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基于 SRAM 的 FPGA 中的布线延迟建模
FPGA 设计的一个关键方面是其布线架构，它包括用于互连器件逻辑块的资源。在早期的 FPGA [1] 中，互连主要由跨越一个逻辑块长度或宽度的短线段组成。可以通过可编程布线开关将两个或多个短线段连接在一起来形成较长的线段。虽然这种方法可以很好地利用线段，因为没有可能浪费在短连接上的长线段，但要求长连接通过多个串联开关会严重影响速度性能。这是因为基于 SRAM 的 FPGA 通常使用传输晶体管来实现布线开关，而这种开关具有很大的串联电阻和寄生电容。为了解决这些问题，最近提出了一种用于互连的布线开关，用于将两个或多个短线段连接在一起的布线开关。
在 Achronix Speedster®7t FPGA 上进行 AI 基准测试
摘要 — 具有自回归关键路径或递归的机器学习网络的部署通常不能很好地利用 AI 加速器硬件。此类网络（如自动语音识别中使用的网络）必须以低延迟和确定性尾部延迟运行，以适应大规模实时应用。在本文中，我们介绍了一种推理引擎的覆盖架构，然后在 Speedster7t FPGA 上实现该架构。Speedster7t 是 Achronix Semi-conductor Corporation 生产的 AI 优化设备。我们展示了所考虑的网络类型的潜在高利用率。具体来说，我们描述了一种双时钟方法，该方法可实现 Speedster 设备中机器学习处理器块额定频率的 74.7% 的时钟频率。我们表明，该设备可以在一组标准的 AI 基准测试中实现 36.4 TOPS，并表明它可以在一系列场景中实现约 60% 的设备总体效率。然后，我们重点介绍了这种架构对于自动语音识别等低延迟实时应用的好处。
EEP 598：使用FPGAS的数字系统设计
课程描述：EEP 598专注于利用字段可编程栅极阵列（FPGA）来设计数字系统。本课程涵盖了FPGA体系结构，设计过程及其在基因组研究，财务分析和视频处理等领域加速处理速度方面的应用。学生将获得联合和顺序逻辑设计，算法状态机以及FPGA设计和实施方面的技能。
安全性：使用Agilex™5 fpgas
平台证明提供了设备身份的加密证书以及对外部验证器服务的设备状态和配置的测量。这种功能强大的功能允许验证者帮助回答以下问题：这是：这是预期的FPGA吗？FPGA是否配置为预期的bitstream，并且预期的安全设置是否已编程？在FPGA之外使用这些功能放置验证者，可以帮助您在整个Agilex FPGAS部署中实现前所未有的保证水平。图3给出了这些条款的细分以及它们如何应用于平台证明。
Agilex™ 5 FPGA：带有 AI 张量块的增强型 DSP
Agilex 5 FPGA 具有独特的功能组合，为您提供开发集成高性能 AI 的定制硬件所需的一切。这些功能的核心是一种称为 AI 张量模式的新型操作模式，该模式针对 AI 计算中使用的常见矩阵-矩阵或矢量-矩阵乘法进行了调整。此模式具有旨在有效处理小矩阵和大矩阵大小的功能。与 Cyclone V FPGA 相比，单个带有 AI 张量块的增强型 DSP 在单个 DSP 块的 INT8 操作中实现了高达 25 倍的峰值、理论上的 TOPS 改进。
从冠状病毒中教授微控制器和FPGA：挑战和
有了教育机构的培训，培训的联系版本，有机会花费资金来购买设备和培训人员的时间，以确认其在教育服务市场中的相关性，在那里我们非常友好。以及该过程各方的利益：学生，老师和雇主，出口的听众应该准备好从培训到专业活动的平稳而舒适的过渡。考虑到隔离区之前存在的现实，教学人员的经验以及员工的技术设备使得可以从学生那里培训技术专家[2]。但是，结果的一个重要组成部分是听众的动机，它仍然有改进的余地。
为高性能太空级xilinx fpgas
Xilinx的20 nm Kintex Ultrascale™XQRKU060辐射耐耐受性现场可编程栅极阵列（FPGA）足够强大，足以启用全新的系统体系结构。XQRKU060支持机上可重编程系统的能力使卫星操作员有能力重新配置卫星的基本功能，这在当今的固定功能实现中是不可能的。除了增加新的灵活性外，XQRKU060还可以增加数据吞吐量，这有助于降低运输数据的成本。这些新架构也能够支持人工智能应用程序，使卫星能够在不正常要求基于地面的审查的情况下在本地处理图像或雷达数据，从而提高任务响应能力和实时处理。
编程FPGA经济学：电气工程经济学简介
我们展示了如何使用场合可编程的门阵列（FPGA）及其协会的高级合成（HLS）编译器来求解具有不完整市场的异质代理模型，并且汇总了不确定性（Krusell和Smith（Krusell和Smith（1998）））。我们记录了一个单个FPGA传递的加速度与在常规群集中使用69个CPU内核提供的加速度相当。解决模型的1200版的时间从8小时下降到7分钟，说明了结构估计的巨大潜力。我们描述了如何实现多个加速机会（二线，数据级并行性和数据精度），并以为传统的顺序专业人员编写的C/C ++代码的最小修改，然后我们在Amazon Web服务中易于使用FPGA。我们量化了这些加速度的加速和成本。我们的论文是迈向新的，电气工程经济学的第一步，重点是设计经济学的综合加速器，以解决具有挑战性的定量模型。复制代码可在GitHub上获得。
超越峰值性能：比较 AI 优化 FPGA 和 GPU 的实际性能
1 英特尔公司可编程解决方案事业部 2 多伦多大学和矢量研究所 3 卡内基梅隆大学 { andrew.boutros, eriko.nurvitadhi } @intel.com 摘要 — 人工智能 (AI) 的重要性和计算需求日益增长，导致了领域优化硬件平台的出现。例如，Nvidia GPU 引入了专门用于矩阵运算的张量核心，以加速深度学习 (DL) 计算，从而使 T4 GPU 的峰值吞吐量高达 130 int8 TOPS。最近，英特尔推出了其首款针对 AI 优化的 14nm FPGA Stratix 10 NX，其内置 AI 张量模块可提供高达 143 int8 TOPS 的估计峰值性能，堪比 12nm GPU。然而，实践中重要的不是峰值性能，而是目标工作负载上实际可实现的性能。这主要取决于张量单元的利用率，以及向/从加速器发送数据的系统级开销。本文首次对英特尔的 AI 优化 FPGA Stratix 10 NX 进行了性能评估，并与最新的 AI 优化 GPU Nvidia T4 和 V100 进行了比较，这些 GPU 都运行了大量的实时 DL 推理工作负载。我们增强了 Brainwave NPU 覆盖架构的重新实现，以利用 FPGA 的 AI 张量块，并开发了工具链支持，使用户能够仅通过软件对张量块进行编程，而无需在循环中使用 FPGA EDA 工具。我们首先将 Stratix 10 NX NPU 与没有张量块的 Stratix 10 GX/MX 版本进行比较，然后对 T4 和 V100 GPU 进行了详细的核心计算和系统级性能比较。我们表明，我们在 Stratix 10 NX 上增强的 NPU 实现了比 GPU 更好的张量块利用率，在批处理 6 时，与 T4 和 V100 GPU 相比，平均计算速度分别提高了 24 倍和 12 倍。即使在允许批处理大小为 32 的宽松延迟约束下，我们仍分别实现了与 T4 和 V100 GPU 相比 5 倍和 2 倍的平均速度提升。在系统级别，FPGA 的细粒度灵活性及其集成的 100 Gbps 以太网允许以比通过 128 Gbps PCIe 本地访问 V100 GPU 少 10 倍和 2 倍的系统开销延迟进行远程访问，分别用于短序列和长序列 RNN。索引术语 — FPGA、GPU、深度学习、神经网络