pci轉pcie的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

硬體實現支援向量機決策樹之預測與訓練

為了解決pci轉pcie的問題，作者蔡政霖 這樣論述：

本論文開發一個平台，該平台搭載工業電腦 (Industrial PC, IPC)和現場可程式化邏輯閘陣列(Field Programmable Gate Array，FPGA)，該平台使用系統單晶片（System on a Chip, SOC）中AXI(Advanced eXtensible Interface)和PCI Express(PCIe)的技術完成IPC和FPGA的資料傳輸，使得IPC獲得利用FPGA加速的管道，加速IPC時間複雜度高的運算，達到處理更困難問題(如：高級輔助駕駛系統)的前置條件。本文延續決策樹的研究，將決策樹中最花費時間的特徵擷取和機器學習中的預測放入FPGA中進行

加速，讓IPC擁有不輸高級GPU的執行速度；減少資料回傳伺服器的過程，完成邊緣運算的設計。決策樹的研究擁有交流不同機台間學習模型的能力，本論文開發的平台提升IPC運算能力，未來搭配自主聯盟之行動霧運算架構，可以製造一片龐大的運算海洋，達到遠超任何單一計算機的運算能力，可以完成更加嚴酷的運算需求。本文以FPGA加速決策樹，加快9.5倍特徵擷取的速度並保持88%的準確度。

第五代行動通訊新無線電多使用者多輸入單輸出波束成形系統即時內接收機之設計與實現

為了解決pci轉pcie的問題，作者蘇伯恩 這樣論述：

時代一直在進步，無論是一般大眾或者是公司企業，對於無線連網的需求變得越來越高，應用範疇更是包羅萬象，舉凡居家、交通、娛樂、醫療、工廠生產，很多以前科幻電影的畫面，甚至是人們從沒想過的場景都被逐步地實現，而能夠實現的原因很大一部份要歸功於新世代通訊系統能夠提供更高的資料傳輸速率，還有容許更多裝置在同一時間內連網。當同時間連網的裝置變多的時候，傳統的無線通訊系統是透過時間或是頻率的分隔來達到多重接取的效果，如時間分工多重接取 (TDMA)、頻率分工多重接取 (FDMA)等等，但由於頻譜資源有限，若連網裝置的數量持續增加勢必會遇到資源不夠的情況，這時利用空間分工多重接取 (Spatial Divi

sion Multiple Access, SDMA)將不同使用者所傳送的資料分開來，就能再提升整體系統的效能。本論文基於現有的波束成形理論，選擇Xilinx Alveo U250 FPGA加速平台，並參考5G NR的規範來實作多使用者多輸入單輸出波束成形 (Multi-User MISO Beamforming)硬體內接收機 (Inner Receiver)。此內接收機負責將使用者的時域IQ資料經過載波頻率偏移補償以及傅立葉轉換轉成頻域後，進行通道估測，並且將訊號等化後輸出星座點給軟體進一步做外接收機 (Outer Receiver)解碼。本內接收機系統包含了軟體端和硬體端，分別負責輸入輸出

資料的控制和資料的運算，而這樣的分配正是基於軟體的高度彈性和硬體的強大運算能力。要正確地解出資料就需要軟體和硬體之間的合作，而這兩者順利溝通的關鍵就是我們透過狀態暫存器 (Status Register)來讓雙方知道目前系統運作的狀況，實際上做法就是軟體端會去存取FPGA上特定記憶體位置的資料，而硬體內部的RTL程式也會存取同樣記憶體位置的資料，所以我們可以事先定義不同的數字代表什麼狀態，讓軟體端和硬體端根據當下的狀態去存取這個狀態暫存器來達到溝通效果。使用硬體來實現內接收機就是為了加快接收端解碼的速度，進一步實現即時(Real-time)解碼的效果。為了驗證本論文所設計的系統之正確性及可行性

，我們在空氣通道 (Over-The-Air)的環境裡傳送影片檔給本接收端系統，並將內接收機解碼完的星座點送給外接收機進行錯誤更正碼解碼。最後解碼後的結果可以達到Block Error Rate = 0，並順利在接收端將影片重新播放出來。而解碼時間大約等同於影片傳送的時間。