ادغام شتاب دهی سخت افزاری مبتنی بر FPGA با پایگاه های داده رابطه ای: بررسی کارایی انرژی و شبیه سازی ناهمگام در سیستم های تولید برق فتوولتائیک، شناسایی بیماری های گیاهی و روش های IoT

در این مقاله، به بررسی ادغام شتاب دهی سخت افزاری مبتنی بر FPGA با پایگاه های داده رابطه ای پرداخته ایم و کارایی انرژی در شتاب دهنده های LSTM ، شبیه سازی ناهمگام سیستم های تولید برق فتوولتائیک، شناسایی سریع شبکه های عصبی اسپایکینگ برای تشخیص رادیوایزوتوپ ها، بهینه سازی انرژی در روش های IoT برای پیش بینی بیماری و شناسایی بیماری های گیاهی با استفاده از CNN مبتنی بر PYNQ FPGA را مورد بحث قرار داده ایم. این ادغام ها و بهینه سازی ها باعث افزایش کارایی و کاهش مصرف انرژی در سیستم های مختلف می شوند.

کلیدواژه ها:

FPGA ، پایگاه داده رابطه ای ، شتاب دهی سخت افزاری ، LSTM ، شبیه سازی ناهمگام ، سیستم های تولید برق فتوولتائیک ، شبکه های عصبی اسپایکینگ ، IoT ، شناسایی بیماری گیاهی ، CNN ، بهینه سازی انرژی