fpga与大数据|TI TMS320C6678 DSP + Xilinx Kintex-7 FPGA高速大数据采集处理开发板的视频教程哪家好比较系统完整

『壹』 fpga和asic开发流程的区别

1、FPGA——现场可编程门阵列

FPGA（Field－ProgrammableGateArray），即现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。

ASIC具有高性能、低功耗的优势，但它们包含的任何算法——除了那些在软件内部处理器内核执行的——其余都是“冻结的”。所以这个时候我们就需要现场可编程门阵列（FPGA）了。早期的FPGA器件的架构相对简单——只是一系列通过可编程互连的可编程模块。

『贰』 fpga加速卡干嘛用的

FPGA（Field Programmable Gate Array）可编程门阵列。简单的说就是将固定的数据处理程序硬件化，把CPU从大量的数据处理中解放出来。就跟显卡一样，显卡只是将3D的运算和图形加速功能硬件化了。FPGA加速卡可根据需要进行编程满足各种需求，比如高速网络处理，大数据计算，数据分析，人工智能，网络安全，动画转码等等。。

『叁』 详解人工智能芯片CPU/GPU/FPGA有何差异

第一、IBM与全球第一大FPGA厂商Xilinx合作，主攻大数据和云计算方向，这引起Intel的巨大担忧。Intel已经在移动处理器落后，大数据和云计算领域不能再落后。第二、FPGA在云计算、大数据领域将深入应用。Intel此次与Altera合作，将开放Intel处理器的内部接口，形成CPU+FPGA的组合模式。其中FPGA用于整形计算，cpu进行浮点计算和调度，此组合的拥有更高的单位功耗性能和更低的时延。第三、IC设计和流片成本。随着半导体制程指数增长，FPGA在物联网领域将替代高价值、批量相对较小（5万片以下）、多通道计算的专用设备替代ASIC。同时，FPGA开发周期比ASIC短50%，可以用来快速抢占市场。

『肆』 什么叫FPGA的配置模式FPGA的器件有哪几种配置模式每一种配置模式有什么特点FPGA的配置流程如何

大概可以分为主串、主并、从串、从并、JTAG模式等等。很简单，FPGA主动控制的配置就是主，外部CPU控制的配置就是从，串并你懂的，就是串行还是并行数据进去。JTAG是标准的，CPLD/FPGA都支持的，也可以配置。配置流程要去看数据手册，如果是从方式配置，你需要产生一个时序给FPGA，包括时钟和初始化信号，因为没几个脚，很简单的。

『伍』 FPGA在图像处理方面发展前途

挺有前途的，图像系统是大数据并且要求高速处理，FPGA是全硬件，很适合的！

『陆』 TI TMS320C6678 DSP + Xilinx Kintex-7 FPGA高速大数据采集处理开发板的视频教程，哪家好比较系统完整

TMS320C66788 核定点和浮点数字信号处理器TMS320C6678供应商：拍明芯城描述The TMS320C6678 Multicore Fixed and Floating Point Digital Signal Processor is based on TI's KeyStone multicore architecture. Integrated with eight C66x CorePac DSPs, each core runs at 1.0 to 1.25 GHz enabling up to 10 GHz. The device supports high-performance signal processing applications such as mission critical, medical imaging, test, and automation. The C6678 platform is power efficient and easy to use. The C66x CorePac DSP is fully backward compatible with all existing C6000 family of fixed and floating point DSPs.特性Eight TMS320C66x DSP Core Subsystems at 1.00 GHz and 1.25GHz320 GMAC/160 GFLOP @ 1.25GHz32KB L1P, 32KB L1D, 512KB L2 Per Core4MB Shared L2Multicore Navigator and TeraNet Switch Fabric – 2 TbNetwork Coprocessors- Packet Accelerator, Security AcceleratorFour Lanes of SRIO 2.1 – 5 Gbaud Per Lane Full DuplexTwo Lanes PCIe Gen2 – 5 Gbaud Per Lane Full DuplexHyperLink – 50Gbaud Operation, Full DuplexEthernet MAC Subsystem – Two SGMII Ports w/ 10/100/1000 Mbps operation64-Bit DDR3 Interface (DDR3-1600) – 8 GByte Addressable Memory Space16-Bit EMIF – Async SRAM, NAND and NOR Flash SupportTwo Telecom Serial Ports (TSIP) – 2/4/8 Lanes at 32.768/16.384/8.192UART InterfaceI2C Interface16 GPIO PinsSPI InterfaceSixteen 64-Bit TimersThree On-Chip PLLs

『柒』 fpga有什么用

可以有好多IO口的芯片，用处的话，好多用处，1视频光端机的主芯片用的就是FPAG2 硬盘数据恢复用的PC-3000 的卡上用的主芯片就是FPGA ，视频呢采集卡，等等

『捌』 详解人工智能芯片 CPU/GPU/FPGA有何差异

GPU与CPU的区别：CPU的内核比较少（单核、双核、四核、八核等等），比较复杂，功能强大；GPU的内核比较多（好几百甚至上千个），但比较简单，功能单一，适合于进行像素级并行图形处理。虽然GPU最初是为图形处理而设计的，但由于它具有并行处理特性，现在已经将其应用到众多的需要并行处理的非图形领域了。例如DNA 排序、物理建模、消费者行为预测、GPU云服务器等等。

GPU与深度学习的关系：原本深度学习与图形无关，当然也与图形处理器GPU无关。深度学习需要大量的训练，训练算法并不复杂，但数据量大。如果用CPU进行训练，CPU的内核少，训练时间就长；而GPU的多内核优势在此时就发挥出来了。因此，玩深度学习的人，在进行训练时，就借用GPU的多内核、并行处理的优势，将GPU用到了非图形领域。

FPGA也有并行处理优势，也可以设计成具有多内核特点的硬件。所以，目前深度学习就存在采用GPU和FPGA这两大类硬件的现状。

『玖』 FPGA做DSP的优点有哪些

FPGA： 时序控制能力强。（时序能力强，没有指令周期，速度快）控制能力较强（由于没有指令集，不如ARM和单片机）。数字信号处理及算法弱（这里讲的弱是指内部不集成DSP的前提下）DSP：时序控制能力较弱。（没办法。有了指令集，就有指令周期。而且受到时钟约束）控制能力较强（有指令集。但是不是专业搞控制的）数字信号处理及算法强（专业特长嘛）DSP和FPGA开发的概述：DSP，专用电路（内部结构已经固定）通过对RAM内部的指令和数据工作（这个是CPU和ARM等等的工作方式）所以开发遵循嵌入式软件的设计原则。调试应更注重于算法的实现。FPGA，ASIC一种,经典FPGA的内部结构是寄存器+组合逻辑（查找表）。最后是按照逻辑电路进行设计。所以是属于硬件设计原则。调试除了需要关心功能以外，还需要关心电路方面的特性。比如说延迟，整体功率等等。开发工具：DSP仿真器，开发板。仿真器比较多，网上查吧，DSP仿真器，网上大堆的，嫌不够正规，TI网站自己找教程和datasheet。FPGA：开发工具比较多，他分成综合工具，仿真工具和开发板，综合工具altera的Quartus和xilinx的ISE以及synplicity的synplify用的比较多。仿真么，modelsim，时序仿真利器。也是网上去找吧。多滴很~~技术支持你不用担心~TI和Xilinx和Altera的支持非常非常地道。就一个问题。英文要好。至少你能静下心来看。上了他们的网站。你就知道什么叫专业。fpga还好，因为就几家大公司才有能力出。dsp么，具体问题具体分析咯。选择策略方面。这个是经验谈啊：不能绝对的说。DSP么，专业性比较强。而且的确能做别的IC做不了的事情（人家里面乘法器资源没话说稳定性和效率在数字信号处理这块基本无人能出其右）FPGA呢相对来说可以运用的面比较广泛（不过也是近期的事情。其实FPGA很早就有。只是当初设计领域都是通信方面的。现在有集成CPU和DSP以及公司提供的软核的强力支持，设计面越来越广）。

『拾』 学习软件开发和大数据哪个更有前途

各大电脑培训机构即将到达战场，请做好准备。