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MPZ1608S221ATA00

发布时间:2021-04-08 02:52:21

SpeedcoreeFPGAIP设计人员使用与独立FPGA设计相同的供IC网ACE设计工具,从而缩短了上市,并允许使用独立Speedster7tFPGA器件进行早期原型开发。2021年1月,供IC网与ACEConvergenceAcquisitionCorp.(纳斯达克股票代码:ACEV)达成了最终合并协议,使得供IC网在纳斯达克上市,预计该交易将于2021年上半年完成。通过使用供IC网Speedster7tFPGA中的机器学习加速器MLP72,开发人员可以轻松选择浮点/定点格式和多种位宽,或快速应用块浮点,并通过内部级联可以达到理想性能。神经网络架构中的核心之一就是卷积层,卷积的最基本操作就是点积。
向量乘法的结果是向量的每个元素的总和相乘在一起,通常称之为点积。该总和S由每个矢量元素的总和相乘而成,因此s=a1b1+a2b2+a3b3+...讲述的是使用FP16格式的点积运算实例,展示了MLP72支持的数字类型和乘数的范围。此设计实现了同时处理8对FP16输入的点积。该设计包含四个MLP72,使用MLP内部的级联路径连接。每个MLP72将两个并行乘法的结果相加(即aibi+ai+1bi+1),每个乘法都是i_a输入乘以i_b输入(均为FP16格式)的结果。来自每个MLP72的总和沿着MLP72的列级联到上面的个MLP72块。在最后一个MLP72中。在每个周期上,计算八个并行FP16乘法的总和。

MPZ1608S221ATA00

EP9315-CBZ, XC4VLX40-11FFG668I, XC7K160T-1FBG676C,
EP94Z1E, XC4VLX60-10FF1148I, XC7K160T-1FBG676I,
EP94Z3E, XC4VLX60-10FF668C, XC7K160T-1FFG1136I,
EPA060B-70, XC4VLX60-10FF668I, XC7K160T-1FFG676C,
EPC1441PC8, XC4VLX60-10FFG1148C, XC7K160T-1FFG676I,
EPC1441PC8W, XC4VLX60-10FFG1148I, XC7K160T-2FB676I,
EPC1441PCB, XC4VLX60-10FFG668C, XC7K160T-2FBG484,
EPC1441PI8, XC4VLX60-10FFG668C , XC7K160T-2FBG484C,
EPC16QC100, XC4VLX60-10FFG668I, XC7K160T-2FBG484I,
EPC16QC100N, XC4VLX60-11FF11448C, XC7K160T-2FBG676C,
EPC16QI100, XC4VLX60-11FF1148C, XC7K160T-2FBG676I,
EPC16QI100(N), XC4VLX60-11FF668C, XC7K160T-2FF676C,
EPC16QI100N, XC4VLX60-11FF668I, XC7K160T-2FFG676C,
EPC16UI88, XC4VLX60-11FFG1148I, XC7K160T-2FFG676I,
EPC16UI88(N), XC4VLX80-10FF1148I, XC7K160T-2FFG676I,
EPC16UI88N, XC4VLX80-10FFG1148C, XC7K160T-3FBG484E,
EPC1PC8, XC4VLX80-10FFG1148I, XC7K160T-3FBG676E,
EPC1PC8N, XC4VLX80-FF1148, XC7K160T-3FFG676C,
EPC1PI8N, XC4VSX25-10FF668I, XC7K160T-3FFG676E,
EPC2033, XC4VSX25-10FFG668I, XC7K160T-L2FBG676I,
EPC2LC20, XC4VSX25-11FF668C, XC7K160T-L2FFG676E,
EPC2LC20N, XC4VSX35-10FF668I, XC7K160T-L2FFG676I,