在 FPGA 的学习资料里，真正把 Zynq MPSoC、PYNQ 和机器学习应用结合在一起讲清楚的书其实并不多。它不仅介绍 Zynq MPSoC 的体系结构，还结合 PYNQ Python 框架，一步一步展示如何在 FPGA 上实现机器学习和硬件加速应用。传统 FPGA 开发往往偏硬件，但随着 异构计算、AI 推理和边缘计算的发展，FPGA 正越来越多地与软件生态结合。最后的部分则聚焦 机器学习

System Generator从入门到放弃(二)-Digital Filter文章目录System Generator从入门到放弃(二)-Digital Filter一、安装与使用1、简介  System Generator是Xilinx公司进行数字信号处理开发的一种设计工具，它通过将Xilinx开发的一些模块嵌入到Simulink的库中，可以在Simulink中进行定点仿真，可以设置定...

在中间状态下，可以看到神经元 1 的每隔一次脉冲都会触发神经元 3 的一个脉冲，同时也可以看到由阈下耦合产生的微小电压。最终的平衡状态显示，神经元 1 的每次脉冲都会触发神经元 3 的一个脉冲。这个项目展示了如何在 FPGA 上实现一个并行的 脉冲神经网络（Spiking Neural Network, SNN），包括神经元模型、突触模型、学习机制等核心部分，在硬件中用 Verilog 语言进行建

FINN 是一个由 Xilinx（现 AMD Research）集成通信与 AI 实验室开源的机器学习框架，它提供了一个端到端的方案，用于探索和实现 量化神经网络（QNN）在 FPGA 上的高效推理加速器。FINN 内置大量基于 Vitis HLS 和 RTL 的流式组件模板，每个组件代表神经网络中的一层，如卷积、线性层等，这些模块可以按需组合生成硬件设计。与传统库不同，FINN 不只是一个简单的

Vivado 在编译的时候会报错，完整的错误信息如下：[Common 17-69] Command failed: This design contains one or more cells for which bitstream generation is not permitted:tri_mode_ethernet_mac_i/inst/tri_mode_ethernet_mac_0...

之前推荐过适合FPGA的神经网络，包括CNN、DNN及SNN等，想实现的可以去看下：优秀的 Verilog/FPGA开源项目介绍（三十五）- TinyML优秀的 Verilog/FPGA开源项目介绍（二十四）- 脉冲神经网络 (SNN)优秀的 Verilog/FPGA开源项目介绍（二十二）- 深度神经网络 (DNN)优秀的 Verilog/FPGA开源项目介绍（二十一）- 卷积神经网络（CNN）优

这是新的系列教程，在本教程中，我们将介绍使用 FPGA 实现深度学习的技术，深度学习是近年来人工智能领域的热门话题。在本教程中，旨在加深对深度学习和 FPGA 的理解。用 C/C++ 编写深度学习推理代码高级综合 (HLS) 将 C/C++ 代码转换为硬件描述语言FPGA 运行验证在这最后一篇文章中，将描述在推断更大的网络时如何解决计算复杂性增加的问题的常用策略。低计算成本技术首先，我们将讨论如何

这是新的系列教程，在本教程中，我们将介绍使用 FPGA 实现深度学习的技术，深度学习是近年来人工智能领域的热门话题。在本教程中，旨在加深对深度学习和 FPGA 的理解。用 C/C++ 编写深度学习推理代码高级综合 (HLS) 将 C/C++ 代码转换为硬件描述语言FPGA 运行验证在之前的文章中，我们已经依次抽取了推理核的任务并行度和循环并行度。在本文中，我们将提取推理内核的数据并行性。数据并行数

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随着5G和AI技术不断成熟和发展，如今基于AI辅助的无线通信正逐步从学术界走向产业界落地。12022MWC上的5G+AI近日举行的2022年世界移动通信大会（MWC）上，各大通信玩家纷纷拿...