给你一个部署了卷积神经网络的FPGA开发板，其识别推理图片的时间接近于1s，你该如何查看其硬件资源使用率和功耗？

要查看部署了卷积神经网络的FPGA开发板的硬件资源使用率和功耗，可以采取以下几种方式：

1. 使用开发板自带的工具：通常，FPGA开发板厂商会提供相应的工具软件，可以通过这些工具软件来监测硬件资源使用率和功耗。例如，Xilinx公司提供的Vivado软件就可以监测FPGA开发板的硬件资源使用率和功耗。

2. 使用外部工具：除了使用开发板自带的工具外，还可以使用一些外部的工具来监测硬件资源使用率和功耗。例如，可以使用Logic Analyzer等硬件工具来监测开发板的信号和电流情况。同时，也可以使用一些软件工具来监测功耗。例如，可以使用Intel公司提供的Power Monitor工具来监测FPGA开发板的功耗。

3. 通过代码进行监测：在FPGA开发板上，可以通过代码来监测硬件资源使用率和功耗。例如，可以在Vivado中添加相应的性能计数器，来监测FPGA开发板的性能情况。同时，也可以在代码中添加相应的功耗监测函数，来监测FPGA开发板的功耗情况。

总之，在评估部署了卷积神经网络的FPGA开发板的硬件资源使用率和功耗时，可以采取多种方式来进行监测。不同的监测方式有其各自的优缺点，可以根据具体情况选择合适的监测方式。

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你来给我阐述一个你所熟知的一款FPGA开发板的实际硬件架构，字数要求2000字左右

好的，我来介绍一款我所熟知的FPGA开发板——Digilent Arty S7。

Digilent Arty S7是一款基于Xilinx Spartan-7系列FPGA的开发板。它具有灵活性高、性价比优良、易用性强等特点，因此在学术研究、原型设计、开发调试等领域得到了广泛的应用。

硬件架构方面，Digilent Arty S7采用了一些常见的电路设计，包括FPGA、时钟、存储、通信等模块。下面我将分别对这些模块进行介绍。

1. FPGA模块

Digilent Arty S7采用了Xilinx Spartan-7系列FPGA芯片，型号为XC7S50。这款FPGA芯片具有50,000个逻辑单元、1,800个千兆位传输率(GTP)通道、5,200个数字信号处理(DSP)单元、1.3 Mb的Block RAM等硬件资源，可以满足大部分应用场景的需求。

此外，FPGA模块还包括了与其他模块进行通信的接口，如JTAG、UART、SPI、GPIO等。

2. 时钟模块

时钟模块是Digilent Arty S7的重要组成部分，它为整个系统提供了统一的时序。时钟模块由两个晶振和一个时钟分配器组成。其中，一个晶振为100 MHz，用于FPGA内部逻辑的时钟；另一个晶振为32.768 kHz，用于实时时钟(RTC)。

时钟分配器可以为FPGA提供多个时钟信号，包括50 MHz、100 MHz、125 MHz、150 MHz等。此外，时钟分配器还可以通过可编程时钟源(PLL)产生任意频率的时钟信号。

3. 存储模块

存储模块包括了闪存和DDR3 SDRAM两部分。闪存用于存储FPGA的配置文件，它可以通过JTAG或者USB进行编程。DDR3 SDRAM用于存储系统的数据。

Digilent Arty S7采用了128 Mb的DDR3 SDRAM，工作频率为333 MHz，带宽达到10.6 GB/s。此外，DDR3 SDRAM还具有ECC功能，可以提高系统的可靠性。

4. 通信模块

通信模块包括了以太网、USB、UART、SPI等接口，用于与外部设备进行通信。其中，以太网接口采用了10/100/1000 Mbps自适应速率，可以实现高速网络通信；USB接口可以用于FPGA的编程、数据传输等；UART和SPI接口可以用于与其他设备进行串行通信。

总体来说，Digilent Arty S7的硬件架构设计合理，具有良好的性能和易用性。它可以作为一个强大的开发平台，用于各种应用领域的原型设计、系统开发、算法验证等。

基于fpga的卷积神经网络的人脸识别国内外状况

近年来，基于FPGA的卷积神经网络（CNN）在人脸识别领域得到了广泛应用。国内外都有很多相关研究和应用。

国外方面，美国的Xilinx公司是FPGA领域的领军企业之一，他们在人脸识别领域也有相关研究。例如，他们的PYNQ-Z1开发板可以实现基于CNN的人脸识别，还可以实现实时监控和预警系统。

在国内，清华大学的研究人员也开展了基于FPGA的人脸识别研究。他们使用了Xilinx的Zynq系列FPGA实现了一个实时人脸识别系统，并将其应用于智能门禁系统。

此外，国内的一些企业也在人脸识别领域开展了基于FPGA的研究和应用。例如，中兴通讯在其物联网平台中，使用FPGA来实现人脸识别功能。

总体来说，基于FPGA的卷积神经网络在人脸识别领域具有很大的应用潜力，未来还有很大的发展空间。