Como ya comentábamos hace años cuando revisamos la Papilio Pro e iniciamos nuestro peregrinar por el interesante (y desconocido) mundo de las FPGA la culpa fue de nuestro “friki” Director que por cierto pidió la cuenta de la petrolera cuando le quitaron sus privilegios. La verdad es que después (ya como huérfanos) echamos mucho de menos su VISA corporativa que nos permitía hacer nuestros pinitos en la nube o comprar tarjetas FPGA que costaban varios cientos de euros sin necesidad de pasar por el Departamento de Compras 
Ahora todo es más fácil para investigar sobre FPGA gracias, por ejemplo, al Arduino MKR Vidor 4000 que te puedes comprar por tan solo 50 EUR (más IVA).
Aunque nuestra intención original era el uso de FPGA para acelerar nuestros cálculos matemáticos pronto vimos que el punto fuerte de esa tecnología es el uso de señales más que el de números en coma flotante. Al final recurrimos de nuevo a la supercomputación en el BSC y problemas resueltos.
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Lo rápido que va todo! Si el pasado jueves os comentábamos que habíamos “abandonado” nuestros proyectos sobre FPGA porque nos parecía que serían poco utilizables en Machine Learning / AI, por ejemplo… ahora tenemos que decir lo contrario.
PYNG es un framework open source que permite el uso de Python y Notebooks en Jupyter el desarrollo de aplicaciones de ML incluso de Binary Neural Network (BNN) para el tratamiento de imágenes en FPGAs Xilinx … y todo ello sin escribir ni una línea en HDL.