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            EEPW首頁 >> 主題列表 >> fpga-to-asic

            解讀中國芯片真實水平,與世界頂尖差多少?

            • 我國缺乏技術積累,沒有辦法很快趕上去。關鍵是缺乏這方面的人才,很多時候,人才靠錢來挖都是挖不到的。
            • 關鍵字: 芯片  FPGA  

            中國萬能芯片獲突破可用于相控陣雷達 打破西方壟斷

            • 本次中國電子和中國電科在FPGA上取得的成績,則充分說明了,自主研發(fā)的路是完全能夠走通的。
            • 關鍵字: FPGA  相控陣雷達  

            在FPGA的編程語言里,這是你最容易犯的錯誤

            •   我知道,我對與電子有關的所有事情都很著迷,但不論從哪個角度看,今天的現場可編程門陣列(FPGA),都顯得“鶴立雞群”,真是非常棒的器件。如果在這個智能時代,在這個領域,想擁有一技之長的你還沒有關注FPGA,那么世界將拋棄你,時代將拋棄你。本公眾號作者ALIFPGA,多年FPGA開發(fā)經驗,所有文章皆為多年學習和工作經驗之總結。  邏輯寫多了,有時候一些基本的錯誤忘了避免了?! ∽蛱煸O計邏輯的時候就不小心觸雷了,有個信號有激勵沒響應,后來看了時序報告,有這么一句話?! ?nbsp;  &nbs
            • 關鍵字: FPGA  

            FPGA的圖像處理是怎么做到的?

            •   基于軟件的圖像處理方法存在著一些局限性,尤其是計算速度和算法效率方面。所以大家很自然的就想到了FPGA作為嵌入式圖像應用的平臺。許多圖像處理本身就是并行計算的,并且FPGA的編程硬件,本質上也是并行的。但是利用FPGA硬件進行圖像處理存在很多的困難,需要學到很多的技巧。下面我介紹兩幾種比較基礎的圖像處理算法思想。  單幅圖像的點操作是圖像處理中最簡單的操作,輸出值只取決于輸入值,與位置無關,可以看作是一個函數的映射。從硬件實現的角度來說,最簡單的方式就是通過一個實現函數的模塊對輸入的每個像素進行依次處
            • 關鍵字: FPGA  圖像處理  

            工程師設計經驗分享:畫FPGA開發(fā)板所犯的那些錯誤

            •   畫FPGA開發(fā)板所犯的那些錯誤,小編這里先截下我最初畫這個開發(fā)板的一張“慘不忍睹”的PCB讓大家看看?! op Layer如圖:        Bottom Layer如圖:        第一遍畫的時候,想“速戰(zhàn)速決”把它畫完,草草了事,但是等全部布線完以后卻發(fā)現這里面的錯誤實在是太多了,我覺得最核心的錯誤就是一開始就沒有注意整個系統(tǒng)各個元器件的布局,從而導致了“災難”的發(fā)生,后來的布線也就非常困難。大家很容易可以
            • 關鍵字: FPGA  Layer  

            CAST和Achronix使用無損壓縮IP支持從數據中心到邊緣的數據處理

            •   基于現場可編程門陣列(FPGA)的硬件加速器器件及嵌入式FPGA(eFPGA)領域內領導性企業(yè)Achronix半導體公司(Achronix Semiconductor Corporation)日前宣布:與專注于為電子系統(tǒng)設計人員提供半導體IP的半導體知識產權公司CAST Incorporated達成合作;CAST的高性能無損壓縮IP已經被植入,以支持Achronix 的FPGA產品組合,用來完成數據中心和移動邊緣間數據傳輸的高效處理?! AST為Deflate
            • 關鍵字: CAST  FPGA  

            FPGA學習:PLL分頻計數的LED閃爍實例

            •   如圖8.17所示,本實例將用到FPGA內部的PLL資源,輸入FPGA引腳上的25MHz時鐘,配置PLL使其輸出4路分別為12.5MHz、25MHz、50MHz和100MHz的時鐘信號,這4路時鐘信號又分別驅動4個不同位寬的計數器不停的計數工作,這些計數器的最高位最終輸出用于控制4個不同的LED亮滅。由于這4個時鐘頻率都有一定的倍數關系,所以我們也很容易通過調整合理的計數器位寬,達到4個LED閃爍一致的控制?! ?nbsp;     cy4.v模塊代碼解析  先來看cy4.v模塊的
            • 關鍵字: FPGA  PLL  

            聯發(fā)科掘金ASIC市場,領先業(yè)界去打造下一個增長新引擎

            •   憑借過去20年在SoC上的經驗,聯發(fā)科技累積了豐富的IP和先進的工藝制程,這為聯發(fā)科在ASIC芯片市場打下很好的基礎,使得聯發(fā)科可以快速為大型客戶量身打造專用定制化芯片(ASIC),去年聯發(fā)科ASIC團隊已順利搶下思科訂單,開始與博通等國際廠商展開競爭。   4月24日,聯發(fā)科在其深圳分公司舉行媒體溝通會,向記者展示了業(yè)界首個7nm 56G PAM4 SerDes IP ASIC。聯發(fā)科技副總經理暨智能設備事業(yè)群總經理游人杰表示,ASIC將會是高速成長的市場,未來幾年,希望ASIC芯片能扮演聯發(fā)科業(yè)
            • 關鍵字: 聯發(fā)科  ASIC  

            “FPGA加速”正進入數據中心的主流應用

            •   “英特爾現在的定位是以數據為中心的企業(yè),而過去是PC平臺。”英特爾可編程解決方案事業(yè)部亞太區(qū)市場拓展經理劉斌先生稱。他是在近日舉行的“英特爾可編程解決方案新聞發(fā)布會”上說此番話的。   此次發(fā)布會主要介紹了三個內容:   *采用英特爾PAC(可編程加速卡)的戴爾服務器現已大量上市;此外,富士通也在支持重點客戶使用。   *通過免費的PAC加速堆棧,可在常見軟件開發(fā)環(huán)境中提供通用硬件加速性能。   *兩個應用案例:面向財務風險分析和數據庫加速的
            • 關鍵字: FPGA  英特爾  

            加速云基于FPGA的加速解決方案搞定高算力AI應用場景

            • 人工智能(AI)和大數據的不斷發(fā)展帶來對超高計算力的需求,使得相應硬件組成和算法架構也在不斷創(chuàng)新中尋求突破,以達到新應用所需的計算能力。
            • 關鍵字: FPGA,加速,AI,大數據  

            Arm/FPGA聯手發(fā)威 研華生產線大步邁入AI時代

            •   人工智能(Artificial Intelligence, AI)無疑是近一兩年來科技產業(yè)內最熱門的話題,除了科技業(yè)巨頭無不大力投入之外,金融等服務業(yè)者對導入人工智能,也展現出強烈興趣。制造業(yè)對AI技術的關注,也不在話下,并且在相關關鍵技術逐漸到位的情況下,已開始有實際導入動作。  倡導智能制造不遺余力的研華科技,除了為各行各業(yè)提供對應的先進解決方案外,在自家生產在線也開始逐步導入人工智能要素。比如機臺設備的狀態(tài)偵測/診斷、原物料/能源的使用狀況,乃至產品的品管流程等,均已逐步導入
            • 關鍵字: Arm  FPGA  

            工程師20年經驗總結:ASIC芯片的成本計算

            •   大規(guī)模集成電路芯片, 比如SoC(System on chip),由多核CPU和GPU組成,用于智能手機主芯片、車載多媒體和導航系統(tǒng),或者特定用途的集成電路芯片ASIC(Application specified integrated circuit),用于電子控制模塊的信號處理,算法運行和控制執(zhí)行部件, 比如自動泊車、啟動安全氣囊、自動駕駛的雷達信號分析等。這些芯片是未來數字化、智能化的核心元件。但是,它們的成本是怎樣構成? 客戶所能知道的就是半導體公司或芯片貿易商(Distributor)的報價。
            • 關鍵字: ASIC  芯片  

            以太幣礦機ASIC芯片將面市?內存方面可能會面臨挑戰(zhàn)

            • ASIC以太幣礦機對內存要求很大,用常規(guī)DDR4沒有競爭力,省下的只是GPU的成本,但是要被內存制造商三星美光海力士等收割一波。
            • 關鍵字: 以太幣  ASIC  

            英特爾? FPGA 加速人工智能發(fā)展,助力深度學習應用于微軟必應智能搜索

            •   人工智能 (AI) 正在革新各行各業(yè),改變數據的管理和解釋方式,而且將幫助人們和企業(yè)更快地解決實際難題。  今天的 微軟必應智能搜索(Intelligent Search)*新聞展示了英特爾? FPGA(現場可編程門陣列)技術正如何有效支持全球最先進的一些人工智能平臺。借助實時人工智能,必應 (Bing)搜索引擎不僅能夠提供標準搜索結果,還能滿足用戶的更多需求,幫助其快速了解所需知識和信息。必應智能搜索將提供答案而非網頁,支持系統(tǒng)理解詞語和詞
            • 關鍵字: 英特爾  FPGA  

            怎樣加速“深度學習”?GPU、FPGA還是專用芯片?

            •   計算機發(fā)展到今天,已經大大改變了我們的生活,我們已經進入了智能化的時代。但要是想實現影視作品中那樣充分互動的人工智能與人機互動系統(tǒng),就不得不提到深度學習。  深度學習  深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征,以發(fā)現數據的分布式特征表示?! ∩疃葘W習的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度網(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓練算法,為解決深層結構相關的優(yōu)化難題帶來希望,隨后提出多層自動編碼器深
            • 關鍵字: GPU  FPGA  
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            fpga-to-asic介紹

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