FPGA 助力 Python 加速计算 陈志勇 高级技术市场经理 安富利电子科技 2019年10月19日，北京 2 ➢ Python 语言：易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 ➢ Python 开发工具：库丰富、效率高、调试方便 ➢ Python 的应用： 人工智能、数据分析等 ➢ Python 的生态环境：软件平台、硬件平台、方案合作伙伴等 ➢ 用 Python 如何开发嵌入式产品？如何实现 工程师开发嵌入式产品的时候哪些地方可能会遇到性能瓶颈？ ➢ 传统的计算平台：基于通用处理器的架构，Intel x86 ➢ 新的嵌入式计算平台：MCU，DSP，FPGA，GPU、ASSP等 ➢ 嵌入式计算： ➢ 嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠 性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统，它一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、 嵌入 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 ➢ 嵌入式系统促使计算机的形态和性能更加小型化,多功能,低功耗. ➢ 加速计算： ➢ 如何提高计算效率，提高计算性能 ➢ 加速计算框架的考虑 ➢ 加速计算平台的考虑 ➢ FPGA 是如何作为加速平台的？在边缘和云端 Python 与嵌入式计算 4 ➢ FPGA（Field Programmable Gate Array）是在PAL、GAL等可编程器件的基础上进一步发展的

FPGA 助力 Python 加速计算 陈志勇 高级技术市场经理 安富利电子科技 2019年10月20日，深圳 2 Ø Python 语言：易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 Ø Python 开发工具：库丰富、效率高、调试方便 Ø Python 的应用： 人工智能、数据分析等 Ø Python 的生态环境：软件平台、硬件平台、方案合作伙伴 等 Ø 用 Python 如何开发嵌入式产品？如何实现 工程师开发嵌入式产品的时候哪些地方可能会遇到性能瓶颈？ Ø 传统的计算平台：基于通用处理器的架构，Intel x86 Ø 新的嵌入式计算平台：MCU，DSP，FPGA，GPU、ASSP等 Ø 嵌入式计算： Ø 嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠 性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统，它一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、 嵌入 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 Ø 嵌入式系统促使计算机的形态和性能更加小型化,多功能,低功耗. Ø 加速计算： Ø 如何提高计算效率，提高计算性能 Ø 加速计算框架的考虑 Ø 加速计算平台的考虑 Ø FPGA 是如何作为加速平台的？在边缘和云端 Python 与嵌入式计算 4 Ø FPGA（Field Programmable Gate Array）是在PAL、GAL等可编程器件的基础上进一步发展的

FPGA 助力 Python 加速计算 陈志勇 高级技术市场经理 安富利电子科技 2019年9月21日， 上海 2 Ø Python 语言：易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 Ø Python 开发工具：库丰富、效率高、调试方便 Ø Python 的应用： 人工智能、数据分析等 Ø Python 的生态环境：软件平台、硬件平台、方案合作伙伴等 Ø 用 Python 如何开发嵌入式产品？如何实现 工程师开发嵌入式产品的时候哪些地方可能会遇到性能瓶颈？ Ø 传统的计算平台：基于通用处理器的架构，Intel x86 Ø 新的嵌入式计算平台：MCU，DSP，FPGA，GPU、ASSP等 Ø 嵌入式计算： Ø 嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠 性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统，它一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、 嵌入 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 Ø 嵌入式系统促使计算机的形态和性能更加小型化,多功能,低功耗. Ø 加速计算： Ø 如何提高计算效率，提高计算性能 Ø 加速计算框架的考虑 Ø 加速计算平台的考虑 Ø FPGA 是如何作为加速平台的？在边缘和云端 Python 与嵌入式计算 4 Ø FPGA（Field Programmable Gate Array）是在PAL、GAL等可编程器件的基础上进一步发展的

正则表达式操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 6.3 difflib --- 计算差异的辅助工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 6.4 textwrap --- 文本自动换行与填充 97，ord('€') （欧元符号）返回 8364 。这是chr() 的逆函数。 pow(x, y[, z]) 返回 x 的 y 次幂；如果 z 存在，则对 z 取余（比直接 pow(x, y) % z 计算更高效）。两个参数形 式的 pow(x, y) 等价于幂运算符：x**y。 参数必须为数值类型。对于混用的操作数类型，则适用二元算术运算符的类型强制转换规则。对 于int 操作数，结果具有与操作数 的最大Integral math.ceil(x) >= x 的最小Integral 有关更多的数字运算请参阅math 和cmath 模块。 4.4.1 整数类型的按位运算 按位运算只对整数有意义。计算按位运算的结果，就相当于使用无穷多个二进制符号位对二的补码执行 操作。 二进制按位运算的优先级全都低于数字运算，但又高于比较运算；一元运算 ~ 具有与其他一元算术运算 (+ and -) 相同的优先级。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 6.3 difflib --- 计算差异的辅助工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 6.4 textwrap --- 文本自动换行与填充 ord('€') （欧元符号）返回 8364 。这是chr() 的逆函数。 pow(x, y[, z]) 返回 x 的 y 次幂；如果 z 存在，则对 z 取余（比直接 pow(x, y) % z 计算更高效）。两个参数形式的 pow(x, y) 等价于幂运算符：x**y。 参数必须为数值类型。对于混用的操作数类型，则适用二元算术运算符的类型强制转换规则。对于int 操作数，结果具有与操作数相同 的最大Integral math.ceil(x) >= x 的最小Integral 有关更多的数字运算请参阅math 和cmath 模块。 4.4.1 整数类型的按位运算 按位运算只对整数有意义。计算按位运算的结果，就相当于使用无穷多个二进制符号位对二的补码执行操 作。 二进制按位运算的优先级全都低于数字运算，但又高于比较运算；一元运算 ~ 具有与其他一元算术运算 (+ and -) 相同的优先级。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 6.3 difflib --- 计算差异的辅助工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 6.4 textwrap --- 文本自动换行与填充 pow(38, -1, mod=97) 23 >>> 23 * 38 % 97 == 1 True 在 3.8 版更改: 对于int 操作数，三参数形式的 pow 现在允许第二个参数为负值，即可以计算倒数 的余数。 在 3.8 版更改: 允许关键字参数。之前只支持位置参数。 print(*objects, sep=’ ’, end=’\n’, file=sys.stdout, flush=False) 的最大Integral math.ceil(x) >= x 的最小Integral 有关更多的数字运算请参阅math 和cmath 模块。 4.4.1 整数类型的按位运算 按位运算只对整数有意义。计算按位运算的结果，就相当于使用无穷多个二进制符号位对二的补码执行 操作。 二进制按位运算的优先级全都低于数字运算，但又高于比较运算；一元运算 ~ 具有与其他一元算术运算 (+ and -) 相同的优先级。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 6.3 difflib --- 计算差异的辅助工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 6.4 textwrap --- 文本自动换行与填充 pow(38, -1, mod=97) 23 >>> 23 * 38 % 97 == 1 True 在 3.8 版更改: 对于int 操作数，三参数形式的 pow 现在允许第二个参数为负值，即可以计算倒数 的余数。 在 3.8 版更改: 允许关键字参数。之前只支持位置参数。 print(*objects, sep=’ ’, end=’\n’, file=sys.stdout, flush=False) 的最大Integral math.ceil(x) >= x 的最小Integral 有关更多的数字运算请参阅math 和cmath 模块。 4.4.1 整数类型的按位运算 按位运算只对整数有意义。计算按位运算的结果，就相当于使用无穷多个二进制符号位对二的补码执行 操作。 二进制按位运算的优先级全都低于数字运算，但又高于比较运算；一元运算 ~ 具有与其他一元算术运算 (+ and -) 相同的优先级。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 6.3 difflib --- 计算差异的辅助工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 6.4 textwrap --- 文本自动换行与填充 pow(38, -1, mod=97) 23 >>> 23 * 38 % 97 == 1 True 在 3.8 版更改: 对于int 操作数，三参数形式的 pow 现在允许第二个参数为负值，即可以计算倒数的余 数。 在 3.8 版更改: 允许关键字参数。之前只支持位置参数。 print(*objects, sep=’ ’, end=’\n’, file=sys.stdout, flush=False) 的最大Integral math.ceil(x) >= x 的最小Integral 有关更多的数字运算请参阅math 和cmath 模块。 4.4.1 整数类型的按位运算 按位运算只对整数有意义。计算按位运算的结果，就相当于使用无穷多个二进制符号位对二的补码执行操 作。 二进制按位运算的优先级全都低于数字运算，但又高于比较运算；一元运算 ~ 具有与其他一元算术运算 (+ and -) 相同的优先级。

正则表达式例子 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 6.3 difflib --- 计算差异的辅助工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 6.3.1 SequenceMatcher 对象 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1839 35.12.10预计算的表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1840 35.13 nis pow(38, -1, mod=97) 23 >>> 23 * 38 % 97 == 1 True 在 3.8 版更改: 对于int 操作数，三参数形式的 pow 现在允许第二个参数为负值，即可以计算倒数 的余数。 在 3.8 版更改: 允许关键字参数。之前只支持位置参数。 19 The Python Library Reference, 发布 3.10.15 print(*objects

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 6.3 difflib --- 计算差异的辅助工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 6.3.1 SequenceMatcher . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1963 35.12.10预计算的表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1964 35.13 pow(38, -1, mod=97) 23 >>> 23 * 38 % 97 == 1 True 在 3.8 版更改: 对于int 操作数，三参数形式的 pow 现在允许第二个参数为负值，即可以计算倒数的余 数。 在 3.8 版更改: 允许关键字参数。之前只支持位置参数。 print(*objects, sep=’ ’, end=’\n’, file=None, flush=False)