安徽開(kāi)發(fā)板FPGA定制項(xiàng)目

    FPGA定制的虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）圖形渲染加速系統(tǒng)項(xiàng)目：虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的發(fā)展對(duì)圖形渲染性能提出了極高要求。我們基于FPGA定制的VR/AR圖形渲染加速系統(tǒng)，旨在利用FPGA的并行計(jì)算能力，大幅提升圖形渲染速度。在硬件設(shè)計(jì)上，構(gòu)建專門的圖形處理模塊，能夠快速處理3D模型數(shù)據(jù)，執(zhí)行頂點(diǎn)變換、光照計(jì)算、紋理映射等圖形渲染操作。通過(guò)與VR/AR設(shè)備的GPU協(xié)同工作，分擔(dān)GPU的部分計(jì)算負(fù)載，有效降低圖形渲染的延遲，為用戶帶來(lái)更加流暢、逼真的沉浸式體驗(yàn)。該系統(tǒng)還具備可擴(kuò)展性，能夠根據(jù)不同的VR/AR應(yīng)用需求，靈活調(diào)整硬件資源配置。無(wú)論是應(yīng)用于VR游戲、AR教育、工業(yè)設(shè)計(jì)可視化等領(lǐng)域，都能提升VR/AR設(shè)備的性能表現(xiàn)，推動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。 可穿戴醫(yī)療設(shè)備的 FPGA 定制，實(shí)現(xiàn)生理信號(hào)實(shí)時(shí)采集與分析。安徽開(kāi)發(fā)板FPGA定制項(xiàng)目

    通信領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)處理速度和傳輸穩(wěn)定性要求極高，在該領(lǐng)域開(kāi)展FPGA定制項(xiàng)目時(shí)，技術(shù)選型尤為關(guān)鍵。在高速數(shù)據(jù)傳輸場(chǎng)景下，像5G基站建設(shè)中的FPGA應(yīng)用，需優(yōu)先考慮具備高速SerDes（串行器/解串器）接口的FPGA芯片。例如，Xilinx的某些系列芯片，其SerDes接口速率可達(dá)56Gbps甚至更高，能滿足5G基站中大量數(shù)據(jù)的高速并行處理與傳輸需求。同時(shí)，芯片的邏輯資源規(guī)模也不容忽視，需根據(jù)基站信號(hào)處理算法的復(fù)雜程度，選擇邏輯單元數(shù)量充足的型號(hào)，以確保能實(shí)現(xiàn)各種數(shù)字信號(hào)處理功能，如信道編碼、調(diào)制解調(diào)等。另外，功耗也是重要考量因素，通信設(shè)備通常需長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定運(yùn)行，低功耗的FPGA可降低設(shè)備散熱成本和能源消耗。在實(shí)際選型過(guò)程中，還需結(jié)合項(xiàng)目預(yù)算，在滿足性能要求的前提下，平衡成本與性能，選擇性價(jià)比比較好的FPGA芯片及相關(guān)開(kāi)發(fā)工具，為通信領(lǐng)域的FPGA定制項(xiàng)目奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。 安徽FPGA定制項(xiàng)目代碼金融交易系統(tǒng)的 FPGA 定制，助力高速行情分析與訂單處理。

    在FPGA定制項(xiàng)目里，算法優(yōu)化與硬件實(shí)現(xiàn)之間的平衡是項(xiàng)目成功的關(guān)鍵要素。當(dāng)開(kāi)發(fā)一個(gè)用于大數(shù)據(jù)分析的FPGA定制系統(tǒng)時(shí)，首先要對(duì)數(shù)據(jù)處理算法進(jìn)行深入研究和優(yōu)化。例如，對(duì)于復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可通過(guò)算法簡(jiǎn)化、并行化改造等方式，提高算法執(zhí)行效率。但在優(yōu)化算法的同時(shí)，必須充分考慮硬件實(shí)現(xiàn)的可行性和成本。過(guò)度追求算法的高性能優(yōu)化，可能導(dǎo)致硬件實(shí)現(xiàn)難度大幅增加，需要更多的邏輯資源、更高的功耗以及更復(fù)雜的硬件架構(gòu)。相反，從硬件實(shí)現(xiàn)的簡(jiǎn)便性出發(fā)，選用簡(jiǎn)單但效率較低的算法，又無(wú)法滿足大數(shù)據(jù)分析對(duì)處理速度和精度的要求。因此，需要在兩者之間找到平衡點(diǎn)。一方面，利用FPGA的硬件特性，如并行處理單元、分布式存儲(chǔ)等，對(duì)優(yōu)化后的算法進(jìn)行合理映射，將算法中的并行部分轉(zhuǎn)化為硬件并行執(zhí)行邏輯；另一方面，根據(jù)硬件資源限制，對(duì)算法進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整，確保在有限的硬件條件下，實(shí)現(xiàn)算法性能與硬件成本、資源消耗的比較好平衡，從而打造出經(jīng)濟(jì)的FPGA定制系統(tǒng)。

    UCB-BARFPGA-Zynq項(xiàng)目的定制化拓展應(yīng)用UCB-BARFPGA-Zynq項(xiàng)目為我們的定制化開(kāi)發(fā)提供了良好的基礎(chǔ)。該項(xiàng)目基于Xilinx的ZynqSoC，集成了軟件可編程性與硬件并行處理能力。在我們的定制項(xiàng)目中，對(duì)其進(jìn)行了深度拓展應(yīng)用。在嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，利用ZynqSoC中ARMCortex-A9雙核處理器和可編程邏輯（PL）的協(xié)同工作能力，對(duì)系統(tǒng)的性能和功耗進(jìn)行優(yōu)化。例如，在一個(gè)工業(yè)監(jiān)控系統(tǒng)中，將數(shù)據(jù)采集和初步處理的任務(wù)交給PL部分，利用其并行處理優(yōu)勢(shì)獲取數(shù)據(jù)；而將數(shù)據(jù)的分析、存儲(chǔ)以及與上位機(jī)的通信任務(wù)交給ARM處理器，通過(guò)合理的任務(wù)分配，系統(tǒng)的整體響應(yīng)速度提高了50%，同時(shí)功耗降低了30%。在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方面，通過(guò)在FPGA的PL部分構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件，加速數(shù)據(jù)處理速度。以圖像識(shí)別任務(wù)為例，定制的FPGA模塊能夠在短時(shí)間內(nèi)對(duì)大量圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和分類，與傳統(tǒng)的CPU處理方式相比，處理速度提升了10倍以上，提高了圖像識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，為相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用提供了強(qiáng)大的硬件支持。 智能零售終端的 FPGA 定制，優(yōu)化購(gòu)物體驗(yàn)，提升運(yùn)營(yíng)效率。

    基于FPGA的4K超高清端到端智能視頻壓縮系統(tǒng)定制在視頻技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)下，4K超高清視頻的應(yīng)用越來(lái)越多，但同時(shí)也面臨著數(shù)據(jù)量大、傳輸和存儲(chǔ)困難等問(wèn)題。我們承接的這個(gè)FPGA定制項(xiàng)目，目標(biāo)是打造較早基于FPGA的4K超高清端到端智能視頻壓縮系統(tǒng)。首先，在算法層面，提出了一種全新的端到端視頻編碼模型。該模型包括分塊壓縮、自適應(yīng)歸一化、主變換、超先驗(yàn)變換以及塊融合網(wǎng)絡(luò)等模塊。其中，主變換采用經(jīng)典的全卷積網(wǎng)絡(luò)和殘差塊結(jié)構(gòu)，減少了參數(shù)量，便于訓(xùn)練；塊融合網(wǎng)絡(luò)有效抑制了分塊壓縮導(dǎo)致的壓縮效應(yīng)，提升了重建視頻圖像的質(zhì)量。通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)測(cè)試，在多個(gè)數(shù)據(jù)集上，該模型的壓縮效率相較于傳統(tǒng)方法提高了30%以上。在硬件實(shí)現(xiàn)上，利用FPGA的可重構(gòu)特性，搭建了超高清采集、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼壓縮以及解碼顯示等組件構(gòu)成的系統(tǒng)原型（FPX-NIC）。將經(jīng)過(guò)訓(xùn)練和部署的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重集成到可重構(gòu)的硬件計(jì)算單元中，實(shí)現(xiàn)了從視頻采集到終端顯示的端到端視頻壓縮。在系統(tǒng)特性方面，該系統(tǒng)支持標(biāo)清到超高清等多種分辨率編碼，在720p分辨率下能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)編解碼，比較高支持4K超高清全幀內(nèi)模式編碼，為4K超高清視頻的高效處理提供了可靠的解決方案。 定制 FPGA 的智能照明節(jié)能控制系統(tǒng)，根據(jù)環(huán)境光自動(dòng)調(diào)光。開(kāi)發(fā)板FPGA定制項(xiàng)目定制

環(huán)境監(jiān)測(cè)設(shè)備的 FPGA 定制，實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，助力環(huán)境保護(hù)。安徽開(kāi)發(fā)板FPGA定制項(xiàng)目

在智能物聯(lián)網(wǎng)（IoT）蓬勃發(fā)展的當(dāng)下，設(shè)備對(duì)低功耗、高靈活性通信的需求日益凸顯。我們承接的這個(gè)FPGA定制項(xiàng)目，旨在為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備打造個(gè)性化解決方案。針對(duì)資源受限的物聯(lián)網(wǎng)傳感器節(jié)點(diǎn)，我們利用FPGA的可定制性，為其編程實(shí)現(xiàn)了簡(jiǎn)單而高效的無(wú)線通信協(xié)議。以智能家居系統(tǒng)中的溫度傳感器為例，通過(guò)在FPGA中實(shí)現(xiàn)Zigbee通信協(xié)議，該溫度傳感器能夠穩(wěn)定地與智能家居網(wǎng)關(guān)進(jìn)行通信。同時(shí)，F(xiàn)PGA的低功耗特性使得溫度傳感器在電池供電的情況下，續(xù)航時(shí)間延長(zhǎng)了50%以上，滿足了長(zhǎng)期無(wú)人值守的應(yīng)用場(chǎng)景需求。而且，通過(guò)對(duì)FPGA邏輯的靈活調(diào)整，該傳感器節(jié)點(diǎn)還能根據(jù)實(shí)際需求快速切換通信協(xié)議，適應(yīng)不同的物聯(lián)網(wǎng)通信環(huán)境。安徽開(kāi)發(fā)板FPGA定制項(xiàng)目