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高云半導體設(shè)立北美銷售辦事處加速拓展美洲業(yè)務

  • 　　美國加州圣何塞，2018年5月21日，國內(nèi)領(lǐng)先的低功耗、小封裝和性能驅(qū)動的現(xiàn)場可編程邏輯器件(FPGA)供應商廣東高云半導體科技股份有限公司(如下簡稱“高云半導體”)，近日宣布在硅谷設(shè)立北美銷售辦事處，以順應北美地區(qū)在消費電子、通信、工業(yè)、汽車電子和醫(yī)療領(lǐng)域?qū)PGA持續(xù)快速增長的市場需求，加速高云半導體在美洲地區(qū)的市場拓展與銷售增長?！　〈送?，高云半導體還與Fahrner-Miller Associates簽署協(xié)議，這家具有代表性的電子制造商將推進高云半導體在加利福尼亞北部和內(nèi)華達北部FPGA產(chǎn)品線
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英特爾 FPGA 助力 Microsoft Azure 人工智能

  • 　　新特性：在近日舉行的 Microsoft Build 大會上，Microsoft推出了 基于 Project Brainwave 的 Azure 機器學習硬件加速模型，并與 Microsoft Azure Machine Learning SDK 相集成以供預覽?？蛻艨梢允褂?Azure 大規(guī)模部署的英特爾? FPGA(現(xiàn)場可編程邏輯門陣列)技術(shù)，為其模型提供行業(yè)領(lǐng)先的人工智能 (AI) 推理性能?！　　白鳛橐患艺w技術(shù)提供商，我們通過與 Microsoft 密切合作為人工智能提供支持。人工智能適用于
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解讀中國芯片真實水平，與世界頂尖差多少？

  • 我國缺乏技術(shù)積累，沒有辦法很快趕上去。關(guān)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。
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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。
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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(guān)的所有事情都很著迷，但不論從哪個角度看，今天的現(xiàn)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(lǐng)域，想擁有一技之長的你還沒有關(guān)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(jīng)驗，所有文章皆為多年學習和工作經(jīng)驗之總結(jié)?！　∵壿媽懚嗔耍袝r候一些基本的錯誤忘了避免了。　　昨天設(shè)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。　　   &nbs
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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(zhì)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(chǔ)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(guān)，可以看作是一個函數(shù)的映射。從硬件實現(xiàn)的角度來說，最簡單的方式就是通過一個實現(xiàn)函數(shù)的模塊對輸入的每個像素進行依次處
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工程師設(shè)計經(jīng)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。　　Top 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(xiàn)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
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CAST和Achronix使用無損壓縮IP支持從數(shù)據(jù)中心到邊緣的數(shù)據(jù)處理

  • 　　基于現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)的硬件加速器器件及嵌入式FPGA(eFPGA)領(lǐng)域內(nèi)領(lǐng)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(shè)計人員提供半導體IP的半導體知識產(chǎn)權(quán)公司CAST Incorporated達成合作;CAST的高性能無損壓縮IP已經(jīng)被植入，以支持Achronix 的FPGA產(chǎn)品組合，用來完成數(shù)據(jù)中心和移動邊緣間數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咝幚??！　AST為Deflate
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FPGA學習：PLL分頻計數(shù)的LED閃爍實例

  • 　　如圖8.17所示，本實例將用到FPGA內(nèi)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(qū)動4個不同位寬的計數(shù)器不停的計數(shù)工作，這些計數(shù)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(shù)關(guān)系，所以我們也很容易通過調(diào)整合理的計數(shù)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
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“FPGA加速”正進入數(shù)據(jù)中心的主流應用

  • 　　“英特爾現(xiàn)在的定位是以數(shù)據(jù)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(jīng)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(nèi)容： 　　*采用英特爾PAC(可編程加速卡)的戴爾服務器現(xiàn)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(shù)據(jù)庫加速的
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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(shù)據(jù)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(gòu)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(guān)鍵字： FPGA，加速，AI，大數(shù)據(jù)  

Arm/FPGA聯(lián)手發(fā)威　研華生產(chǎn)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(chǎn)業(yè)內(nèi)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(xiàn)出強烈興趣。制造業(yè)對AI技術(shù)的關(guān)注，也不在話下，并且在相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)逐漸到位的情況下，已開始有實際導入動作?！　〕珜е悄苤圃觳贿z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(chǎn)在線也開始逐步導入人工智能要素。比如機臺設(shè)備的狀態(tài)偵測/診斷、原物料/能源的使用狀況，乃至產(chǎn)品的品管流程等，均已逐步導入
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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(shù)據(jù)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?！　〗裉斓?nbsp;微軟必應智能搜索(Intelligent Search)*新聞展示了英特爾? FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)技術(shù)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(jié)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(wǎng)頁，支持系統(tǒng)理解詞語和詞
  • 關(guān)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(jīng)大大改變了我們的生活，我們已經(jīng)進入了智能化的時代。但要是想實現(xiàn)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?！　∩疃葘W習　　深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結(jié)構(gòu)。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(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。　　深度學習的概念由Hinton等人于2006年提出?；谏钚哦染W(wǎng)(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深
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CPU主頻比FPGA快，但為啥FPGA才可以加速？

  • 　　CPU的主頻高達幾個GHz，F(xiàn)PGA的速率往往在幾百兆。但是，往往我們會說FPGA會給CPU進行加速?！　‰m然CPU主頻很高，但其是通用處理器，做某個特定運算(如信號處理，圖像處理)可能需要很多個時鐘周期;而FPGA可以通過編程重組電路，直接生成專用電路，加上電路并行性，可能做這個特定運算只需要一個時鐘周期?！　〖僭O(shè)我們用FPGA完整的實現(xiàn)了CPU，然后再跑軟件的話，的確比CPU慢。問題是FPGA不會那么干，它會直指問題本質(zhì)，解決問題?！　?nbsp;  　　即使我們用FPGA實現(xiàn)一個CP
  • 關(guān)鍵字： FPGA  CPU  
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