FSK（Frequency Shift Keying）和PCM（Pulse Code Modulation）是两种常见的数字信号调制和编码方法。FSK是一种基于频率的数字调制方法，它利用不同的频率表示不同的二进制信息。FSK的原理是将二进制信息转换为对应的频率，然后将这些频率转换成的波形发送出去。接收端接收到波形后，再将其转换回二进制信息。

Vivado综合工具参数优化指南 Vivado提供多种参数控制综合优化方向，主要包括： 1.层次优化：flatten_hierarchy选项控制模块展平程度，full完全展平，none保留层次，rebuilt折中方案； 2.状态机处理：fsm_extraction自动优化编码，可指定onehot或sequential编码； 3.资源共享：resource_sharing控制算术运算共享，contr

在自然语言处理（NLP）等领域中，模型需要处理长序列的数据，例如句子或文档。然而，传统的神经网络在处理长序列时可能会遇到困难，因为它们难以有效地捕捉序列中不同位置之间的长期依赖关系。注意力机制的出现就是为了解决这个问题，它允许模型在处理序列数据时，动态地关注输入序列中的不同部分，从而更好地利用序列中的信息。

FPGA+GPU异构架构通过功能互补实现高频量化交易中"实时性"与"复杂性"的平衡：FPGA专注纳秒级实时交易链路（延迟≤200ns），GPU负责机器学习模型等复杂计算（算力达19.5TFLOPS）。三层架构设计（实时执行层、智能分析层、数据支撑层）通过PCIe4.0/5.0（延迟≤10ns）、PTP时间同步（误差≤5ns）和动态任务调度实现高效协同，满足微

深度学习训练是将数据输入到模型中，调整模型的参数（例如神经网络中的权重）以使其能够准确预测或分类新数据的过程。模型训练的主要目标是通过不断优化模型参数来最小化损失函数（例如，交叉熵、均方误差等），从而提高模型在测试数据上的泛化能力。常用的训练方式包括CPU训练、GPU训练以及多GPU训练。

所以采用 draft-and-verify 的方式，使用 drafter（小参数模型）一次生成多个候选 tokens，然后让大参数模型对所有生成的 tokens 并行验证，达到一次生成多个 tokens 的目标，从而提高吞吐率。假设大模型生成一个 token 的时间为T1，小模型生成n个候选 tokens 的时间为T2，大模型验证个候选 tokens 的时间为T3，在理想情况下，当T2+T3=T1

本文介绍了FPGA时序报告的设置与解读方法。首先需要准备FPGA工程并打开时序报告。重点解读了Timer Settings中的两个模块：Settings模块定义了时序分析的全局规则，包括多Corner分析、悲观度消除等参数；Multi-Corner Configuration模块则配置了不同工艺-电压-温度组合的分析规则，包含Slow和Fast两个典型Corner的分析设置。这些配置参数共同决定了

本文详细介绍了使用Vivado HLS工具实现FIR滤波器的完整流程。首先确定FIR参数（15阶、100MHz采样、20MHz通带截止等），通过Python计算量化系数。然后给出C/C++实现代码，包含定点数处理、移位寄存器和累加操作。最后分步骤说明Vivado HLS项目创建、C仿真、综合、RTL验证和IP导出的具体操作，包括添加源文件、配置设备、查看资源报告等关键环节。整个过程展示了如何将算法

本文系统介绍了Vivado中21种关键时序约束指令，涵盖时钟约束、接口约束、时序例外约束等类型。主要内容包括：时钟相关约束（主/衍生时钟创建、时钟组设置）、延时参数设置（时钟延时/抖动/不确定性）、输入输出接口约束（建立保持时间要求）、时序例外处理（虚假路径/多周期路径）、以及特殊约束（总线偏斜/锁存器时间借用等）。这些指令为FPGA设计提供精确的时序控制手段，确保电路在目标频率下稳定工作。通过合

Transformer 架构是深度学习领域中一项具有重大影响力的创新，自 2017 年在《Attention Is All You Need》论文中被提出以来，它已经在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等多个领域取得了巨大的成功，并成为了许多先进模型的基础架构。