写完硬件加速器的核与功能验证正确后

写完硬件加速器的核与功能验证正确后
我要写下今天的课堂笔记，
这个核功能极其不完整，
速度未进行过优化，
所以毫无成就感。
今天老师开了一个新课题，
图形加速器与图形边缘检测，
我是一个不喜欢说概念，
喜欢讲故事的人，
那我就把今天课堂上有趣的故事说一下，
当然是借老师之口。
老师说，
巴西世界杯的时候，
第一次把数字边缘检测技术应用到门限裁判中，
原理是全场12台高速摄像头以每秒500帧的速率进行图像采集，
经过高速并行的硬件加速器与滤波器对采集的大容量高速数据进行无失真处理，
得到球的实时地址坐标，
从而达到裁判门限的目的，
这就是人工智能的一个方向，
数字图像处理衍生的物体追踪定位锁定与识别技术，
这个技术的关键是图像加速器的设计和现代滤波器的设计，
夏老师曾参与研制我国先进飞机导弹制导技术，
这个技术中的核心就是对目标飞行物的定位跟踪锁定，
saber滤波器是早期导弹中才用的定位技术，
这是夏老师从国外引进的当时环境下先进算法。
站在现在和未来的角度，
saber已经不能满足大数据高速无失真的要求，
但是在现代非宇航军工环境中，
仍然使用较多。
夏老师自己在做军工项目时曾实验，
高速大容量的视频处理，
用TI最强大的DSP芯片已经略有失真，卡顿；
更不要说单片机与定制化集成电路了。
最后在多方实验后，
老师选择了集成了多硬核多固核多软核的大容量FPGA才可以满足视频的需求，
当是用的是XILINX最强大的集成了IBM的power pc核的FPGA。
所以在真正的大数据高速度严标准场合，
FPGA板上系统是唯一的选择，
现代计算机系统提出的异构正是基于FPGA
与专用集成电路相融合，
才能满足性能。
而随着芯片工艺的发展，
FPGA越来越可能的趋势就是，
FPGA集成大容量的处理器内核，
形成最强大的集成电路系统，
当至强邂逅FPGA,
当POWER邂逅FPGA，
人工智能的大门，
才刚刚被推开。
现在学FPGA，
可以在最英俊潇洒的年纪遇上最先进的人工智能。个人语。

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经典的总结

原理是全场12台高速摄像头以每秒500帧的速率进行图像采集？？
一般手机相机拍出来的4K视频画质也就30帧/s

陈老师 分析的很到位