Это вторая и заключительная часть большой статьи. Ознакомиться с первой частью можно по ссылке.

Основная прелесть использования ПЛИС, на мой взгляд, состоит в том, что разработка аппаратуры превращается в программирование со всеми его свойствами: написание и отладка кода как текста на специализированных языках описания аппаратуры (HDL); код распространяется в виде параметризованных модулей (IP-блоков), что позволяет его легко переиспользовать в других проектах; распределенная разработка обширным коллективом разработчиков с системой контроля версий, такой же, как у программистов (Git); и, как и в программировании, ничтожно низкая стоимость ошибки.

Последнее очень важно, так как если при разработке устройства классическим методом разработчик несет вполне существенные затраты на сборку и производство изделия, и любая схемотехническая ошибка или ошибка трассировки печатной платы — это всегда выход на очередную итерацию и попадание на деньги, то при работе с ПЛИС ошибки ничтожны по своей стоимости и легко устранимы. И даже если в серийном изделии обнаруживается ошибка, то её во многих случаях можно устранить очередным апгрейдом прошивки «в поле» без замены изделия. Короче, с приходом ПЛИС разработка цифровой аппаратуры все больше и больше выглядит как программирование, а это, помимо всего прочего, существенно понижает порог вхождения в тему, и все больше программистов становятся разработчиками «железа». А новые люди, в свою очередь, приносят с собой в индустрию новые подходы и принципы.

В этой статье я хочу поделиться своим небольшим опытом «программирования» микросхем ПЛИС и тем, как я постепенно погружался в тему ПЛИСоводства. Изначально я собирался написать небольшую заметку про открытый тулчейн для синтеза Yosys. Потом — про язык SpinalHDL и синтезируемое микропроцессорное ядро VexRiscv, на нём написанное. Потом — про замену микроконтроллеров микросхемами ПЛИС на примере моей отладочной платы «Карно». Но в процессе я погрузился в историю появления Hardware Description Languages (HDL), и когда я начал писать, Остапа, как это часто бывает, понесло... В общем, получилось то, что получилось.

Эволюция архитектуры нейронных сетей уходит корнями в фундаментальные работы, заложенные в 1940-х годах Уорреном Маккаллохом и Уолтером Питcом, которые предложили концепцию искусственных нейронов и их взаимосвязь. 

Однако значительные прорывы произошли только в 1980-х годах с разработкой алгоритмов обратного распространения ошибки: алгоритм Геоффри Хинтона и других – все это позволило создавать более глубокие нейронные сети и улучшить методы обучения. 

В это время появились классические архитектуры, многослойные перцептроны (MLP,  и сверточные нейронные сети (CNN), которые революционизировали различные области, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и распознавание образов – теперь мы говорим про своего рода инновационную архитектуру. 

Сегодня я хотел бы обсудить тему, с которой так или иначе сталкивался почти каждый программист встраиваемых устройств без использования настоящих операционных систем, а именно прямое управление периферийными узлами микроконтроллера. A конкретнее, я хотел бы обсудить повышение безопасности при управлении периферийными модулями без потери эффективности, гибкости и читаемости.

Статья предполагает, что читатель имеет базовые знания программирования bare-metal систем и языка С++, в том числе и современных стандартов. Это означает, что совсем базовые пояснения выходят за рамки этой статьи.

Основная прелесть использования ПЛИС, на мой взгляд, состоит в том, что разработка аппаратуры превращается в программирование со всеми его свойствами: написание и отладка кода как текста на специализированных языках описания аппаратуры (HDL); код распространяется в виде параметризованных модулей (IP-блоков), что позволяет его легко переиспользовать в других проектах; распределенная разработка обширным коллективом разработчиков с системой контроля версий, такой же, как у программистов (Git); и, как и в программировании, ничтожно низкая стоимость ошибки.

Последнее очень важно, так как если при разработке устройства классическим методом разработчик несет вполне существенные затраты на сборку и производство изделия, и любая схемотехническая ошибка или ошибка трассировки печатной платы — это всегда выход на очередную итерацию и попадание на деньги, то при работе с ПЛИС ошибки ничтожны по своей стоимости и легко устранимы. И даже если в серийном изделии обнаруживается ошибка, то её во многих случаях можно устранить очередным апгрейдом прошивки «в поле» без замены изделия. Короче, с приходом ПЛИС разработка цифровой аппаратуры все больше и больше выглядит как программирование, а это, помимо всего прочего, существенно понижает порог вхождения в тему, и все больше программистов становятся разработчиками «железа». А новые люди, в свою очередь, приносят с собой в индустрию новые подходы и принципы.

В этой статье я хочу поделиться своим небольшим опытом «программирования» микросхем ПЛИС и тем, как я постепенно погружался в тему ПЛИСоводства. Изначально я собирался написать небольшую заметку про открытый тулчейн для синтеза Yosys. Потом — про язык SpinalHDL и синтезируемое микропроцессорное ядро VexRiscv, на нём написанное. Потом — про замену микроконтроллеров микросхемами ПЛИС на примере моей отладочной платы «Карно». Но в процессе я погрузился в историю появления Hardware Description Languages (HDL), и когда я начал писать, Остапа, как это часто бывает, понесло... В общем, получилось то, что получилось.

А еще эту статью можно рассматривать как глубокое погружение в то, что происходит вот на этом новогоднем видео.

Если вы не знаете ни одного ассемблера, или, возможно, не имеете большого опыта кодинга как такового, то ассемблер RISC-V может быть одним из лучших вариантов для того, чтобы погрузиться в эту тему. Конечно, материалов по ассемблеру x86 гораздо больше. Больше людей, которые могут в этом помочь. Но x86 - это чудовище, имеющее более 1500 различных инструкций.

Архитектура RISC-V, напротив, придумана специально для того, чтобы быть простой в изучении и вместе с тем, практически эффективна для реализации высокопроизводительных микропроцессоров.

Если вам необходим хороший старт, и вы не знаете ничего о микропроцессорах, вы можете прочесть мою статью "Как работает современный микропроцессор?" (How Does a Modern Microprocessor Work?).

Если вы хотите чего-нибудь простого и весёлого, можете начать с различных игр, в основе которых лежит программирование на ассемблере: Learn Assembly Programming the Fun Way.

Другим может понравиться ретропроцессор, такой, как 6502, использовавшийся в Commodore 64. Но проблема в том, что он окончательно устарел. При его разработке не учитывались реалии сегодняшнего дня.

Большой плюс RISC-V состоит в том, что он обладает современным и простым набором команд, спроектированным с учётом современных требований, таких как медленный доступ к памяти, использование предсказателя переходов, суперскалярного out-of-order выполнения команд и т.д.

Если вам интересно всё это, прочтите: Why Is Apple’s M1 Chip So Fast?

Перед тем, как мы начнём, можете распечатать это: James Zhu RISC-V Reference.

В разговорах с коллегами, а также по отдельным постам на форумах я заметил, что даже относительно опытные разработчики порой не достаточно глубоко понимают особенности хранения изображений в памяти. Если вы знаете, что такое выравнивание на границу 64-x байт, а также термины типа «длина или шаг строки (LineWidth/StepWidth, Stride)», «зазоры выравнивания (Alignment Gaps)», кроме того в курсе размеров линий кэша и страниц памяти на вашем компьютере, то вам, вероятно, не будет интересно, а остальные, особенно те, кто интересуется обработкой изображений — могут ознакомиться с предлагаемым материалом, и, возможно найдут для себя что-то новое и полезное. Под катом будет немножко кода на Си и ассемблере, пара LabVIEW скриншотов, предполагается также, что у читателя есть базовые знания OpenCV. Для экспериментов понадобится компьютер с камушком, поддерживающим AVX2.

В статье описан практический пример настройки проекта на языке C++ с использованием, в качестве примера, библиотеки для многопоточных вычислений OpenMP , а также дальнейшее обёртывание для использования в проектах написанных на Python при помощи библиотеки Pybind11. В качестве системы сборки используется CMake. Основное внимание уделено именно сборке проекта. В качестве инструмента обёртывания используется библиотека pybind11, в качестве системы сборки CMake.

Qucs-S является программой с открытым исходным кодом для моделирования электронных схем. Qucs-S кроссплатформенный (поддерживаются Linux и Windows) и написан на С++ с использованием набора библиотек Qt. О данной программе рассказывают мои предыдущие статьи. Для работы Qucs-S рекомендуется использовать также открытый движок моделирования Ngspice. Актуальным релизом Qucs-S на текущий момент является версия 2.1.0. В данной статье подробно рассматриваются виды моделирования, имеющиеся в Qucs-S. Начальное руководство по работе с программой можно найти здесь: https://habr.com/ru/articles/678526/

Это четвёртая, заключительная статья из серии. В ней мы выложим получившегося бота на сервер.

Эта статья направлена именно на новичков, в ней я постараюсь объяснить тему ботов на примере сбора обратной связи.

Привет! Меня зовут Никита и я пишу от имени небольшой команды студентов, разработчиков проекта Cloffer — систему онлайн-заказа для кофеен. Мы решили начать наш путь с написания связки бэкенд + набор телеграм-ботов.

Эта статья будет посвящена подходу, который мы использовали для реализации именно телеграм-части.

Превращаем простой пример распознавания нот из лабораторных работ Школы синтеза цифровых схем в Enterprise. Используем компилятор Rust для RISC-V микроконтроллера YRV-Plus.

6 декабря Яндекс открыл доступ к своим диалоговым моделям (моделям генерации) и векторного представления текста через API. API уже доступно в Yandex Cloud.

Вчера мне потребовалось применить его в приложении, однако, не удалось найти руководства, как сделать это быстро. Документация Яндекса хороша, но предполагает, что опыт работы с Yandex Cloud уже имеется. В отсутствие такого опыта документация выглядит фрагментированной.

Предлагаю пошаговый гайд, который, надеюсь, сэкономит читателю, не знакомому с Yandex Cloud, часик-другой.

Для того, чтобы использовать Yandex GPT в Вашем Python-проекте, нужно выполнить 4 шага:

Привет Хабр! Недавно принял участие в достаточно интересном воркшопе и хотел бы поделиться приобретенными навыками.

Микроконтроллерами я занимаюсь как хобби, так что основы и даже чуть больше понимаю, да я и сам своего рода Embedded Developer.

Мне удалось запустить Armbian сборку Ubuntu на TV-боксе с новым чипсетом RK3528. Используя конфиги для Hinlink H28K, первого поддерживаемого в Armbian устройства на этом чипе.

Это продолжение статьи, где я описал несколько способов достать Device Tree файлы из Андроид установленного на TV-боксе. Нужно для запуска на конкретном устройстве, даже для одной и той же модели - компоненты устройства могут отличаться, эти детали есть в Device Tree. Эта инструкция рассказывает как собрать и запустить Armbian используя полученный Device Tree файл. Написано для пользователей Линукс, средней сложности - почти всё подробно описано по шагам.

Инструкция для запуска в том числе с USB накопителя, что по умолчанию отключено в загрузчике U-Boot.

Одной из ключевых задач при работе с данными является уменьшение размерности данных, чтобы улучшить их интерпретируемость, ускорить алгоритмы обучения машин и, в конечном итоге, повысить качество решений. Сегодня мы поговорим о методе, который считается одним из наиболее мощных инструментов в арсенале данных разработчиков — методе главных компонент, или PCA (Principal Component Analysis).