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以东方智慧参交“易”之道

开发流程是基于C语言,能够节约用户大量的时间。其重要流程包括:C开发,C仿真,C综合以及RTL综合等。

君子之道,暗然而日章;小人之道,的然而日亡。

原文摘要:
诗曰:“衣锦尚絅”,恶其文之著也。故 君子之道,暗然而日章;小人之道,的然而日亡。 君子之道,淡而不厌、简而文、温而理。知远之近,知风之自,知微之显。可与入德矣。诗云:“潜虽伏矣,亦孔之昭。”故君子内省不疚,无恶于志。君子之所不可及者,其唯人之所不见乎。诗云:“相在尔室,尚不愧于屋漏。”故君子不动而敬,不言而信。诗曰:“奏假无言,时靡有争。”是故君子不赏而民劝,不怒而民威于鈇钺。诗曰:“不显惟德,百辟其刑之。”是故君子笃恭而天下平。诗云:“予怀明德,不大声以色。”子曰:“声色之于以化民,末也。”诗曰:“德輶如毛。”毛犹有伦。“上天之载,无声无臭。”至矣。

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子思君子之道,暗然而日章;小人之道,的然而日亡。书法作品欣赏


君子之道,暗然而日章;小人之道,的然而日亡。书法作品

韩非子·主道

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ansys 2020r2 中文_ANSYS官方,都有哪些学习资料?

weixin_39613744 于 2020-11-27 17:48:30 发布 5001 收藏 3

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2. Mechanical APDL的高级案例参考

众所周知,ANSYS Workbench环境下的Mechanical APP只是在经典的APDL求解器上套个壳。随着这个壳的界面功能越来越完善,分析者在大部分时候都已经不再需要用到APDL界面和命令。但是在软件的后台,每次静力分析提交的时候,Mechanical APP还是会生成一个APDL的输入文件,提交给APDL求解器去求解的。所以ANSYS家直到今天,经典的APDL仍然是其机械部分的核心求解器,占据举足轻重的地位。(虽然产品介绍里基本都在讲Discovery Live、AIM、Sherlock,什么光学仿真、增材制造、Granta之类的新技术、LS-Dyna之类的新收购案……但Mechanical APDL还是ANSYS梦开始的地方)

因此在Mechanical APDL章节里的教程案例也是相对更全面的。它的Technology Demonstration Guide技术展示案例,足有58个。每个案例都附有本地的案例文件和逐步教程(对于APDL来说,或者应该是命令流),对于学习者来说,只有你不想学,没有它不提供的。而且很多案例的几何模型从截图其实也能看出是Workbench里的配色。

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官方文档不只是一个案例库和全面的软件操作教材,其实也是一个完备的理论入门书籍。ANSYS官方的Mechanical 以东方智慧参交“易”之道 APDL Theory Reference理论参考,里面全都是各类分析类型的公式理论,还包括单元、材料、接触、结构电磁热传导声学等等各种物理场一应俱全。

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最后,打个免费广告。公众号 Workbench小学生,作者从18年开始在上面坚持发了近百个Workbench验证案例,每个案例都是极其简单的模型,每个案例专注于一两个功能点。特别适合用于新手入门。

基于FPGA的深度学习算法加速

骑马戏猴侃猪逗呆子的和尚 于 2021-02-07 15:06:15 发布 5637 收藏 69

学习总结——基于FPGA的深度学习算法加速

1、深度学习算法加速的方法

2、为什么用FPGA来加速YOLOV2

3、FPGA简介

4、PYNQ框架与HLS加速理论

5、实验结果

1、深度学习算法加速的方法

1.1 加速方案

1.2 FPGA实现

2、为什么用FPGA来加速YOLOV2

在这里插入图片描述

3、FPGA简介

3.1 FPGA的基本结构

3.2 FPGA的相对优势:

(1).FPGA有六部分构成:可编程CLB,可编程IO,布线资源,嵌入式RAM,专用迎合以及内嵌功能模块。CLPD功能更加简单,构成:可编程IO,基本逻辑单元,布线pool。 2).FPGA更容易实现时序逻辑,CPLD更适合大规模组合逻辑。
(3).FPGA连线资源非常丰富,且CLB的利用率很高。
(4).同专用集成电路比,FPGA更加灵活,开发周期更短,可以降低成本,同时也可以保证保密性和可靠性。

4、PYNQ开发框架与HLS加速理论

4.1 PYNQ

4.2 HLS

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开发流程是基于C语言,能够节约用户大量的时间。其重要流程包括:C开发,C仿真,C综合以及RTL综合等。

4.2.1 用HLS加速IP

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实现卷积IP核的经典架构

这个系统包含了片外DDR,ARM处理器,控制器,运算单元以及各种缓冲器。 缓存器:输入输出,权重缓冲等。 输入的图像首先要加载带输入的寄存器中,然后通过运算单元执行卷积操作,卷积操作是通过多个运算单元来运算的,以保证运算的速度。 在进行卷积运算时,第一季输出缓存中的数据会被输出到第二级输出缓存,在当前层运算完之后,运算结构就会成为下一级的运算输出,用这样的方式实现网络每一层的加速。

在这里插入图片描述

将图像分割为多个小块,每个小块的尺寸为Tr X Tc X Tn,而这一块经过计算之后得到的结果应该是卷积计算的部分和,尺寸为Th X Tl X Tm,在这个运算过程中,所欲要的权重尺寸是K X K X Tn X Tm。在处理完这一块数据后,再处理这个特征图的下一块数据。这样按快处理,直到本层的数据处理完成。