Перейти к содержанию

    

syoma

Свой
  • Публикаций

    1 847
  • Зарегистрирован

  • Посещение

Репутация

0 Обычный

Информация о syoma

  • Звание
    Профессионал

Контакты

  • Сайт
    http://
  • ICQ
    0

Информация

  • Город
    наших, которые работают за бугром

Посетители профиля

9 982 просмотра профиля
  1. Зачем библиотеки? Я давно делал деление методом Ньютона-Рафсона на ПЛИС буквально за пару часов. Т.е. если функция X=1/D и надо найти X, то итеративная формула будет равна X(i+1) = Xi*(2-D*Xi). Начальный X0 выбираете сами исходя из своих условий. Нужна пара умножителей и за сотню тактов точно получаете нужное 1/x. Но сейчас все используют Cordic и не парятся. Поищите, у вас должен быть в списке IP ядер. В Cordic, кстати, должны быть сразу блоки для преобразований координат.
  2. Ну и отлично. Значит мысль у меня была правильная. Вангую, что очень скоро их ADAS функционал вырастет на голову благодаря ИИ. Конечно, но что делать тем, у кого авто далеко не новое, а ADAS заиметь хочется?
  3. Так то встроенный в машину. Причем помимо камер там стоит радар и куча датчиков. А я думаю о коробочку именно для афтермаркета и чисто на камерах.
  4. Ну вообще-то все знают, что AI и нейросети имеют ложные срабатывания. Поэтому появление безупречной системы на этом принципе, которая никогда не совершит ошибку, вряд-ли возможно в ближайшем будущем. И откуда вы знаете - может Гугл и не тупорылый, а уже достиг свой минимальный порог ложных срабатываний и постоянно появляющиеся тараны пешеходов - это просто следствие увеличившейся выборки?
  5. У меня вроде как ноябрьская информация от Ксайлинксов с бенчмарками, что из последний Zync считает CNN в 8 раз быстрее Nvidia из расчета на Ватт потребляемой мощности и это без оптимизаций. А с оптимизациями, которые в GPU без изменений чипа невозможны, а в ПЛИСе возможны простым изменением прошивки, разница возрастает до 100 раз. Ну и сети ложатся на параллельную логику также хорошо, как и DSP и поэтому перформанс можно сделать сколько угодно большим или низким. А Versal, которые выйдут в следующем году, получат еще и специализированные ядра и внутреннюю сеть с очень высокой пропускной способностью, которая позволит параллелизировать еще больше. Остается вопрос цены, и тут GPU уже сравниваются по цене с ПЛИСами, так что выбор почти очевиден. С точки зрения практических задач - ну да, кроме классификации объектов, распознавалок жестов и изображений нейросети не выглядят сильно продвинутой технологией, но даже эти возможности, да еще от чипа, потребляющего с десяток Ватт при возможности обработки 50 кадров/с в реальном времени впечатляют. В голову приходят интересные проекты типа (ессно из области электромобилестроения, привет a123-flex) типа коробочки на лобовое стекло или в видеорегистратор, распознающей знаки, сигналы светофоров, автомобили, разметку в реальном времени и чтоб, плять, верещало, если рискуешь вломиться кому-то в зад или встречник выскочил.
  6. Если уж о платах говорить, то надо смотреть на Xilinx Versal и Alveo. По ним есть соответствующие форумы на сайтах производителей. Вроде как ПЛИСы скоро очень быстро вытеснят GPU из сегмента нейросетей.
  7. У меня основная проблема не количество данных, а количество отдельных линков. Пусть будет даже 1Гиг, но надо отдельные порты. По Firefly хоть и проприетарщина, но оказывается, что они не одни такие. Например Radiall тоже клепают такие модули и во вполне индустриальном диапазоне. https://www.radiall.com/products/active-optics/d-light.html Правда стоят они просто космос.
  8. Вы с CFP не путаете? Там вроде модуль огромный. А CXP достаточно компактен.
  9. Можно легко, если алгоритм сделан где-нибудь в Matlab или используется HLS. Тогда вместо Си-кода генерите HDL-код и проверяете быстродействие. Переделки и не требуется. Собственно, так Xilinx мне и демонстрировал разницу.
  10. Мне недавно на выставке Xilinx показывали распознавалку на каком-то дешевом Zync. Она работала в 20 раз быстрее RPi. Но требует переделки алгоритма под ПЛИС
  11. system generator

    Изображение не видно Два счетчика. Один счетчик задает период и сбрасывает второй счетчик, который считает длительность. Второй счетчик сам останавливается, когда доходит до нужного значений.
  12. По поводу п. 3 Firefly выглядит гораздо интересней - они обещают индустриальный температурный диапазон. Да и с точки зрения футпринта 12х дуплексных каналов прямо с MPO очень привлекателен.
  13. Да меня как-то все устраивает в малине. Карту никто и никогда не трогает, да и условия вполне тепличные. Я также поставил ее почти в Read-only режим, так что она не должна особо изнашиваться. Переходить на что-то другое не вижу особого смысла - можно сделать и хуже, чем сейчас. А реле хочу просто как перестраховку.
  14. Задача, собственно, заключается в автоматическом включении резерва. У меня есть сервер на Raspberry Pi, который круглогодично, в режиме 24/7 занимается всякой фигней - некритичной, но и нельзя сказать, что без него можно было бы прожить. Типовые причины выхода из строя такого устройства всем известны - может накрыться SD карта, ПО может глюкануть и зависнуть (в моем случае, правда, это не случается месяцами), накрыться источник питания. То есть чистый Reset не всегда поможет. Для решения этих проблем у меня в запасе есть еще один RPi в полностью идентичной конфигурации , со всеми блоками питания и уже подключенный , и все, что нужно сделать - это отключить питание поломанному RPi и подать питание на резервный. Согласны, что с выключенным Raspberry Pi вряд ли что-то может случиться? Вопрос только в том, что пока это ручная операция и я хочу ее автоматизировать, так понятно? Так как причиной отказа теоретически все же может стать глюк ПО, хорошо бы иметь возможность обратно включить основной контроллер, если резервный тоже накроется - вдруг он восстановится?