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Lua 是在1993年由罗伯托·耶鲁萨林斯希、Luiz Henrique de Figueiredo和Waldemar Celes创建的，他们当时是巴西的里约热内卢天主教大学的计算机图形技术组（Tecgraf）成员。与 Python 不同，Lua 的设计初衷是快速、高效且轻量级，使其成为嵌入式系统的理想脚本语言。Lua 是动态类型的，通过基于寄存器的虚拟机解释字节码运行，并具有增量式垃圾回收的自动

转自 | 新智元编辑 | 拉燕 David搞机器学习模型训练，算力不行，不行。谷歌Cloud TPU v4 Pods预览版最新发布，算力再刷新高。最近，在谷歌的I/O开发者大会上，谷歌除了发布令人眼花缭乱的新手机、AR眼镜和全家桶软件升级之外， 还为全球的机器学习玩家带来了一发「重磅炸弹」。一年前亮相的TPU v4，已经正式部署在谷歌云机器学习集群上了。这件机器学习「大杀...

该公司声称，与基于 Nvidia GPU 的部署相比，该平台在大型语言模型推理方面可降低高达 50 倍的总拥有成本和 80% 的功耗。通过将最先进的FPGA与专有的机器学习优化技术相结合，与基于标准GPU的解决方案相比，每个GB的总拥有成本 (TCO) 可降低5-50倍。硬件的不灵活性加剧了这个问题：4 位量化理论上可以使吞吐量翻倍，但 Rastegari 指出，在像 H100 这样缺乏原生支持的

最近收到了高云寄过来的FPGA板卡，下图：来源：https://wiki.sipeed.com/hardware/zh/tang/tang-primer-20k/primer-20k.htmlFPGA主要参数:FPGA型号参数GW2A-LV18PG256C8/I7逻辑单元(LUT4)20736寄存器(FF)15552分布式静态随机存储器S-SRAM(bits)41472块状静态随机存储器B-...

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关于Zynq的理论部分，参考http://www.zynqbook.com/本文大部分截图摘抄自《zynqbook》ZYNQ架构双核ARM Cortex-A9 处理器：ARM Cortex-A9 是一个应用级的处理器，能运行完整的像Linux 这样的操作系统传统的现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）逻辑部件：基于Xilinx 7系列的FPGA 架

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

本文作者：AMD 高级产品应用工程师 Kevin Morris这篇博客展示了在 AMD Zynq 设计中，如何用 Vitis Vision Library 中的函数（remap）导出一个 IP，并基于此 IP 构建一个的硬件平台（XSA），进而基于此平台来运行嵌入式应用。remap 函数是指从图像的某个位置获取像素信息，并将这些像素信息重新放置到另一个图像的另一个位置。在此示例中，设计将使用 1.