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剖析FPGA的優(yōu)勢以及產(chǎn)業(yè)化的痛點

  • 　　可編程的“萬能芯片” FPGA——現(xiàn)場可編程門陣列，是指一切通過軟件手段更改、配置器件內(nèi)部連接結(jié)構(gòu)和邏輯單元，完成既定設(shè)計功能的數(shù)字集成電路。 　　   　　FPGA簡介 　　FPGA(Field Programmable Gate Array)于1985年由xilinx創(chuàng)始人之一Ross Freeman發(fā)明，雖然有其他公司宣稱自己最先發(fā)明可編程邏輯器件PLD，但是真正意義上的第一顆FPGA芯片XC2064為xilinx所發(fā)明，這個
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計算與存儲的連接可擴(kuò)展，美華裔教授和技術(shù)主管來深圳創(chuàng)業(yè)

  • 　　一位是美國羅德島大學(xué)的終身教授，一位是高通美國公司的高管，入選深圳“孔雀計劃”后回國，研發(fā)的DPU(數(shù)據(jù)存儲處理器)芯片呼之欲出……　　在近日北京舉行的“2018安創(chuàng)成長營”路演上，大普微電子(筆者注：DPU的中文諧音是“大普”)的CEO楊亞飛先生介紹了他們的構(gòu)想和即將出爐的產(chǎn)品?！　PU將計算和智能融入SSD存儲器　　當(dāng)前，人們已經(jīng)身處在大數(shù)據(jù)和人工智能時代，全球數(shù)據(jù)量每18個月增加1倍，這種爆炸性的數(shù)據(jù)增長對數(shù)據(jù)存儲提出了新的要求。　　過去機(jī)械硬盤(HDD)是存儲的主力，現(xiàn)在機(jī)械硬盤正在被固態(tài)硬
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當(dāng)FPGA越來越像SoC，F(xiàn)PGA跟ASIC還有啥區(qū)別

  • 在需要靈活性的應(yīng)用、不斷將可編程邏輯和硬線邏輯結(jié)合在一起的系統(tǒng)架構(gòu)以及適用于兩者的工具的推動下，ASIC和FPGA之間的界限正在變得日益模糊。
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MEMS制造是產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展的瓶頸還是潛力股？

  • 　　MEMS產(chǎn)業(yè)增長潛力巨大，而MEMS制造是產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展的瓶頸還是將潛力兌現(xiàn)成現(xiàn)實的關(guān)鍵路徑?據(jù)麥姆斯咨詢報道，漫長的開發(fā)周期、繁多的制造平臺、研發(fā)期間的用量少帶來的高報價是阻礙新產(chǎn)品快速研發(fā)的主要絆腳石。了解MEMS制造的特殊特性，清楚眾多生態(tài)系統(tǒng)的選擇，將有助于您在面臨挑戰(zhàn)時發(fā)展路線清晰，從而更快速地開發(fā)出具有特色的新產(chǎn)品。　　MEMS器件種類繁多，要求不一。一種器件就是一套工藝流程，這是MEMS制造面臨巨大挑戰(zhàn)的根結(jié)所在。雖然單一的方法不適合所有公司，但利用不同公司專業(yè)知識形成生態(tài)系統(tǒng)是解決這些挑
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完全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)IP——DPU “聽濤”系列 SoC

  • 算法、數(shù)據(jù)和算力并稱為新AI時代三大驅(qū)動力。如何在追求更好性能的同時實現(xiàn)低功耗、低延遲和低成本，逐漸成為擺在所有AI從業(yè)者面前的艱巨挑戰(zhàn)之一。
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聯(lián)發(fā)科掘金ASIC市場，領(lǐng)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(jīng)驗，聯(lián)發(fā)科技累積了豐富的IP和先進(jìn)的工藝制程，這為聯(lián)發(fā)科在ASIC芯片市場打下很好的基礎(chǔ)，使得聯(lián)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(lián)發(fā)科ASIC團(tuán)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(lián)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(lián)發(fā)科技副總經(jīng)理暨智能設(shè)備事業(yè)群總經(jīng)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(lián)發(fā)科業(yè)
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工程師20年經(jīng)驗總結(jié)：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(jī)主芯片、車載多媒體和導(dǎo)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(dá)信號分析等。這些芯片是未來數(shù)字化、智能化的核心元件。但是，它們的成本是怎樣構(gòu)成? 客戶所能知道的就是半導(dǎo)體公司或芯片貿(mào)易商(Distributor)的報價。
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以太幣礦機(jī)ASIC芯片將面市？內(nèi)存方面可能會面臨挑戰(zhàn)

  • ASIC以太幣礦機(jī)對內(nèi)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(nèi)存制造商三星美光海力士等收割一波。
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瀘州倍賽達(dá)迅速完成首個ASIC工程項目

  • 　　瀘州倍賽達(dá)科技有限公司宣布其團(tuán)隊完成了第一項客制化ASIC項目，并于上周投片?！　≡摴こ添椖渴菫橐粴W洲客戶定制的，應(yīng)用為新一代利用光波作數(shù)據(jù)傳輸，而且可以在消費或工業(yè)終端設(shè)備上使用，在單價及功耗這些要素上都必需用ASIC來實現(xiàn)。 此項目在FPGA上作原型機(jī)，需要把設(shè)計轉(zhuǎn)移至ASIC標(biāo)準(zhǔn)單元(standard cell)，而且在功能及性能要與原來的FPGA一致?！　∶绹鳥aySand總裁兼首席執(zhí)行官Salah Werfelli先生表示：“此項目將在亞洲某個世界級晶圓代工廠生
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ASIC、FPGA、GPU，三種深度學(xué)習(xí)硬鑒方案哪種更被看好？

  • 　　今天被羅振宇的跨年演講刷爆了朋友圈。不過他講深度學(xué)習(xí)和GPU的時候，真讓人虐心。　　顯卡的處理器稱為圖形處理器(GPU)，它是顯卡的“心臟”，與CPU類似，只不過GPU是專為執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)和幾何計算而設(shè)計的，這些計算是圖形渲染所必需的?！　ι疃葘W(xué)習(xí)硬件平臺的要求　　要想明白“深度學(xué)習(xí)”需要怎樣的硬件，必須了解深度學(xué)習(xí)的工作原理。首先在表層上，我們有一個巨大的數(shù)據(jù)集，并選定了一種深度學(xué)習(xí)模型。每個模型都有一些內(nèi)部參數(shù)需要調(diào)整，以便學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。而這種參數(shù)調(diào)整實際上可以歸結(jié)為優(yōu)化問題，在調(diào)整這些參數(shù)時，就相
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挖礦不止 繼臺積電后三星開始代工ASIC礦機(jī)芯片

  • ASIC礦機(jī)占領(lǐng)虛擬幣挖礦對于我們普通消費者來說，反而是天大的喜事。礦機(jī)效率高于顯卡挖礦，意味著顯卡不再缺貨，價格也將回到正常水平。人人都能買到心滿意足的顯卡，豈不是美滋滋。
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2018全球半導(dǎo)體收入將達(dá)4510億美元 同比增長7.5%

  • 　　根據(jù)Gartner公司的統(tǒng)計,到2018年,全球半導(dǎo)體收入預(yù)計將達(dá)到4510億美元,比2017年的4190億美元增長7.5%,這相當(dāng)于Gartner之前估計的2018年增長率4%的兩倍。 　　Gartner首席研究分析師Ben Lee表示:“2016年下半年內(nèi)存行業(yè)的有利市場條件盛行至2017年,并將在2018年持續(xù),為半導(dǎo)體收入帶來重大推動。” “Gartner將2018年前景增加了236億美元,其中內(nèi)存市場規(guī)模為195億美元,而DRAM和NAND閃存的價格上漲
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BaySand以EfinixTMQuantumTM可編程加速器技術(shù)擴(kuò)展其《Programmable-In-ASIC》計劃

  • 　　加利福尼亞州圣克拉拉市及圣何塞市-可配置標(biāo)準(zhǔn)單元ASIC解決方案的領(lǐng)導(dǎo)者，BaySand Inc.宣布與Efinix合作，以Efinix的Quantum可編程加速器技術(shù)平臺提供ASIC/SoC設(shè)計服務(wù)。　　BaySand金屬可配置標(biāo)準(zhǔn)單元(MCSC)的功耗、性能、面積屬性非常接近標(biāo)準(zhǔn)單元ASIC, 同時為客戶的設(shè)計降低了光罩成本并縮短了進(jìn)入市場的時間?！　finix的Quantum可編程加速器技術(shù)之功耗、性能、面積，明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的可編程技術(shù)四倍以上。這一突破性優(yōu)勢使Efinix的
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機(jī)器學(xué)習(xí)成長速度驚人，F(xiàn)PGA和ASIC芯片有望成為新主力

  • 　　在2016年初，機(jī)器學(xué)習(xí)仍被視為科學(xué)實驗，但目前則已開始被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)探勘、計算機(jī)視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學(xué)診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、語音和手寫識別、戰(zhàn)略游戲與機(jī)器人等應(yīng)用領(lǐng)域。在這短短一年的時間內(nèi)，機(jī)器學(xué)習(xí)的成長速度超乎外界預(yù)期。 　　Deloitte Global 最新的預(yù)測報告指出，在 2018 年，大中型企業(yè)將更加看重機(jī)器學(xué)習(xí)在行業(yè)中的應(yīng)用。和 2017 年相比，用機(jī)器學(xué)習(xí)部署和實現(xiàn)的項目將翻倍，并且 2020 年將再次翻倍。 　　目前，有越來越多的類型開
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40億美元市場保持8年沒變，可編程邏輯FPGA到底怎么了

  • FPGA市場在2008年是40億美元規(guī)模，到了2016年還是40億美元。似乎顯而易見，當(dāng)ASIC越來越貴，可編程應(yīng)該要增長才對。然而事實并非如此。
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