Alveo V80 开发环境部署记录（一）：准备阶段
前言AMD Alveo V80 是一块面向高性能计算和数据中心加速的 FPGA 加速卡。由于其硬件特性及软件栈的要求，在正式进行上层应用开发之前，需要对其底层运行环境、依赖库以及固件进行一系列配置。
本文主要记录 AMD Alveo V80 开发环境部署的准备阶段。内容涵盖硬件平台的安装注意事项、操作系统及内核版本的环境要求、相关测试软件与驱动的准备，以及 AVED（Alveo Versal Example Design）基础运行环境的安装与核心板的首次 JTAG 固件烧录。本文旨在为后续的模板工程构建与实际开发打下基础，并为具有类似环境搭建需求的开发者提供参考。
平台准备本次 V80 的安装平台为装有双路 Epyc 7513 的 4U 机架式服务器，内含 3 个最高 7000 RPM 的散热风扇。服务器给到了 128 GB 的 ECC DDR4 内存，使用 2 TB 的固态硬盘作为系统盘。Versal Adaptive SoCs 以及 QDMA 的开发手册中均提示需要至少 64 GB 的内存支持，虽然在 V80 的安装和测试环节中，我们的服务器最大内存占用没有超过 32 GB。
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前言由于实验室一直没有高端 FPGA 板卡，因此导让我调研 U280 的价格和购买渠道。在调研了将近大半年之后（主要也放了一次暑假），我导最终选择了从来没听说过，但说是 24 年才量产上市的 AMD Alveo V80。本文记录了 Alveo V80 的开发环境部署过程，供日后参考。
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跨越鸿沟：人工智能与实时系统的融合
在人工智能快速发展的今天，如何将AI技术安全可靠地集成到对时间要求严苛的实时系统中，成为一个关键挑战。本文深入探讨AI系统的不确定性本质与实时系统确定性要求之间的根本冲突，并提出系统性的解决方案。
从执行时间的可变性到算法输出的非确定性，再到模型可能产生的”幻觉”，我们将剖析这些挑战的技术本质，并展示如何通过”深度防御”策略——包括可预测性硬件设计、智能调度算法、模型压缩技术、形式化验证和运行时保障——构建可信赖的AI实时系统。文章还以 NVIDIA DRIVE Thor 为例，展示工业界的最新实践。
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SmartSSD 开发环境部署记录
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前言最近实验室购置了一块 SmartSSD，我在使用 Gemini Deep Research 进行必要信息的搜索和查阅后，开始部署这块板子对应的测试环境，在此期间碰到了非常非常非常非常非常多的问题。为了后续在其他位置也能够方便快速的配置 SmartSSD 开发环境，因此在此记录完整过程的部署过程，以供参考。如果你不清楚什么是 SmartSSD，你可以查看这篇《第一代 SmartSSD 技术交互式调研报告》博客了解详情。
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第一代 SmartSSD 技术交互式调研报告
由三星 Samsung 和赛灵思 Xilinx 合作的第一代 SmartSSD 是一款集成了 FPGA 计算功能的固态硬盘，旨在通过将数据处理任务从主 CPU 卸载到存储设备本身，来减少数据移动并加速特定应用的工作负载。
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基于 FPGA 的 LLM 加速技术交互式研究报告
交互式技术综述：探索 LLM 在 FPGA 上的加速之道当万亿参数的大语言模型（LLM）遭遇硬件瓶颈，FPGA 凭借其独特的可定制性与高能效，正成为打破”内存墙”、释放 AI 潜力的关键。本应用将带您交互式地了解这一前沿交叉领域。
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Mac Mini M4 存储方案交互式指南
方案概览与成本构成本方案旨在通过整合高速本地存储（SSD）与大容量网络存储（NAS），全面释放 Mac Mini M4 的潜力。下方图表为您展示了基于推荐配置的总成本构成，让您对整体投资有宏观的了解。您可以将鼠标悬停在图表的不同部分上以查看详细的成本信息。
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