从LLM中完全消除矩阵乘法,效果出奇得好,10亿参数跑在FPGA上接近大脑功耗
【6月更文挑战第15天】`Scalable MatMul-free LMs提出了一种无需矩阵乘法的新方法,使用MLGRU和MatMul-free GLU在保持性能的同时降低计算成本。实验显示,这种模型在FPGA上运行时,能效接近人脑,且在多种任务中与传统模型相当甚至更优。尽管有挑战,但该模型为高效、低功耗的语言处理开辟了新途径。[arXiv:2406.02528]`
基于FPGA的图像直方图均衡化处理verilog实现,包含tb测试文件和MATLAB辅助验证
摘要:
在FPGA上实现了图像直方图均衡化算法,通过MATLAB2022a与Vivado2019.2进行仿真和验证。核心程序涉及灰度直方图计算、累积分布及映射变换。算法旨在提升图像全局对比度,尤其适合低对比度图像。FPGA利用可编程增益器和查表技术加速硬件处理,实现像素灰度的均匀重分布,提升视觉效果。![image preview](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/3tnl7rfrqv6tw_a075525027db4afbb9c0529921fd0152.png)
探索FPGA在硬件加速中的应用
【5月更文挑战第31天】本文探讨了FPGA在硬件加速中的应用,阐述了FPGA基于可编程逻辑单元和连接资源实现高效并行处理的优势,如高性能、低功耗、可重构性和灵活性。FPGA广泛用于图像处理、数据压缩、深度学习加速和网络安全等领域。然而,FPGA也面临功耗、散热及开发复杂度的挑战。未来,FPGA将通过优化设计和工具,与CPU、GPU等协同工作,助力异构计算和新兴技术发展。