Nvidia AGX Orin MAX9296 /MAX9295驱动寄存器配置

王晓明 QQ /微信:199663740提供板卡定制，承接项目。Nvidia AGX Xavier MAX9286 GMSL 载板2021年重点推荐板卡。现货充足。SHENDU Xavier GMSL 载板基于NVIDIA Jetson AGX Xavier｜32TOPS｜30W8路GMSL车规级摄像头接入｜5路CAN FD支持 2路以太网提供 Cadence 格式原理图，PCB图，提供MAX9286，MAX96705的驱动源代码，设备树文件和采集显示程序全套源代码，购买...

https://mp.youkuaiyun.com/console/editor/html/107425573AI学习库的安装jetson-inference（国内详细教程） 阅读目录1、安装cmake 2、源码的获取 3、换源 4、编译安装 5、物体识别 ①静态物体识别 ②动态物体识别 ③定位对象坐标 源码在github上，链接：https://github.com/dusty-nv/jetson-inference但是在国内往往下载时会出现问题，我已经讲最新的源.

最近工作太忙，很少写文章了。不过。准备开始写一些了。把这两年做的板卡介绍一下，同时也写一些AI方面的文章。测试一下2020.07.16

考虑到用FPGA做深度学习，选择FPGA的问题。做了以下的考虑。

XC7VX690T-2FFG1761_PCIe  系列之三 关键词：PCIE   FPGA  Virtex-7 XC7VX690T   XILINX   DMA参考资料：UG475 -  7 Series FPGAs Packaging and Pinout Product SpecificationsUser Guide( ver1.15, 26062 KB 

XC7VX690T-2FFG1761_PCIe  系列之二 关键词：参考资料：UG475 -  7 Series FPGAs Packaging and Pinout Product SpecificationsUser Guide( ver1.15, 26062 KB ) [PDF]UG476 -  7 Series FPGAs GTX/GTH T

XC7VX690T-2FFG1761_PCIe  系列之一 关键词：参考资料：UG475 -  7 Series FPGAs Packaging and Pinout Product SpecificationsUser Guide( ver1.15, 26062 KB ) [PDF]UG476 -  7 Series FPGAs GTX/GTH T

虽然FPGA的频率一般比CPU低，但是可以用FPGA实现并行度很大的硬件计算器。比如一般CPU每次只能处理4到8个指令，在FPGA上使用数据并行的方法可以每次处理256个或者更多的指令，让FPGA可以处理比CPU多很多的数据量。另外，如上所述，在FPGA中一般不需要Instruction Fetch与Instruction Decode, 减少了这些流水线工序后也节省了不少计算时间。为了让读者对FPGA加速有更好的了解，我们总结了微软研究院2010年对BLAS算法的FPGA加速研究。BLAS是矩阵运算的

教程 | 没有博士学位，照样玩转TensorFlow深度学习机器之心2017-01-24 12:32:22程序设计 谷歌 操作系统 阅读(362)评论(0)选自Codelabs机器之心编译参与：侯韵楚、王宇欣、赵华龙、邵明、吴攀本文内容由机器之心编译自谷歌开发者博客的 Codelabs 项目。据介绍，Google Developers Codel

优化基于FPGA的深度卷积神经网络的加速器设计由 技术编辑archive1 于 星期四, 08/27/2015 - 15:45 发表 By Chen Zhang： chen.ceca@pku.edu.cnPeng Li： pengli@cs.ucla.eduGuangyu Sun： sun@pku.edu.cnYijin Guan：

神经网络浅讲：从神经元到深度学习　　神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。　　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。　　神经网络是一种模拟人脑的神