25A QPL机电功率继电器符合MIL-PRF-83536规范和ISO-9001认证标准
经优化,Agilex™️ 7 M系列 FPGA专为 AI与数据密集型应用设计,有效缓解内存瓶颈
在ZCU104上部署PetaLinux 2024.2,并提供安装、引导和自定义应用程序,用于高级嵌入式系统开发。
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技术发展日新月异,为应对功耗和散热挑战,改善应用性能,FPGA、处理器、DSP和ASIC等数字计算器件的内核电压逐渐降低。同时,这也导致内核电源容差变得更小,工作电压范围变窄。大多数开关稳压器并非完美无缺,但内核电压降低的趋势要求电源供应必须非常精确,以确保电路正常运行1。窗口电压监控器有助于确保器件在适当的内核电压水平下运行,但阈值精度是使可用电源窗口最大化的重要因素2。
只要FPGA设计中的所有资源不全属于一个时钟域,那么就可能存在跨时钟域问题,因为异步逻辑其实也可以看做一种特殊的跨时钟域问题。
在现代嵌入式系统设计中,FPGA(现场可编程门阵列)与MCU(微控制器)的协同开发已成为一种高效且灵活的设计方案。FPGA以其高度并行处理和可重构性,擅长处理高速、复杂的数据运算任务;而MCU则以其低功耗、易编程的特点,擅长处理系统控制任务。通过合理的软硬件任务划分与通信优化,可以充分发挥两者的优势,提升系统整体性能。
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与传统的微控制器相比,FPGA(现场可编程门阵列)是独一无二的,因为它们不执行顺序指令。相反,它们由一组可配置的逻辑块组成,这些逻辑块可以被重新编程以执行自定义的数字逻辑功能。这使得FPGA可以并行执行多个操作,使其在信号处理、数据处理和实时控制等特定任务中非常高效。
在FPGA工具的软件世界中,用于在FPGA上开发设计的ide似乎每年都在加速,我在这里使用“加速”是一个双关语。这就意味着不缺少安装技巧和技巧。所以我在这里再次使用AMD FPGA工具版本2024.2,因为我在这个安装过程中发现了一些新的东西(甚至不要问我专门用于Vivado/Vitis安装的硬盘空间的绝对数量)。
定制化基带处理解决方案结合Arm Neoverse CPU、Ceva硬件加速5G NR基带平台和SynaXG 5G NR RAN专业技术,效率相比传统解决方案提高10倍,相比FPGA替代方案提高20倍
在当今快节奏的世界中,技术正以前所未有的速度发展,FPGA设计也不例外。高级工具正在迅速出现,以前所未有的速度加速开发。传统上,FPGA设计包括用硬件描述语言(hdl)编写代码,并使用合成工具来映射设计。虽然这些传统方法仍然是必不可少的,但像Vitis Model Composer和HDL Coder这样的工具已经大大简化了开发过程,特别是对于基于sdr和fpga的系统。BAE系统公司的一位高级官员表示:“一位拥有多年VHDL编程经验的工程师用我们的传统设计流程手工编写了一个功能齐全的SDR波形,耗时645小时。另一位经验有限的工程师使用Simulink和Xilinx System Generator在不到46小时内完成了相同的项目。”
多年来,在超过100个Hackster项目中,我们研究了一些非常深入和复杂的解决方案,从机器人到视觉处理,创建自己的硬件,当然还有涵盖数学等概念的项目,以及fpga中的滤波。
本系统基于米尔MYC-YM90X核心板构建,基于安路飞龙DR1M90处理器,搭载安路DR1 FPGA SOC 创新型异构计算平台,充分发挥其双核Cortex-A35处理器与可编程逻辑(PL)单元的协同优势。通过AXI4-Stream总线构建的高速数据通道(峰值带宽可达12.8GB/s),实现ARM与FPGA间的纳秒级(ns)延迟交互,较传统方案提升了3倍的传输效率,极大地提升了系统整体性能。
现在的FPGA不仅包含以前的LE,RAM也更大更快更灵活,管教IOB也更加的复杂,支持的IO类型也更多,而且内部还集成了一些特殊功能单元。
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