根据提供的文件信息，我们可以提炼出以下关于“veloce硬件加速器”和“企业级服务器用户手册”的知识点： 1. 企业级服务器用户手册：这表示手册是针对企业级服务器设备的操作指导书。企业级服务器是专为企业环境设计的，拥有更高稳定性和扩展性的服务器系统，通常用于处理大量数据和高并发的业务需求。 2. Veloce2硬件加速器：手册提到了特定版本的硬件加速器，即Veloce2，这表明它是一款针对计算密集型任务设计的加速硬件。硬件加速器能够通过专门设计的硬件电路来提高计算速度，相较于通用处理器在某些特定应用上有显著的性能提升。 3. 产品版本信息：手册中显示的版本号是v*.**.*.*，发布日期为2016年11月，这些信息对于用户来说非常关键，因为它们能够帮助确定当前使用的手册内容是否为最新版本，以及是否需要更新或升级硬件加速器的相关软件。 4. 版权声明和复制权：文件强调了文档中的信息是Mentor Graphics Corporation的专有信息。文档可以由原始接收者全部或部分复制用于内部商业目的，但前提是保持整篇声明的完整性。这表明手册内含有保护知识产权的重要信息，并要求合理防范信息的未授权使用。 5. 无保证声明：手册中明确指出Mentor Graphics公司不对本手册中的信息提供任何形式的保证，包括但不限于对适销性和特定用途适用性的隐含保证。这意味着用户使用手册中的信息和产品应当自行承担风险，Mentor Graphics不承担由此产生的任何责任。 6. 免责声明：文档中还包含了免责声明，指出即使Mentor Graphics已被告知可能发生损害的可能性，也不对因出版物或包含在其中的信息而产生的任何直接、间接、特殊、或间接损害负责，这包括但不限于利润损失。 7. 美国政府许可权：如果软件和文档是完全由私人费用开发的商业计算机软件和商业计算机软件文档，则对于美国政府或其承包商的使用、复制和披露，仅受随软件提供的许可协议条款和条件的约束，除了与适用的强制性联邦法规相抵触的条款。 为了确保企业级服务器的稳定运行和硬件加速器的有效使用，用户需要仔细阅读并遵循手册中的操作指南和安全协议。用户手册是确保硬件设备正确安装、配置、维护及故障排查的重要资源。此外，由于手册可能涉及技术更新和改进，用户在使用过程中应当关注制造商是否发布新的版本或相关的补丁更新，以保持系统的最优化和安全性。在使用手册之前，用户还应当明确自己的版权和使用权限，以避免违反知识产权相关法规。同时，应当认识到手册提供的信息并不包含任何形式的保证，使用手册中的信息和产品应自行负责，知晓可能存在的风险，并遵循制造商的安全使用指南，以防止造成不必要的损失或损害。对于政府或政府承包商在特定条件下的软件使用，还需要参考特定的许可证协议，以确保合法合规。

UALink spec 1.0

基于ZYNQ实现了软硬协同的硬件加速器系统，实现对于LeNet-5卷积神经网络识别MNIST手写集的加速。PL端实现卷积层、池化层、全连接层的并行加速，PS端实现验证测试流程的控制。两者通过AXI总线连接，实现控制信识别结果的传递

SystemVerilog HDL 和 TB 代码 zybo 7010 FPGA 上的深度神经网络硬件加速器实现以及 Vivado SDK 软件的 C 代码 下面的文件夹与此存储库中的源文件夹相同，它现在只是 Vivado 环境的一部分。 附加文件是 python 代码、C 文件和 Matlab 文件。 *Python 用于训练网络和获取系数：Weights and Biases *C 用于实现 Sigmoid 函数采样以及在 C 中实现前馈传播（只是为了使项目更易于调试） *Matlab 用于生成 HDL 脚本以及检查压缩和其他内容 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

人工智能-低功耗高性能的卷积神经网络硬件加速器设计.pdf

深度学习基于ZYNQ的卷积神经网络硬件加速器项目系统源码。一个非常完整的项目 运行流程 在Lenet5文件夹中训练并测试卷积神经网络。 量化神经网络并测试效果，最后导出参数。 在custom_ip工程待封装的硬件加速器各BROM IP核中加载刚生成的coe文件。 综合custom_ip中的工程，并导出IP核。 在LeNet5_PSPL工程中导入刚生成的IP核，综合、实现、导出bit流。 运行Xilinx SDK，导入测试图片的标签数据，进行测试。 基于ZYNQ实现了软硬协同的硬件加速器系统，实现对于卷积神经网络识别MNIST手写集的加速。 PL端实现硬件加速器（包括卷积层、池化层、全连接层的实现，缓存区，共享乘累加器）。PS端实现验证测试流程的控制（非常简单的逻辑，就是发送start信号，等待done拉高，读出识别结果，重复200次后计算准确率和耗时。真正软硬协同的PS端应该连上摄像头，然后把摄像头的数据发送过去识别。 测试在开发板上的效果是200张图片，准确率96.5%，耗时47ms。

基于ZYNQ实现了软硬协同的硬件加速器系统.zip

基于PYNQ-Z2实现手写数字识别卷积神经网络硬件加速器.zip

报告SHA256硬件加速器-数字系统 司机 应用 测验 介绍 该项目的目的是设计一种SHA256硬件加速器，它将由Digilent合成并映射到Zybo板的Zynq内核上。 硬件模块将具有一个符合AXI的包装器，该包装器可以使用AXI协议在特定的寄存器上进行输入和输出输出。 必须设计一个驱动程序并将其添加到板上上传的GNU / Linux软件堆栈中，以与SHA256硬件正确交互。 最重要的是，将编写一个用户应用程序来测试系统的正确功能。 SHA256算法的更多信息以及伪代码可以在Wikipedia上找到。 规格 硬件 SHA256硬件模块的核心包括一个数据路径（一个控制输入信号并产生由控制信号驱动的最终散列），以及一个控制单元（FSM），该FSM提供控制信号。 我实现SHA256数据路径的基本思想是受Chavez，Kuzmanov，Sousa和Vassiliadis的论文中描述的一些优

面向嵌入式的卷积神经网络硬件加速器设计.pdf