1、某司研制的可重构雷达信号模拟器主要针对部队、训练基地、科研院所等用户,在作战训练、装备研发、试验测试等需求方面,为雷达侦察/干扰装备模拟定制化、实战化、动态逼真的复杂电磁环境信号,配合装备可完成性能鉴定试验、战术训练、测试检查等任务。
2、中科胜芯电子科技有限公司,公司联合研究所在可编程芯片与系统研究领域的核心技术团队,顺应国家创新驱动发展战略趋势,通过深挖FPGA等技术开发适合于市场的人工智能芯片,同时创立专为人工智能芯片设计与应用服务的高科技企业。
3、在ALR-94雷达警告接收机的指示下,APG-77雷达可***用2*2度针状波束对指向的目标进行扫描,提高了搜索效率外,还使得敌方几乎无法截获F22的雷达信号,ALR-94雷达警告接收机还可直接向AIM-120空对空导弹实时输入目标数据,同时通过APG-77雷达的针状波束对指向为导弹提供目标距离和速度参数。
清微智能的Thinker架构分析如下:核心结构:算力核心:Thinker***用systolic运算形式的CGRA结构。这种结构通过指令级动态配置,实现PE阵列的异构并行计算能力。优化方案:数据重排模块:优化数据供给,提高数据处理的效率。
清微智能推出面向语音和图像识别领域的低功耗AI加速器Thinker。通过论文深入分析其硬件设计特点和优化方案,讨论低功耗目标下硬件可重构设计思路。Thinker算力核心是systolic运算形式的CGRA结构,通过指令级动态配置实现PE阵列异构并行计算能力,同时通过数据重排模块优化数据供给。设计细节和方法选择有启发性。
一方面,因为没有传统指令驱动的计算架构中取指和译码操作的延时和能耗开销,二是在计算过程中以接近“专用电路”的方式执行,是一种高效而灵活的计算架构,所以在能在算力和能耗上取得很好的平衡,达到更高的能效比。补充一下与传统芯片的对比:CPU架构基于通用指令,以时域执行模式进行计算,非常灵活。
算法变化时,再次配置,重构不同计算通路执行任务。CGRA与FPGA相似,皆可根据需求配置硬件资源互联,构造数据计算通路,但CGRA计算单元颗粒度更大,性能在特定场景下优于FPGA,且编译器友好度更高。深入理解FPGA与CGRA工作原理,需关注其在不同计算场景中的应用差异。
GPU:凭借高度并行计算能力,特别适用于深度学习任务。NVIDIA的Tensor Core技术进一步优化了GPU的深度学习计算能力。FPGA:允许开发者自定义硬件电路,实现高度定制化和低功耗计算,具有可重构性。ASIC:专注于特定的深度学习算法优化,提供高能效比。NPU:专门设计用于加速神经网络运算,具有高度并行计算单元。
RA 1芯片在多媒体处理、语音信号处理、图像处理等领域的应用表现优异,同时,它也可以被用于加速各种计算操作,例如金融计算、科学计算、机器学习等。随着云计算、大数据等技术的兴起,RA 1芯片作为一种高性能、灵活的可重构计算架构,将在未来得到更广泛的应用和发展。
王博强调,可重构计算芯片在算力越大场景中优势显著,其即时重构、高能效、低功耗、通用性与灵活性等特性,使得在不同应用中提供更高效、更节能的解决方案成为可能。在智能设备、云端服务等领域,可重构计算芯片展现出其独特价值,如在可穿戴设备中的音频降噪算法,相比传统DSP,能大幅降低能耗。
1、可重构计算的优点是硬件设计的实现基于软件的灵活性,并且保持了传统的基于硬件方法的执行速度。其体系结构可变的特点,很好地适应了实际应用中的多元化需求。随着深亚微米VLSI技术的不断发展,FPGA各方面的特点也促使着FPGA逐渐地取代了ASIC市场。
2、可重构计算作为一种创新的硬件设计方法,其核心优势在于其灵活性和高效性。它将硬件设计的实现依托于软件,这意味着设计者可以根据实际需求动态调整系统架构,无需像传统的ASIC设计那样受限于固定设计。这种灵活性使得可重构计算能够快速适应市场上的多元化需求,展现出强大的适应性。
3、所以可重构计算架构芯片具有高性能,低功耗的特点。
4、与静态系统重构相比,动态部分重构的优势在于重构过程更快速,非重构部分仍能保持运行,数据不会丢失,从而降低了系统的重构成本,提高了整体运行效率。这一概念早在20世纪60年代就已提出,通过像组件这样的技术,通过多路选择器实现功能的灵活切换,而这些组件并不直接依赖于特定的计算架构。
5、可重构计算架构(Coarse-grained Reconfigurable Architecture,CGRA),是指能根据变换的数据流或控制流,对软件和硬件结构进行动态配置的计算模式。
关于可重构软件设计和编译,以及可重构操作系统的相关信息分享结束,感谢你的耐心阅读,希望对你有所帮助。
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