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关于基于FPGA的工业和物联网应用程序嵌入式系统的特刊简介
现场可编程的门阵列（FPGA）广泛用于嵌入式和低功率系统，用于各种实时工业应用。他们的硬件可重构性可以使应用程序灵活性，并满足严格的计算，实时和控制要求，这是由大量工业和特征（IoT）应用在包括制造，汽车，无人机，无人机，机器人，机器人，军事，军事，空间站，智能家居和智能运输的领域中引起的。此外，与中等体积市场的ASIC相比，FPGA提供了有利的价格表现比，这要归功于它们的众多I/O引脚，可重新配置的逻辑和嵌入式数字信号处理核心以及现成的可用性。此外，他们能够在延迟和能量方面通过空间和可重构计算来胜过CPU。本期特刊的目的是突出基于FPGA的嵌入式系统的最新研究和开发，用于计算，实时和控制需求，这是由现有或新兴的工业和物联网应用产生的。它包括六篇有趣的论文，其中涵盖了许多主题，包括量词后加密（PQC），机器学习（ML），安全，设计和验证以及传感器系统。前两个作品为PQC利用FPGA。具体来说，G。Li等人的第一批作品“ ProgramGalois：基于晶格的加密术的Radix-4离散GALOIS转换架构的实体发电机”。旨在利用FPGA进行完全同态加密，尤其是数字理论转换操作。专注于数字签名类别中的括约肌+方案。本文提出了一种新型离散的Galois Transermation算法，该算法利用Radix-4变体和一组可扩展的构件来实现更高水平的并行性。J.López-Valdivivieso等人的第二件作品“基于HASHES的硬件软件体系结构的设计和实现”。本文通过利用在FPGA上合成的RISC-V处理器来介绍用于SPHINCS+方案的硬件 - 软件体系结构。选择在算法级别使用哪种类型的实例时，可以提供模块化。与参考软件相比，他们的实现通过Shake-256功能提高了15倍，使用Haraka时的效果提高了近90倍。E. Jellum等人的第三项工作“针对网络物理系统的面向反应器的硬件和软件的代码”。提出了一种形式的方法，这是一个定义明确的计算模型
Agilex™7 FPGA和SOCS设备概述
©Altera Corporation。Altera，Altera徽标，“ A”徽标和其他Altera标记是Altera Corporation的商标。Altera和Intel保证其FPGA和半导体产品的保证按照Altera或Intel的标准保修为适用，但保留随时随时更改任何产品和服务的权利，恕不另行通知。Altera和Intel不承担由于本文所述的任何信息，产品或服务的申请，产品或服务所产生的责任或责任，除非明确同意Altera或Intel的写作。Altera和Intel客户被建议在依靠任何已发表的信息之前并在下达产品或服务订单之前获得最新版本的设备规格。*其他名称和品牌可能被称为他人的财产。
基于OpenCL的设计的FPGA仪器框架
摘要通过使用开放的计算语言（OPENCL）提高了对高性能重新确定异质计算（HPRHC）系统的生产率。但是，在可编程的门阵列（FPGA）中，OpenCL编译器生成的硬件可能会导致严重的性能瓶颈解决方案。问题是由于生成的NetList细节杂乱无章的事实，使它们大部分不可读取，并且仅对设计师而言仅部分可见。本文提出了一种FPGA仪器方法和一个新的框架，用于提取基于OpenCL的设计的FPGA周期 - 准确的时间表演。结果清楚地表明，基于OPENCL的设计的选择执行模型在未正确实现时会强烈影响时间性能。我们的框架是在包含CPU和两个ARRIA10 FPGA的HPRHC平台上实现的，并通过各种具有不同复杂性的基准进行评估。在报告的基准测试后，一个插入仪器的平均逻辑开销是自适应查找表（ALUTS）总量的0.2％，而FPGA中总寄存器的0.1％。此资源利用率比最佳先前发表的作品中报告的资源低1.5至六倍。还可以通过插入多达50个乐器来评估框架的可伸缩性。实验结果表明，当插入50个仪器时，每工具的平均逻辑利用率为0.19％的Alut和0.17％的寄存器。
LFPG - 巴黎戴高乐机场 - dircam
1- 处理服务 (1) 巴黎机场协调员： 电话：01 49 75 88 10 传真：01 49 75 88 20 SITA：HDQCOXH 邮政地址：ORLYTECH - Bât。 527 - 3 allée Maryse Bastié - Paray-Vieille-Poste - 91325 WISSOUS CEDEX 法国。电子邮件：hdqcoxh@cohor.org 网站：www.cohor.org (2) 地面支持服务 ALYZIA (CDG1 - CDG2 - CDG3) 电话：01 48 16 22 13 (值班站长) SITA：CDGKAXH 传真：01 70 03 17 79 电子邮件：cepcdg@alyzia.com 电子邮件：traficcdg@alysia.com (飞行计划办公室) 频率：131.915 (3) 法航地面处理 (CDG1 - CDG2) ：电话：01 48 64 13 31 (值班站长) SITA：RSYKKAF (值班站长) 电话：01 74 29 38 90/91 (CDG1) SITA： RSYKLAF（CDG1）电话：01 48 64 97 37（CDG2）SITA：RSYKBAF（CDG2）传真：01 74 29 23 89 电子邮件：mail.hub.do@airfrance.fr 频率：131.585（中程班轮）/ 131.880（远程班轮） (4) 地面保障服务欧洲处理（CDG1 - CDG2）电话：01 48 16 30 40/01 48 16 30 39 传真：01 48 16 84 32 SITA：CDGKZXH / CDGGOXH 电子邮件：AH-REPS@geh.aero; regultrafic- cdg1@geh.aero; huehrard@geh.aero 频率 ：131.470 （5） 瑞士国际空港 (CDG3) 地面支持服务： 电话：01 74 37 15 66/06 88 46 62 71 传真：01 74 37 15 83 SITA：CDGSWXH 电子邮件：cdg3.cep@swissport.com （6） 机场经理： 电话：01 48 16 11 79（机场运营经理） 电话：01 48 62 39 79（空侧运营中心） 传真：01 48 62 94 44 SITA：CDGXJXH （7） 法航在线连接或连接
基于实时生物识别的带有 FPGA 的智能 EVM...
一、简介 在当今快速发展的环境中，出现了许多改进投票系统的技术，这些技术侧重于个人身份验证和减少不当行为。识别每个选民仍然具有挑战性，但诸如使用 R305 指纹传感器进行生物特征身份验证的基于控制器的电子投票机等进步提供了解决方案。所提出的基于数字生物特征的 EVM 提供了一种有效的投票方法，使用 Xilinx ISE[1] 上的 Verilog 软件在 FPGA 板上实现。该系统确保了唯一的选民身份验证并简化了投票流程，展示了其准确验证身份和增强选举安全性的能力。因此，它为现代选举流程提供了可靠且安全的解决方案，提高了选民信心并减少了欺诈行为。该实施展示了一种解决传统 EVM 缺点的强大方法，同时保持了选举系统的完整性。通过利用生物特征数据，该 EVM 最大限度地降低了多次投票和冒充的风险。此外，使用 FPGA 技术可以实现实时处理并适应各种投票要求。这项创新标志着安全高效的选举制度的发展迈出了重要一步，为民主进程提供了一个可扩展且值得信赖的平台。这一发展建立在
通过 FPGA 实现数字图像处理算法的开发
实时图像处理是实现 IR 4.0 的基本要素之一。数字图像处理技术的快速发展使得医疗保健、交通运输和制造业等领域的各种应用成为可能。人们正在寻求更高性能的图像处理，因为传统的图像处理已不再满足需求。基于 FPGA 的数字图像处理已成为公众的选择之一，因为它具有并行流水线功能，可以缩短处理时间并提高性能。该项目开发了几种数字图像处理算法，包括灰度变换、亮度控制、对比度调整、阈值和反转。它们是数字图像处理中最流行的算法。使用 Microsoft Paint 将彩色输入图像的格式转换为位图格式，然后使用 MATLAB 将其转换为十六进制文件，以便在 FPGA 中读取和写入。使用 ModelSim Altera 和 Intel Quartus II 等平台为数字图像处理算法编写 Verilog HDL。结果，从模拟中获得了五个十六进制文件。输出的十六进制文件在 MATLAB 中进一步处理以生成相应的图像。
“了解FPGA用于图像处理的功能
大学的名字：............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
开放式 FPGA 堆栈 (OFS) 板目录
Altera 和英特尔合作伙伴联盟 (IPA) 合作伙伴提供支持 Open FPGA Stack (OFS) 的平台，用于开发和部署。这些基于 Stratix® 10 和 Agilex™ FPGA 的平台使您能够更快地构建基于 OFS 的软件和应用程序，而无需大量硬件开发或专业知识。许多相同的平台还支持 oneAPI，为应用程序开发提供了更大的灵活性。本季度更新目录旨在列出所有当前可用的平台。您可以在 market.intel.com 上找到有关这些平台的更多详细信息和资料以及联系 IPA 合作伙伴的信息。
在CPU和FPGA
序列比对（SA）是生物信息学领域的一个基本方面，对于各种应用至关重要，例如DNA测序和蛋白质结构预测。它涉及将新基因组序列与先前存储在数据库中的序列进行比较的过程。但是，史密斯 - 水手对齐的计算需求可能是很大的，尤其是在分析大型基因组数据集时。为了应对这一挑战，我们提出了一项全面的比较研究，该研究使用不同的硬件平台探索史密斯 - 水手序列对齐的加速度：中央处理单元（CPU）和现场可编程的门阵列（FPGAS。在这项研究中，考虑到基于CPU和基于FPGA的实施，我们评估和对比了这些平台上史密斯 - 水手对齐的性能和可扩展性。我们评估了他们的计算能力和记忆要求，以针对各种序列长度和评分参数。通过广泛的基准测试和序列分析，尤其是在异质的CPU + FPGA平台分析上，我们提供了对每个平台的优势和局限性的见解，从而阐明了计算速度和硬件成本之间的权衡。
使用讽刺和讽刺来使HRI
摘要在当今快速的技术进步时代，卷积神经网络（CNN）在许多领域都表现出了卓越的表现。作为深度学习的关键组成部分，CNN已被证明在各种应用程序中都非常有效。由于计算和存储要求，在现场可编程门阵列（FPGA）上部署CNN是一项具有挑战性的任务。本文对FPGA上的CNN部署进行了全面的审查，涵盖了CNN的历史并解释了关键层。对FPGA优化方法进行了一项调查，FPGA优化的方法是按类别概述的。对软件部署以及硬件设计进行了优化，以改善FPGA上的计算，进一步解锁了在资源受限设备上部署CNN的潜力。此外，本综述将详细介绍了在功耗限制下的申请示例。总的来说，这篇评论为研究人员提供了重要的参考价值，以了解CNNS架构，探索FPGA加速方法和应用程序前景。