【AI算力时代】通用芯片还能死撑多久？｜FPGA的前世今生与硬件加速 ｜PYNQ
硬件加速
熔断
ROM
GPU和FPGA
PLA
PAL 这是书上主流的
FPGA XC2064
CLB 矩阵
晶体管增长
SRAM
DRAM
实时视频处理
模块化的设计 IP核
ZYNQ-7000 的 7020
SOC = PL +PS
CPU、GPU、FPGA、ASIC
这张图更好
zynq7010 ebaz 矿板 30 但是你这板子有说明社区吗？
边缘计算
流水钱加速 分支预测
乱序执行和顺序执行
利用规律去提前预测，但是怎么形成规律？
规律直接编写在程序里？
PYNQ
BNN和QNN
D to C
C to D
文献阅读
延迟低 AR 自动驾驶
在FPGA上实现yolo5……
英文原版的话就是很多概念都具象化了，就是废话很多
很多概念的描述和说法都可以对应上，这是另一个优点
解释学下的描述方式应该保持一致
Con9怎么你了？
VScode这么牛？
CUDA GPU
python？,可以有很直观的展示
kaggle，好好好
呃呃iMAC
tor和duck duck go
经典 滑动窗口
为什么用着这么舒服？
EBAZ4205 矿板
唉，资本
唉，美国
所以为什么不让用FPGA和ASIC挖矿？
简介：
PYNQ社区：http://www.pynq.io/
视频中出现的代码:
https://github.com/Xilinx/BNN-PYNQ
https://github.com/Xilinx/PYNQ/tree/master/boards/Pynq-Z2
用到的开发板型号：PYNQ-Z2
结论：还得是DSA和ASIC
评论：视频说明性很好，但是中间衔接不流畅，算是有让有接触的人把知识串起来
PYNQ：
PYNQ is an open-source project from AMD® that makes it easier to use Adaptive Computing platforms.
Using the Python language and libraries, designers can exploit the benefits of programmable logic and microprocessors to build more capable and exciting electronic systems.
PYNQ can be used with Zynq, Zynq UltraScale+, Zynq RFSoC, Alveo accelerator boards and AWS-F1 to create high performance applications with:
- parallel hardware execution
- high frame-rate video processing
- hardware accelerated algorithms
- real-time signal processing
- high bandwidth IO
- low latency control
