- 最近几年，深度学习成为计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键领域中所最常使用的技术，被业界大为关注。然而，深度学习模型需要极为大量的数据和
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FPGA GPU GPP 深度学习
- 相比GPU和GPP，FPGA是深度学习的未来？-相比GPU和GPP，FPGA在满足深度学习的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。凭借流水线并行计算的能力和高效的能耗，FPGA将在一般的深度学习应用中展现GPU和GPP所没有的独特优势。同时，算法设计工具日渐成熟，如今将FPGA集成到常用的深度学习框架已成为可能。未来，FPGA将有效地适应深度学习的发展趋势，从架构上确保相关应用和研究能够自由实现。
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机器学习 FPGA GPU GPP
- 小基站势如破竹 最近，中国三大移动运营商铺天盖地的4G广告让人感觉到4G时代真的来临，而且来的比3G更猛烈些。随着4G的普及，4G网络中传播的数据量是不可估量的，基站作为数据传输的中转站，其规模、形式、性能也需要进一步革新。大型基站固然重要，如目前最普遍的宏基站以及大为热门的云RAN，而现在的手机基站网络越来越复杂，基站形态越来越多，3G和4G的发展催生了大量对小型基站的需求，它们在帮助移动运营商应对日益复杂的网络容量挑战方面发挥着关键作用。小型化的基站主要有城域基站、微微蜂窝基站(Picocell
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飞思卡尔 4G GPP
- 1 引言
在通信领域尤其是无线通信方面，随着技术不断更新和新标准的发布，设计者需要一个高速通用硬件平台来实现并验证自己的通信系统和相关算法。FPGA(现场可编程门阵列)作为一种大规模可编程逻辑器件，体系结构和逻辑单元灵活、集成度高、适用范围宽，并且设计开发周期短、设计制造成本低、开发工具先进并可实时在线检验，广泛应用于产品的原型设计和产品生产。
与传统的DSP(数字信号处理器)或GPP(通用处理器)相比，FPGA在某些信号处理任务中表现出非常强的性能，具有高吞吐率、架构和算法灵活、并行计
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FPGA 通信 基带验证 DSP GPP
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