XC6VLX550T-L1FFG1760I

发布时间:2020/11/3

XC6VLX550T-L1FFG1760I_XC5VLX85-2FF1153C导读

功耗估计
功耗估计是低功耗设计中的一个关键步骤。使用功耗估计工具虽难以达到精准,但仍然可以通过确认高功耗模块来为功耗优化提供极好的指导。
如图1所示,某些外部因素对功耗具有呈指数的影响;环境的微小变化即可造成预估功耗的重大变化。虽然确定FPGA功耗的最准确方法是硬件测量,但功耗估计有助于确认高功耗模块,可用于在设计阶段早期制定功耗预算。

半导体发展至今,不可避免的事实便是摩尔定律正在放缓。而在摩尔定律放缓,登纳德缩放比例定律和阿姆达尔定律接近瓶颈之下,摩尔甚至也曾给出“解药”,即“异构计算”,现在正是异构CPU与加速器的“黄金时代”。


XC6VCX75T-1FFG784C

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。

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。

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。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。

FPGA的设计中使用了多种功耗驱动的设计技术。以Xilinx
Virtex系列为例,因为配置存储单元可占到FPGA中晶体管数的1/3,所以在该系列中使用了一种低漏电流的“midox”晶体管来减少存储单元的漏电流。DSP模块中乘法器的功耗不到FPGA架构所构建乘法器的20%。鉴于制造偏差可导致漏电流分布范围很大,可筛选出低漏电流器件,以有效提供核心漏电功耗低于60%的器件。动态功耗问题则用低电容电路和定制模块来解决。为了减少静态功耗,还全面采用了较长沟道和较高阈值的晶体管。


XC6VLX195T-2FF784C

XC5VLX85-3FFG1153C XC5VLX85-3FFG676C
XC5VLX85T-1FF1136C XC5VLX85T-1FF1136I XC5VLX85-2FFG676I XC5VLX85-2FFG676C
XC5VLX85-3FF676C XC5VLX85-1FF1153I XC5VLX50T-3FFG1136C XC5VLX85-1FFG1153C
XC5VLX85-1FF1153C XC5VLX85-1FF676C XC5VLX85-1FFG1153I XC5VLX85-2FF1153C
XC5VLX85-1FF676I XC5VLX85-1FFG676C XC5VLX85-2FF1153I XC5VLX85-2FFG1153C
XC5VLX85-1FFG676I XC5VLX85-2FF676C XC5VLX85-2FFG1153I XC5VLX85-3FF1153C
XC5VLX85-2FF676I XC5VLX50T-1FF665I XC5VLX50T-1FFG1136C XC5VLX50T-1FFG1136I
XC5VLX50T-1FFG665I 。

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 。

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 。

XC6VLX550T-L1FFG1760I_XC5VLX85-2FF1153C


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。

IplImage对图像的另一种优化是变量origin原点,为了弥补这一点,OpenCV允许用户定义自己的原点设置。IplImage类型较之CvMat多了很多参数,比如depth和nChannels。在OpenCV类型关系上,我们可以说IplImage类型继承自CvMat类型,当然还包括其他的变量将之解析成图像数据。