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Elixirでハードウェアが作れちゃう，かも！！？�データフロー型ハードウェア設計環境Cockatriceのご紹介 「fukuoka.ex#19：Elixir実践テクニック公開します③」での発表資料です．下線と枠付き画像にはハイパーリンクが付いています． https://fukuokaex.connpass.com/event/120102/ 関数型だけど書きやすい新たなプログラミング言語Elixir，これでFPGAハードウェアの設計できたら面白くない！？？という発表をしました．冒頭では「ElixirでIoT芸」と称してIoTシステム向けのElixir/Erlang実行環境についても紹介しています． P.18のデモ動画はコチラ： https://twitter.com/TAKASEhideki/status/1010117388174422016 P.19のデモ動画はコチラ： https:
LeapMindは10月19日、低消費電力FPGAの上でディープラーニングを実現するソフトウェアスタック「Blueoil」を、オープンソースソフトウェアとして一般公開したことを発表した。 同ソフトウェアスタックは、低消費電力FPGA上で動作する特殊なニューラルネットワークを生成するために必要なコンポーネントをワンストップで提供するもの。Intel(旧Altera)のSoC FPGA「Cyclone V SoC」を搭載した Terasic Technologies製の開発キット「DE10-Nano Kit」上で、ニューラルネットワークを実用的な速度で動作させることが可能とのことで、従来は、計算要素を8bitよりも小さなデータで近似する際には、量子化の処理を考慮した特殊な学習を行う必要があったものが、そのための特殊な学習手法があらかじめ実装されているという。 また、量子化したニューラルネットワ
注意(2017年7月29日追記) この記事は Linux Kernel 4.4 時点に投稿したものであり、古い内容が含まれています。Linux Kernel 4.10 以降、FPGA 関連は大きく進歩しました。詳しくは「Linux Kernel 4.10 でのFPGAのサポート事情」を参照してください。 はじめに これまでの経過 次の記事で紹介したように、Linux Kernel 4.4.4 からFPGA Manager Framework が追加されました。 「FPGA+SoC+LinuxでFPGA Managerを試してみた」@Qiita 実際にどのようになっているのか、どのように使うのかを調べるために、人柱的な感じで試用してみました。これらの実施例は次の記事を参考にしてください。 「FPGA+SoC+Linux+Device Tree Overlay+FPGA Manager(ブート
技術メモ (130) 雑記 (87) 電子工作 (59) 分解 (57) 修理 (42) ruby (19) 仮想環境 (17) 勉強会 (16) AWS (14) ジャンク (10) php (9) Hyper-V (8) CentOS (7) パーソナルクラウド (7) Rails4 (6) ansible (6) git (6) すごい広島 (6) chef (5) OpenVZ (4) SoftEther (4) Ubuntu Server (4) プライベートクラウド (4) Docker (3) EdgeRouter (3) Jenkins (3) KVM (3) TDD (3) TeraStation (3) UTM (3) oVirt (3) 松本無線 (3) Apache (2) Arduino (2) Azure (2) BASYS2 (2) FPGA (2) HD44
Susutawariさんの「FPGA技術」第1号です。 本体税込500円、当社取扱手数料200円で、合計700円です。 目次 第1章 FPGAとは 1.1 回路図を実体化する石 1.2 XILINX WebPack ISE 1.3 設計から実装までの流れ 第2章 VHDLによる設計とシミュレーション 2.1 VHDLによる設計 2.2 ModelSim XEによる動作検証 第3章 FPGAへの実装 3.1 FPGAへの実装例 3.2 FPGAへのダウンロード(iMPACT) 第4章 VHDLの基本構造 2002年12月30日に発行した創刊号の再販です。 Xilinx ISE WebPACK とModelSim XEを用いたFPGA設計の流れを紹介しています。 本誌はもともと大学の演習用に作成したものでした(全44ページ)。 商品コード: FPGA-GIJUTSU-1
僕の学科では伝統的に3年の後期に半年かけてCPU実験というものをおこなう。 班で自作のアーキテクチャを設計・実装し、FPGA基板上でMinCaml(OCamlのサブセット)でかかれた課題用レイトレーシングプログラムが動けば単位がもらえるというものである。 レイトレ完動後には、その高速化にはげむもよし、余興としてゲームをつくるもよしで、自作CPU上で色々あそんだりする。 今年は有志で班を結成し、自作CPU上でxv6というOSを動かした。 僕はその班にCコンパイラ係として参加したので、そのことについてかく。 あと、OS移植班全体の成果についても触れる。 わりと長くなってしまったので、結局なにができたんだっていう人は、とりあえず先にこっちに飛んでほしい。 動機 期間は4ヶ月程度、配布されたFPGA基板のうえで動かしたいという制約のもとで移植するOSはxv6を選択した。 このOSはシンプルであるが
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ドワンゴがニコ動の画像配信向けにFPGAエンジニアを募集したり、マイクロソフトはBingをFPGA実装したり、Baiduもディープラーニングの高速化にFPGAを導入したりと、なんだか世の中急にハードウェアくさくなってきた。IoTとは違う意味で。 金融分野ではすでにCPUでは遅すぎてFPGAによるナノ秒単位の株取引が行われているって記事を書いたのは2年前だけど、ここ数年はIntelのCPUのクロックもあまり上がらなくなってきたし、Fusion-ioやNetezzaといった大手御用達のハイエンド鬼速ストレージも、フタを開ければ中身はすでにF
2016年2月20日(金)のZynq Ultrasclae+ MPSoC 勉強会で使った資料です。 追記) 2016.05.08 公式ARM Trusted Firmwareのサイトに、Zynq UltraScale+ MPSoCの実装が追加されていていることを明記した This is the material I used at Zynq Ultrasclae + MPSoC SIG on 20th February (Friday). Addendum) 2016.05.08 We stated that the implementation of Zynq UltraScale + MPSoC was added to the official ARM Trusted Firmware site.
Developers Summit 2015（デブサミ2015） 佐藤由紀 発表資料。 ******************************************************************************************* 2015年注目のワードと言われている「データレイク」。 「ビッグデータ」よりも想像力を掻き立てる良いワードだなぁと個人的に感じています。 100億件/日ものデータを毎日新たに蓄積し、そのデータを広告配信ロボットに活かし続けているマイクロアド。 これまでマイクロアドがどのようにデータを活用して広告配信を展開してきたか、そして、これから目指す世界のために構築を進めているマイクロアドなりの「データレイク」とはどのようなものか、ゆかりのある琵琶湖のことを織り交ぜつつお話いたします。
男子たるもの一度は自分でCPUを作ってみたいものだけど、ICでLEDをピカピカさせた程度の経験しかないハード素人な俺だったので、CPUを自作してる東大生などを遠くから見て憧れてるだけだった。しかしおよそ一年前のこと、「MIPSなんて簡単に作れますよ！」とKさん（←FPGAでLispマシンを自作するような人）に言われて、お、おぅ。。そりゃKさんはそうでしょうよ。。あれ、もしかして俺にもできるかな。。？ と思った。この一言がなければ32bitのCPUを自作しようなんて考えなかっただろう。 それから一年ちょい、とくに今年の正月休みやFPGA温泉でがっつりがんばって、なんとかMIPS Iサブセットの自作CPUが動いた。これはフィボナッチを計算してるところ。 ちなみに、これはこんな感じのフィボナッチのコードをCで書いて、 void main() { int i, *r = (int *)0x7f00
ほとんど同じ質問に以前も答えたコトあるんだけどさ。 「FPGA」と「CPU」とを単純に比較したらさ、「そりゃ～全然別モンじゃがね～」みたいな答えしか来ない。 実際わしも過去にそういう回答を書いたし（＾＾； 質問者さんが質問したいのは、単純にFPGAというデバイスとCPUというデバイスの相違点じゃぁなくって、 もしかして「何かの処理をFPGAで実現する場合とCPUで実現する場合の相違点」なんじゃないかな。 CPUってのはさ、データの演算を行う回路が１個しかなくって、その演算回路も「データ長8bit」とかって決まっててさ、その機能限定された演算回路をプログラムでいかに使いまわすかが勝負になる。 まずこの処理やって、データをどっかに保管しといて、次にこの処理やって、でこの処理の結果とさっき保管したデータとを演算して、、、ってな具合。 まぁ超高級CPUになると、ちと話は変わるけどね。 FPGAって
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