製品説明



ホワイトペーパー、技術記事 &そのほか











このホワイトペーパーでは、価格設定オプションの計算集約モデルの2つの実装、つまりBlack-ScholesとHestonの価格設定モデルについて説明します。また、金融市場モデル向けのFPGAベースのハードウェアアクセラレータを開発するエンジニアが、SLX FPGAを活用する方法を述べています。
HLS最適化ツールは、エキスパートエンジニアの手動による最適化よりも優れられますか。本ホワイトペーパーでは、SLX FPGAを使用してセキュア ハッシュ アルゴリズムの最適化を実施しています。
このホワイトペーパーでは、組み込みデバイス上の人工ニューラルネットワーク(ANN)の展開(推論)に関連するさまざまな課題にどのように対処できるかに注目をしています。
Linley Groupのマイクロプロセッサレポートでは、SLXの機能について詳しく説明しています。
SLXで消費電力とパフォーマンスを向上させるための同時最適化。
SLXがパフォーマンスを予測、通信の競合を管理し、タスクを自動的にマッピングしてマルチコアプラットフォームを最大限に活用する方法を説明します。
テスト結果の予測可能性に関する決定論的プログラミング・モデルの影響評価。
LTE 基地局のマルチコア・ソフトウェア設計にSLXを使用。
レースと非決定性のない並列プログラミング。
Paul McLellanがアメリカチームと対面。SLXを詳しく調べ、手動と自動コード分析の比較をします。
HLSのユースケースは、サードパーティーによって生成されたもの、あるいは既存のC/C++アルゴリズムをHLSコンパイラを使用してハードウェア実装に変換します。
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Optimizing Deep-Learning Inference for Embedded Devices

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Silexica's Hardware/Software Co-Design

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MOPT-Multi-objective-optimization-to-improve-power-and-performance-for-multicore-software-parallel-programming

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SLX White Paper Pushing Performance

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Whitepaper - Improving Execution Predictability on Linux with SLX

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Software design for an LTE base station white paper

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KPN: Parallel programming without races and non-determinism

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171220_Cadence_article

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Facilitating High Level Synthesis from MATLAB generated C C++
