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高层次综合

高层次综合的相关文献在1989年到2022年内共计170篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、无线电电子学、电信技术、经济计划与管理 等领域,其中期刊论文116篇、会议论文10篇、专利文献117724篇;相关期刊68种,包括哈尔滨工程大学学报、电子技术应用、中国集成电路等; 相关会议9种,包括第二十届计算机工程与工艺年会暨第六届微处理器技术论坛 、2014四川省电子学会半导体与集成技术专委会学术年会、第六届中国测试学术会议等;高层次综合的相关文献由351位作者贡献,包括陈弟虎、王自鑫、魏少军等。

高层次综合—发文量

期刊论文>

论文:116 占比:0.10%

会议论文>

论文:10 占比:0.01%

专利文献>

论文:117724 占比:99.89%

总计:117850篇

高层次综合—发文趋势图

高层次综合

-研究学者

  • 陈弟虎
  • 王自鑫
  • 魏少军
  • 孙强
  • 王磊
  • 马光胜
  • 涂玏
  • 边计年
  • 郑洪滨
  • 张仕杰
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

年份

    • 潘妍; 程岳; 高雅濛
    • 摘要: 近年来,现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)凭借其灵活性、低功耗等特点吸引了工业界和学术界的广泛关注与应用,随着硬件发展增速变缓,摩尔定律失效,异构计算以不可阻挡的趋势成为当前热门领域。高层次综合技术有效地解决了在异构计算形势下,如何以软硬件协同方式进行开发,如何降低软件算法开发人员使用硬件设计的学习门槛,如何加速系统开发过程中的快速原型迭代等诸多问题。高层次综合技术能够将高层次语言描述的逻辑结构自动转换为低抽象级语言描述的电路模型,使得硬件开发具有了更高的灵活性和高效性。高层次综合技术经历了长期的探索,从高层次综合技术出现的背景和需求为出发点,介绍其早期发展历史,涉及的关键基础技术和优化方法,并对影响力较大的技术工作做以总结,最后提出未来的展望与挑战。
    • 刘佶
    • 摘要: Sobel边缘检测算法是图像处理中一种经常用到的算法,其执行效率往往会影响整个处理过程的实时性。本文基于前人的工作,使用Xilinx公司的ZYNQ系列FPGA基于HLS语言实现了该算法,使用VivadoHLS开发环境自带的优化功能对其核心卷积运算进行了优化,并将几种优化方式的结果进行了对比。
    • 尹震宇; 徐光远; 张飞青; 徐福龙; 李兴滢
    • 摘要: 当前,卷积神经网络越来越多的应用于工业生产中,传统的基于CPU及GPU的神经网络平台存在体积大、能耗高等缺点,在工业生产现场部署存在困难.基于ARM的嵌入式平台虽然易于部署,但存在算力低的缺点,难以高效的实现卷积神经网络.针对此问题,本文设计并实现了一种基于Zynq平台的卷积神经网络单元,通过充分利用Zynq平台上FPGA端并行计算的特点,对卷积神经网络中卷积层进行加速,使用高层次综合(High-Level Synthesis,HLS)进行卷积层和池化层IP核的设计,并针对性的给出优化方案.最终实现在嵌入式平台上对手写数字的高效识别.经实验验证,该设计单元在较少占用FPGA上计算资源的同时,快速、准确地进行手写数字识别.
    • 甘芷莹
    • 摘要: 设计空间探索(DSE)问题一直是一个具有挑战性的问题,因为设计空间大小呈指数倍增长,仿真时间非常长,并且DSE存在多个目标。由于人工探索的局限性促使了许多自动探索的算法的提出,于是设计师们希望通过一种自动化的方法来解决这个问题,从而加快探索过程。本文旨在通过对设计空间探索技术进行的调查,以便为研究人员提供有关未来研究方向的见识。
    • 石添介; 刘飞阳; 田径; 赵一煊
    • 摘要: 嵌入式环境下使用FPGA作为协处理器进行算法加速已经被业界广泛使用,但传统FPGA逻辑设计的流程复杂,开发难度大,无法快速重构,不能满足算法模型快速迭代的需求,采用半自动化的FPGA优化部署方案是较为合适的技术路线。面向下一代航空电子系统微型化智能化的需求,使用FPGA作为深度学习加速协处理器,针对典型机载任务中涉及的空战决策算法,使用高层次综合技术完成深度学习算法在FPGA上部署、优化、加速的全流程设计,收获了明显的加速效果,并为FPGA循环神经网络加速器设计和快速开发提供详细的技术支撑。
    • 雷晨; 何乐生; 王威廉
    • 摘要: 针对云南边远山区低网络覆盖率和低传输速率下普通移动设备对神经网络处理速度慢、成本高、效率低的问题,提出一种基于APSoC的心音辅助诊断算法的硬件加速方法。在对5122例心音信号进行去噪、特征提取等预处理后,训练CNN网络模型用于心音样本分类。设计通用卷积电路与通用池化电路,将HLS优化后生成硬件电路部署至Zynq-7020 APSoC硬件平台,实现CNN算法的硬件加速。实验结果表明,相同条件下,其分类速度相比Intel-i7-8700提高了35倍,分类准确率仅损失了不到1%。该方法满足了高性能、低功耗、低成本等要求,为先心病初诊辅助诊断提供了一种离线解决方案。
    • 吴李煜; 张紫龙; 张华君; 田野; 常胜
    • 摘要: 低空航拍视角往往背景复杂、目标小而多,难以检测识别,实际飞行器又有低延时和高处理速度的要求。针对该应用场景,文中提出完整的嵌入式FPGA解决方案,多种技术模块化协同地实现深度学习应用的高效部署。由飞行器定向采集制作数据集,基于SSD优化深度学习网络框架;通过高层次综合的方式设计辅助计算核,并定制DPU加速核,共同组成硬件平台,由Vitis工具链统合编译生成嵌入式操作系统镜像;基于Vitis AI技术生成网络推断函数库,基于OpenCL技术设计高层次综合硬件调度函数库,以动态链接库的方式兼容于基于Python设计的多线程主机应用程序中。测试结果表明,测试集上的均值平均精度(mAP)为0.55,实时处理速度约为20 f/s。文中方案在指标上满足了应用需求,并且可推广至其他深度学习的嵌入式部署设计。
    • 陈雷; 张瑶伟; 王硕; 周婧; 田春生; 庞永江; 马筱婧; 周冲; 杜忠
    • 摘要: SRAM型现场可编程门阵列(FPGA)在空间辐射环境中容易受到单粒子效应的影响,从而发生软错误,三模冗余技术(TMR)是目前使用最广泛的缓解FPGA软错误的电路加固技术。该文首先介绍了三模冗余技术研究现状,然后总结了三模冗余工具常用的细粒度TMR技术、系统分级技术、配置刷新技术、状态同步技术4项关键技术及其实现原理。随着FPGA的高层次综合技术愈发成熟,基于高层次综合的三模冗余工具逐渐成为新的研究分支,该文分类介绍了当前主流的基于寄存器传输级的三模冗余工具,基于重要软核资源的三模冗余工具,以及新兴的基于高层次综合的三模冗余工具,最后对FPGA三模冗余工具的未来发展趋势进行了总结与展望。
    • 成祥; 陈迟晓; 翟鹏; 张立华
    • 摘要: 同步定位和建图(SLAM)是解决机器人探索未知环境的最基本的方法之一,它能够让机器人在无需预先获得场景定位基础结构的条件下便可以进行定位和避障.作为一个普遍而通用的解决方法,光束平差法被绝大多数的视觉SLAM算法的后端优化环节所采用,但实际应用中需要耗费大量的计算资源和时间.目前,视觉SLAM算法对算力要求越来越高,其中后端性能优化更是直接影响视觉SLAM算法的整个性能.本文提出一种基于FPGA的光束调整加速架构,该架构包括矩阵乘加加速器、舒尔补构造加速单元以及预处理共轭梯度求解器,能够有效地简化求解矩阵规模,以并行化方式加速求解后端优化方程.本文使用高层次综合来实现基于块的预处理共轭梯度加速器的并行化设计,比ARM计算平台提升了27.7倍的执行速度,节省了约95%的能耗,所提出的加速架构能灵活适用于采用各种视觉SLAM算法的光束平差法部分的运算.
    • 陈书祺; 占薇; 刘益巧; 徐龙洁; 陈鑫
    • 摘要: 随着高层次综合工具的快速发展,越来越多的人直接使用C、C++等高级语言来进行集成电路设计以缩短开发周期。虽然大部分高层次综合设计基于Xilinx Vivado HLS工具实现,但其主要被硬件开发工程师所熟悉,而MATLAB具有运算能力强、语法简单易于学习掌握、应用范围广等优势,被众多算法工程师所接受,因此MATLAB高层次综合工具也具有非常宽广的应用前景。为了探究基于MATLAB的高层次综合工具的设计效率,本文基于MATLAB的高层次综合工具,完成了加法器、比较器、四选一数据选择器、乘法器这些基础运算模块的设计。随后,在Xilinx Vivado开发环境中,将高层次综合设计与传统寄存器传输级(RTL)设计进行了性能对比,使用MATLAB进行高层次综合设计功耗变化程度在-5%~10%区间,面积使用量约增加5%,时序改变程度则是-14%~17%。
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