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如何使用FPGA加速机器学习算法
当前，AI因为其CNN（卷积神经网络）算法出色的表现在图像识别领域占有举足轻重的地位。基本的CNN算法需要大量的计算和数据重用，非常适合使用FPGA来实现。上个月，Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程师) 在2016年OpenPower峰会上发表了约20分钟时长的演讲并讨论了包括清华大学在内的中国各大学研究CNN的一些成果。
在这项研究中出现了一些和CNN算法实现能耗相关的几个有趣的结论：
①限定使用片上Memory;
②使用更小的乘法器；
③进行定点匹配：相对于32位定点或浮点计算，将定点计算结果精度降为16位。如果使用动态量化，8位计算同样能够产生很好的结果。
在演讲中Wittig还提到了CNN相关的两款产品：CAPI-compatible Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡和Auviz Systems提供的AuvizDNN（深度神经网络）开发库。
ADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡
Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡用于X86和IBM Power8/9数据中心和云服务，加速卡基于Xilinx Kintex UltraScale KU115 FPGA，支持Xilinx SDAcess基于OpenCL、C/C++的开发和基于Vivado HLx的HDL、HLS设计流程。
图1 Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡
Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡片上带32GB DDR4-2400内存（其中16GB含ECC），双通道SFP+支持双通道10G以太网接入。提供包括高性能PCIe/DMA在内的板级支持包（BSP） 、OpenPOWER架构的CAPI、FPGA参考设计、即插即用的O/S驱动和成熟的API等设计资源。
AuvizDNN开发库
深度学习技术使用大量的已知数据来找出一组权重和偏置值来匹配预期结果。处理被称之为训练，训练的结果是大量的模型，这一事实促使工程师们寻求使用GPU之类的专用硬件来进行训练和分类计算。
随着未来数据量的巨幅增长，机器学习将会搬到云端完成。这样就急需一种既可以加速算法，又不会大规模增加功耗的处理平台，在这种情况下，FPGA开始登场。
随着一些列的先进开发环境投入使用，软件开发工程师将他们的设计在Xilinx FPGA上实现变得更加容易。Auviz Systems开发的AuvizDNN库为用户提供优化的函数接口，用户可以针对不同的应用创建自定义的CNN。这些函数可以方便的通过Xilinx SDAcess这样的集成开发环境调用。在创建对象和数据池后，就会调用函数创建每一个卷积层、然后是致密层，最后是 softmax层
有没有人研究如何用fpga实现mysql的加速
.同学在联想工作，说明他们很早就有内存阵列解决方案了，缺点就是体积特别大，需要很好很大的机房，对电源冗余也有一定的要求，优点是真不缺吞吐率 2.有个面试过的哥们聊过，他们老板是资深逻辑工程师出身，好像也是80后，在某单位做到级别很高后出来开了个公司，投资做了一个FPGA控制的存取系统，系统很复杂，是为twitter和facebook等等实时社交系统开发的，具有很高的实时性和吞吐带宽，但绝不仅仅是个存储系统，我跟他们的工程师聊过，前景其实很不错，twitter和facebook有一方已经来参观过，并表示只要性能好并且稳定，他们非常感兴趣。但是系统太复杂了，而且估计初期方案设计有不合理的地方，到最后还是无法解决稳定性问题，公司资金链断裂，倒闭了，就是去年的事。
个人感觉这个方向还是有很大空间的，但是创业团队还是轻易不要碰这个领域，太吃...
framebuffer驱动程序如何调用硬件加速
首先不太清楚你说的framebuffer驱动程序具体指的是什么。一般意义的framebuffer驱动指的是管理framebuffer。首先framebuffer上的内容如何刷新到显示器上，这是display驱动完成的的。（Display的是图形驱动的一个固定术语，用来描述如何把framebuffer上的内容显示到显示器上的这一过程）。现代图形系统，一般至少会有一个实际的framebuffer，这个上面的内容最终会显示出去。同时会有若干off-screen的framebuffer。这些off-screen framebuffer是用来给应用程序画图。当完成画图之后，再把这些图形整合到实际的framebuffer上。有时候为了性能，可能不止一个实际的framebuffer，多个存在，但是一个周期只能显示一个framebuffer。这其中就涉及图像内容的拷贝，缩放，翻转，透明化等一系列操作。这些操作，如果GPU支持硬件加速的话，理论上就可以在驱动程序里实现。
方法无非是在驱动程序里操作GPU的寄存器，设置好操作类型，提供好缓存，然后做好同步工作，让硬件来完成上述的图形操作。至于如何调用，驱动程序肯定会有接口出来的。这个和驱动程序设计有关。微软，linux这样的操作系统也有标准的硬件加速接口，驱动程序只要去实现了，应用程序就可以使用。
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