FPGA vs. ASIC
专用芯片ASIC的开发流程是：设计、验证、流片、封装、测试；
而FPGA已经是做好的芯片，所以不需要流片、封装、测试。这样，可以至少节省四个月的时间。
另外ASIC还有可能多次流片才能成功，同步的软件开发也需要芯片做好才能完成大部分功能，这些也是时间成本。
在量小的时候，FPGA[……]
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阿呆读可重构计算2：FPGA如何克服CPU的缺陷？
一个故事理解流水线、并行、缓存、内存、存储
蛋蛋花了一天给小蛋蛋做了一个玩具汽车，没想到做的太好了，同学们都来买。蛋蛋一个人忙不过来，就一家人合作生产。蛋蛋负责把原料分类摆放在桌上，小蛋蛋拧螺丝组装，蛋妈把玩具放到包装盒里。三个人采用流水线的方式，每个人都没闲着，生产效率大为提高，一天能造50个玩具。[……]
AlphaGo Zero：算法战胜暴力计算
作者 琥珀
近期，谷歌的AI研究机构DeepMind研发的最新版本的AlphaGo Zero横空出世，将打败世界冠军的AlphaGo赶下神坛。AlphaGo Zero凭借的正是前所未有的”自学”棋局的能力，这种能力也将协助DeepMind研发出针对科学领域极为困难的一些问题的解决算法。
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FPGA也能做RNN！
作者 琥珀
导言：循环神经网络（RNNs）具有保留记忆和学习数据序列的能力。由于RNN的循环性质，难以将其所有计算在传统硬件上实现并行化。当前CPU不具有大规模并行性，而由于RNN模型的顺序组件，GPU只能提供有限的并行性。针对这个问题，普渡大学的研究人员提出了一种LSTM在Zynq 7020[……]
基于FPGA的深度学习CNN加速器设计
作者 琥珀
因为CNN的特有计算模式，通用处理器对于CNN实现效率并不高，不能满足性能要求。 因此，近来已经提出了基于FPGA，GPU甚至ASIC设计的各种加速器来提高CNN设计的性能。 在这些方法中，基于FPGA的加速器引起了研究人员越来越多的关注，因为它们具有性能好，能源效率高，开发周期快[……]