推荐|用对方法，开发与部署深度学习原来如此简单……

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相信大部分人都会谈癌色变，正如我们所知的一样，晚期癌症患者的生存率低于 20%，而尽管早期患者可以被治愈，且治愈率高达 90% 以上，但因为大部分癌症早期起病隐匿，更重要的原因在于受限于现有医疗水平，医生诊断缺乏一致性，大量的信息难以做出准确的诊断，以至于早期癌症患者很难发现病情，从而错过了治疗的绝佳期。

当人类的力量变得有限时，以深度学习为代表的人工智能，其作用便开始得以显现。刚刚我们提到的诊断难问题，正通过科技的力量逐渐得到改善，一项可以用于开发和训练检查复杂 3D 医疗影像的深度学习模型的解决方案，不仅意味着可以改进患者的医疗诊断，也再一次印证了，对于企业加速并简化深度学习开发与部署的迫切性与重要性。

▌企业的必然选择：以深度学习为代表的人工智能

俗话说科技改变生活，科学技术不仅能够解决此类医疗窘境，更多棘手的问题都将有望逐个击破。近年来，人工智能正迅速崛起，这也归功于深度学习的成功，而驱动深度学习不断突破的因素主要来自于海量的训练数据以及性能强劲的计算架构。

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正因如此，深度学习系统在图像分类、面部识别等任务上，其优势不仅远远高于其他技术，更超越人类，成为各大企业乃至人类社会所学习与探索的领域，意在用深度学习来解决更多实际问题，同时为更多颠覆性新业务创造无限可能。

显然，以深度学习为代表的人工智能成为当下最为热门的技术，越来越多的企业已经或者正在准备进军深度学习，特别是那些在大数据领域投入了重金，建立起了庞大的大数据集群的公司，他们目睹了海量数据与处理这些数据所需的计算能力和大容量存储的融合，这其中隐含着从医疗卫生、制造业以及金融服务等众多领域。大数据时代，抓住数据与人工智能的机遇，就抓住了时代的脉搏。但是，对于基于人工智能构建的创新应用和服务，合适的基础设施才是关键所在，它可以快捷便利的为现代化企业提供全新的数据使用方式。

▌迈进人工智能的大门，前路充满荆棘与挑战

大数据时代，海量的数据如处理不当则会成为企业的负担，加以利用则是宝贵的资源，面对海量数据的计算与存储，尽管不少企业都想到了借以人工智能技术为其提供新的数据使用方法，但是他们却不得不面临着诸多困难与挑战，尤其是那些具备本地基础设施或使用混合云模型的企业。

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想要迈进人工智能的大门，对于企业来说绝非易事。首先，他们需要研究、选择、部署和优化可以促进资源高效利用的基础设施，按需扩展以满足不断变化的业务要求。其次，就目前的形势而言，企业迫切需要用更加简单的方式部署人工智能计划。

除此之外，在部署人工智能计划时，许多企业内部缺乏足够的专业知识和基础设施，尤其是对于深度学习的了解与部署。要知道在生产环境中部署深度学习不仅耗时且复杂。最后，管理人工智能计划的数据也是一项挑战，企业很难从 “数据沼泽” 中提取价值，因为将数据从本地移动到云端进行分析过程复杂且需要大量资源，诸多困难与挑战，摆在了这些迫切需要借助人工智能技术将数据 “变废为宝” 的企业面前，那么他们究竟该如何迎接这场挑战呢？

▌有了它如虎添翼，挑战秒变机遇

正如我们所知，面对海量数据与存储难题，Apache Spark 可以通过提供标准化可扩展的大数据存储和计算，帮助解决深度学习、数据和专业知识的 IT 困难，其可扩展能力允许添加数百个节点而不降低性能，且不改变基础架构。

而分布式深度学习库 BigDL，更是锦上添花，再次加强 Apache Spark 的存储和计算能力，提供高效、可扩展且优化的深度学习开发。 BigDL 可为相同大数据集群上的训练和服务开发新的深度学习模型。此外，它还支持包括 TensorFlow、Keras 等来自其他框架的模型，也可以再其他框架中使用经过 BigDL 训练的模型。

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而面向在 Apache Spark 上运行的 BigDL 的英特尔精选解决方案，则再一次加速并简化了深度学习的开发和部署。该解决方案将英特尔至强可扩展处理器、英特尔固态盘与英特尔以太网网络适配器相结合，帮助企业快速利用可靠且全面的解决方案。该解决方案具有以下特点：

能够通过可扩展存储和计算，准备适应未来需求的机器学习(ML)/DL 基础设施投资
通过多用途硬件提供出色的总体拥有成本 (TCO)， IT 组织已习惯于在经过验证和测试且可简化部署的解决方案中进行管理
通过一站式解决方案加快上市时间，该解决方案包含丰富的开发工具集，并且已针对关键软件库进行优化
对于存储该解决方案的数据，能够运行分析

面向在 Apache Spark 上运行的 BigDL 的英特尔 ® 精选解决方案帮助企业克服种种挑战，从而更快速、轻松地实现其人工智能计划。凭借该经过预先测试和调优的解决方案，企业与个人无需研究和手动优化基础设施，即可高效实施其人工智能工作。不仅降低了部署和管理人工智能基础设施对内部专业知识的要求，它还可以帮助 IT 组织提高基础设施利用率，同时确保可扩展性，以便满足公司不断增长的需求。

大数据时代，人工智能浪潮袭来，对于一些初涉该领域的公司，想要享受这波技术红利，关键在于一款简单好用的深度学习框架，基于此可以快速开发自己的深度学习应用，从而从中获益。BigDL 的英特尔精选解决方案顺势而来，不仅大大降低了 AI 学习成本，更帮助企业级用户成功且轻松的迈进人工智能的大门。未来，我们相信英特尔能够创造出更加具有颠覆性的解决方案，引领企业不断用以深度学习为代表的人工智能技术，去创造更多的价值，助力不同领域发挥价值的同时，也为人类社会做出更多贡献。

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前言

虽然在实际工程中要产生分频时钟一般采用FPGA的时钟管理器来进行分频、倍频，通过设置一下IP核中的参数即可，这样做有很多别的方法（例如：直接用Verilog HDL设计分频电路）达不到的效果，产生时钟的质量也更好，因此，一般而言，也推荐这种方法，但这并非意味着直接用Verilog HDL设计分频电路一无是处，毫无用途。

如果对时钟的性能要求不高，我就自然就可以用这种方法产生分频时钟，这样就只消耗了少量的资源而实现了时钟的分频要求，我们把这种设计叫做分频器设计。

注意：分频电路可以这么设计，但倍频电路呢？恐怕写不出来吧！只能用IP核来产生。

本博文直接给出设计原理和Verilog HDL设计程序以及测试程序和仿真图，是不是够贴心？

分频器分类

分频器分为偶分频、奇分频，下面分别介绍二者的设计原理。

偶分频

对于偶分频电路，一般做法是通过计数器计数，达到计数值上限（上限值为N/2-1，N为分频数目）后输出时钟取反同时计数器归零。例如10分频，用计数器计数基准时钟周期个数cnt（cnt初值为0）（计数上升沿出现的次数即可），当cnt计数为4时候，分频时钟翻转一次，同时cnt清零，继续计数。

Verilog HDL设计程序为：


//偶分频电路的Verilog HDL设计(10分频为例）
module even_freq_div(clk, rst, clk_div10,cnt);
 
input clk;
input rst;
output clk_div10;
reg clk_div10;
output [2:0] cnt;          //输出cnt的原因是为了看到计数次数，便于分析仿真结果。
reg [2:0] cnt;
 
 
 
always @(posedge clk)
begin
	if(rst)  //复位信号有效；
	begin
		cnt <= 0;          //计数器清零
		clk_div10 <= 0;    //输出清零；
	end
	else     //复位信号无效；
	begin
		if(cnt == 4)                //每一次时钟上升沿到来时，都检查一次计数值是否达到4；
		begin
			clk_div10 <= ~clk_div10;
			cnt <= 0; //计数器计数到4后，重新清零&#

前言

分频器分类

偶分频

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