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该课程“神经网络加速器与SOC芯片设计”为系列课程，分为2部分，19个课时，特惠399元（原价：￥735）。
本课程以底层硬件为切入点进行神经网络加速器与SOC芯片设计，与高层次综合工具直接生成电路的方式不同，此课程是以主流、传统的方式进行芯片设计，因此更加关注于电路底层的细节（如每一个模块的功能、工作模式、效率、资源消耗等）。本课程将分为两个主要部分：SOC芯片设计基础与神经网络加速器设计，第二部分的课程依赖于第一部分的SOC设计基础。
第一部分以数字电路与硬件描述语言为出发点，讲述正确的模块设计方法、Verilog代码编写思路、模块间常用的通信模式以及“AXI4”总线协议，同时会对AXI4总线的开发、仿真、调试进行深入剖析，并以此为基础在FPGA开发板上完成SOC芯片设计。
第二部分从通用卷积神经网络对加速器的功能需求为出发点，定义了加速器所需支持的功能，划分加速器的功能模块。本课程将着眼于整个神经网络中运算量最大的功能——卷积运算，对卷积运算通路进行架构建模与分析，并进行模块的设计与验证工作。在FPGA上完成基本的功能验证后，会对硬件的性能进行测量与评估，进行性能评估时所使用的网络是VGG16。
金牌讲师：
蔡宇杰
多次参加电子设计竞赛、数学建模竞赛并获国家级奖项，以综合成绩100.72分从西安电子科技大学保送复旦大学微电子学院读研。在复旦期间荣获“华为企业奖学金”与全国研究生创“芯”大赛获得一等奖，同时有着丰富的实习经历。现已拿到大疆、华为等多家名企offer。
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课程特色：
网络上Verilog语法教程很多，但使用Verilog进行复杂模块设计、仿真方案、上板测试并且调试的教程却很稀少，通过HLS工具生成电路，你无法学习芯片电路底层知识，更难谈起“从底层对硬件进行优化”，可能连“工具产生的电路的瓶颈在哪、这个瓶颈如何导致、能否解决”都意识不到。对做实际工程、就业很不好，本课程将从硬件底层出发，你会对整个系统的工作模式、瓶颈、资源消耗等了如指掌。
本期课程内容：
基于缓存结构的卷积运算电路模块实现（一）
适宜人群：
- 想学习数字芯片设计、FPGA开发；
- 对数字电路设计有一定基础、想对硬件电路底层进行更加深入的学习的同学。
通过本系列课的学习，你将收获：
本系列课程目录：
本课程为系列课程，分为2部分，15个课时
第九节：DMA的工作原理与基于AXI-HP总线的DMA模块设计
第十二节：特征的内存映射方式、通用池化运算单元的功能需求与架构设计
工具列表：
可适用板卡：
本课程适用于PYNQ，ZYBO以及所有带ARM硬核的FPGA开发板，若你有一定软核使用经验，也可使用纯逻辑开发板。
Zybo/Pynq开发板介绍：
Zybo是一款功能强大丰富，开箱即用型的Xilinx Zynq-7000 APSoC 软硬协同嵌入式开发板。Zynq系列芯片基于Xilinx全可编程片上系统架构（AP SoC），将双核Cortex-A9 ARM处理器与Xilinx 7系列FPGA紧密集成在同一芯片上。Zybo Z7板上搭载有丰富的多媒体接口和连接外设，在其本身就是一台功能强劲的单板计算机的基础上，进一步添加了FPGA功能，令其拥有无可比拟的开发灵活性与强大性能。Zybo Z7所集成的视频处理功能集，包括一个兼容MIPI CSI-2的Pcam（摄像头模块）接口，HDMI输入，HDMI输出和高带宽DDR3L，使之成为时下“嵌入式视觉”这一Xilinx FPGA最为热门的应用领域的一大高性价比解决方案。除此之外，Zybo Z7丰富的Pmod接口让用户能够十分轻松地进一步实现硬件功能的外设扩展，可搭配70多种Digilent专利的Pmod积木式传感模块使用。
Pynq-Z2是一款功能强大丰富，开箱即用型的Xilinx Zynq-7000 软硬协同嵌入式开发板。Zynq系列芯片基于Xilinx全可编程片上系统架构（AP SoC），将双核Cortex-A9 ARM处理器与Xilinx 7系列FPGA紧密集成在同一芯片上。板上搭载有丰富的多媒体接口和连接外设，在其本身就是一台功能强劲的单板计算机的基础上，进一步添加了FPGA功能，令其拥有无可比拟的开发灵活性与强大性能。此外，还支持Xilinx推出的开源框架PYNQ，支持使用Python进行应用层的开发与调用底层FPGA硬件加速，旨在使基于Zynq架构上的嵌入式开发更加简单易上手。使用Python编程语言以及丰富的第三方扩展包，开发者可以充分利用Zynq架构中的可编程逻辑器件和微处理器的优势，创造出更多好玩有意思的嵌入式系统项目。
