基于FPGA的4K超高清端到端智能視頻壓縮系統(tǒng)定制在視頻技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)下，4K超高清視頻的應(yīng)用越來(lái)越多，但同時(shí)也面臨著數(shù)據(jù)量大、傳輸和存儲(chǔ)困難等問(wèn)題。我們承接的這個(gè)FPGA定制項(xiàng)目，目標(biāo)是打造較早基于FPGA的4K超高清端到端智能視頻壓縮系統(tǒng)。首先，在算法層面，提出了一種全新的端到端視頻編碼模型。該模型包括分塊壓縮、自適應(yīng)歸一化、主變換、超先驗(yàn)變換以及塊融合網(wǎng)絡(luò)等模塊。其中，主變換采用經(jīng)典的全卷積網(wǎng)絡(luò)和殘差塊結(jié)構(gòu)，減少了參數(shù)量，便于訓(xùn)練；塊融合網(wǎng)絡(luò)有效抑制了分塊壓縮導(dǎo)致的壓縮效應(yīng)，提升了重建視頻圖像的質(zhì)量。通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)測(cè)試，在多個(gè)數(shù)據(jù)集上，該模型的壓縮效率相較于傳統(tǒng)方法提高了30%以上。在硬件實(shí)現(xiàn)上，利用FPGA的可重構(gòu)特性，搭建了超高清采集、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼壓縮以及解碼顯示等組件構(gòu)成的系統(tǒng)原型（FPX-NIC）。將經(jīng)過(guò)訓(xùn)練和部署的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重集成到可重構(gòu)的硬件計(jì)算單元中，實(shí)現(xiàn)了從視頻采集到終端顯示的端到端視頻壓縮。在系統(tǒng)特性方面，該系統(tǒng)支持標(biāo)清到超高清等多種分辨率編碼，在720p分辨率下能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)編解碼，比較高支持4K超高清全幀內(nèi)模式編碼，為4K超高清視頻的高效處理提供了可靠的解決方案。 FPGA 開(kāi)發(fā)的手勢(shì)識(shí)別交互設(shè)備，通過(guò)手勢(shì)實(shí)現(xiàn)便捷操作。專注FPGA定制項(xiàng)目教學(xué)

    在FPGA定制項(xiàng)目中，需求分析處于項(xiàng)目起始且極為關(guān)鍵的位置。其重要性猶如大廈之基石，穩(wěn)固與否直接關(guān)乎項(xiàng)目的成敗。以一個(gè)用于影像處理的FPGA定制項(xiàng)目為例，需與設(shè)備研發(fā)團(tuán)隊(duì)、臨床醫(yī)生等多方深入溝通。設(shè)備研發(fā)團(tuán)隊(duì)能從硬件實(shí)現(xiàn)角度，明確對(duì)FPGA算力、存儲(chǔ)容量及數(shù)據(jù)傳輸速率的初步需求；臨床醫(yī)生則從實(shí)際使用場(chǎng)景出發(fā)，提出對(duì)影像分辨率、處理速度以及圖像偽影等功能需求。若需求分析階段有所缺失，比如未充分了解臨床醫(yī)生對(duì)圖像實(shí)時(shí)處理速度的嚴(yán)格要求，在項(xiàng)目后期可能需對(duì)整個(gè)硬件架構(gòu)進(jìn)行大幅調(diào)整，這不僅耗費(fèi)大量人力、物力和時(shí)間，還可能延誤產(chǎn)品上市時(shí)機(jī)。同時(shí)，參考市場(chǎng)上已有的類(lèi)似影像處理設(shè)備，分析其優(yōu)缺點(diǎn)，可進(jìn)一步挖掘潛在需求，為項(xiàng)目提供差異化競(jìng)爭(zhēng)方向。深入的需求分析，能確保后續(xù)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)工作有的放矢，是FPGA定制項(xiàng)目成功的第一步。 浙江FPGA定制項(xiàng)目編程FPGA 實(shí)現(xiàn)的音頻處理器，為音頻添加混響、回聲等效果。

    在航空航天領(lǐng)域，對(duì)設(shè)備的可靠性和實(shí)時(shí)性要求極高。我們參與的這個(gè)FPGA定制項(xiàng)目應(yīng)用于衛(wèi)星通信與數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。在衛(wèi)星上，F(xiàn)PGA承擔(dān)著信號(hào)處理和數(shù)據(jù)管理的關(guān)鍵任務(wù)。一方面，我們利用FPGA實(shí)現(xiàn)了高速數(shù)據(jù)的調(diào)制和解調(diào)，將衛(wèi)星采集到的大量地球觀測(cè)數(shù)據(jù)，如氣象數(shù)據(jù)、地球資源數(shù)據(jù)等，進(jìn)行高效編碼調(diào)制后發(fā)送回地面站，同時(shí)準(zhǔn)確解調(diào)地面站發(fā)送的控制指令。另一方面，鑒于衛(wèi)星存儲(chǔ)資源有限，我們?cè)贔PGA中設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)預(yù)處理和壓縮算法，對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和壓縮，節(jié)省了存儲(chǔ)空間，提高了數(shù)據(jù)傳輸效率。經(jīng)實(shí)際衛(wèi)星在軌測(cè)試，采用我們定制的FPGA方案后，數(shù)據(jù)傳輸成功率達(dá)到了，有效保障了衛(wèi)星任務(wù)的順利進(jìn)行。

    在FPGA定制項(xiàng)目里，算法優(yōu)化與硬件實(shí)現(xiàn)之間的平衡是項(xiàng)目成功的關(guān)鍵要素。當(dāng)開(kāi)發(fā)一個(gè)用于大數(shù)據(jù)分析的FPGA定制系統(tǒng)時(shí)，首先要對(duì)數(shù)據(jù)處理算法進(jìn)行深入研究和優(yōu)化。例如，對(duì)于復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可通過(guò)算法簡(jiǎn)化、并行化改造等方式，提高算法執(zhí)行效率。但在優(yōu)化算法的同時(shí)，必須充分考慮硬件實(shí)現(xiàn)的可行性和成本。過(guò)度追求算法的高性能優(yōu)化，可能導(dǎo)致硬件實(shí)現(xiàn)難度大幅增加，需要更多的邏輯資源、更高的功耗以及更復(fù)雜的硬件架構(gòu)。相反，從硬件實(shí)現(xiàn)的簡(jiǎn)便性出發(fā)，選用簡(jiǎn)單但效率較低的算法，又無(wú)法滿足大數(shù)據(jù)分析對(duì)處理速度和精度的要求。因此，需要在兩者之間找到平衡點(diǎn)。一方面，利用FPGA的硬件特性，如并行處理單元、分布式存儲(chǔ)等，對(duì)優(yōu)化后的算法進(jìn)行合理映射，將算法中的并行部分轉(zhuǎn)化為硬件并行執(zhí)行邏輯；另一方面，根據(jù)硬件資源限制，對(duì)算法進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整，確保在有限的硬件條件下，實(shí)現(xiàn)算法性能與硬件成本、資源消耗的比較好平衡，從而打造出經(jīng)濟(jì)的FPGA定制系統(tǒng)。 基于 FPGA 的智能溫控系統(tǒng)，精確調(diào)節(jié)溫度，維持恒溫環(huán)境。

    UCB-BARFPGA-Zynq項(xiàng)目的定制化拓展應(yīng)用UCB-BARFPGA-Zynq項(xiàng)目為我們的定制化開(kāi)發(fā)提供了良好的基礎(chǔ)。該項(xiàng)目基于Xilinx的ZynqSoC，集成了軟件可編程性與硬件并行處理能力。在我們的定制項(xiàng)目中，對(duì)其進(jìn)行了深度拓展應(yīng)用。在嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，利用ZynqSoC中ARMCortex-A9雙核處理器和可編程邏輯（PL）的協(xié)同工作能力，對(duì)系統(tǒng)的性能和功耗進(jìn)行優(yōu)化。例如，在一個(gè)工業(yè)監(jiān)控系統(tǒng)中，將數(shù)據(jù)采集和初步處理的任務(wù)交給PL部分，利用其并行處理優(yōu)勢(shì)獲取數(shù)據(jù)；而將數(shù)據(jù)的分析、存儲(chǔ)以及與上位機(jī)的通信任務(wù)交給ARM處理器，通過(guò)合理的任務(wù)分配，系統(tǒng)的整體響應(yīng)速度提高了50%，同時(shí)功耗降低了30%。在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方面，通過(guò)在FPGA的PL部分構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件，加速數(shù)據(jù)處理速度。以圖像識(shí)別任務(wù)為例，定制的FPGA模塊能夠在短時(shí)間內(nèi)對(duì)大量圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和分類(lèi)，與傳統(tǒng)的CPU處理方式相比，處理速度提升了10倍以上，提高了圖像識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，為相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用提供了強(qiáng)大的硬件支持。 智能零售終端的 FPGA 定制，優(yōu)化購(gòu)物體驗(yàn)，提升運(yùn)營(yíng)效率。入門(mén)級(jí)FPGA定制項(xiàng)目論壇

FPGA 定制視頻圖像增強(qiáng)模塊，提升畫(huà)質(zhì)清晰度與色彩飽和度。專注FPGA定制項(xiàng)目教學(xué)

在高性能計(jì)算領(lǐng)域，對(duì)計(jì)算效率的追求永無(wú)止境。我們承擔(dān)的這個(gè)FPGA定制項(xiàng)目旨在為科學(xué)計(jì)算提供高效解決方案。在科學(xué)計(jì)算中，矩陣運(yùn)算、傅里葉變換等算法計(jì)算量巨大。我們利用FPGA的并行計(jì)算架構(gòu)，對(duì)這些算法進(jìn)行了硬件加速實(shí)現(xiàn)。以矩陣乘法為例，通過(guò)在FPGA中設(shè)計(jì)專門(mén)的矩陣運(yùn)算單元，將原本需要在CPU上串行計(jì)算的矩陣乘法操作，轉(zhuǎn)換為并行計(jì)算。經(jīng)測(cè)試，在處理大規(guī)模矩陣乘法時(shí)，采用我們定制的FPGA方案，計(jì)算速度相較于傳統(tǒng)CPU計(jì)算提高了10倍以上，縮短了科學(xué)計(jì)算的時(shí)間，為科研人員在數(shù)據(jù)分析、模擬仿真等方面提供了更強(qiáng)大的計(jì)算支持，推動(dòng)了相關(guān)領(lǐng)域的研究進(jìn)展。專注FPGA定制項(xiàng)目教學(xué)