mcu-fpga 文章 最新資訊
美高森美宣布其整個產(chǎn)品組合不受Spectre和Meltdown漏洞影響
- 致力于在功耗、安全、可靠性和性能方面提供差異化半導體技術(shù)方案的領(lǐng)先供應(yīng)商美高森美公司(Microsemi Corporation,紐約納斯達克交易所代號:MSCC)宣布旗下包括現(xiàn)場可編程邏輯器件(FPGA)在內(nèi)的產(chǎn)品均不受最近發(fā)現(xiàn)的x86、ARM?及其它處理器相關(guān)的安全漏洞所影響。早前安全研究人員透露全球范圍內(nèi)涉及數(shù)十億臺設(shè)備的芯片存在稱為Spectre 和 Meltdown 的主要計算機芯片漏洞?! ∶栏呱朗紫夹g(shù)官兼高級開發(fā)副總裁Jim Aral
- 關(guān)鍵字: 美高森美 FPGA
Achronix完成其基于16nm FinFET+工藝的Speedcore eFPGA技術(shù)量產(chǎn)級測試芯片的驗證
- 基于現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)的硬件加速器器件和嵌入式FPGA(eFPGA)硅知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域領(lǐng)導性企業(yè)Achronix半導體公司(Achronix?Semiconductor?Corporation)日前宣布:已完成了其采用臺積電(TSMC)16nm?FinFET+工藝技術(shù)的SpeedcoreTM?eFPGA量產(chǎn)驗證芯片的全芯片驗證。通過在所有的運行情況下都采用嚴格的實驗室測試和自動測試設(shè)備(ATE)測試,驗證了Speedcore測試芯片的完整功能。 Spee
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大數(shù)據(jù)量進一步推動集中式計算
- 近10年來,大家看到集中式計算已實現(xiàn)了大幅的增長,大量數(shù)據(jù)都流向云端以利用其在專用數(shù)據(jù)中心中低成本處理的優(yōu)勢。這是一種似乎與計算領(lǐng)域總趨勢不一致的趨勢,總的趨勢是始于大型機卻逐漸移向周邊包圍型智能和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)。隨著我們進入2018年,這種集中化將達到它的極限。驅(qū)動下一波應(yīng)用所需的數(shù)據(jù)量正在開始推動發(fā)展方向上的改變。
- 關(guān)鍵字: Achronix,集中式計算,F(xiàn)PGA
剖析物聯(lián)網(wǎng)的需求 — 第一部分

- 想要在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)市場占據(jù)一席之地,原始設(shè)備制造商(OEM)必須加快創(chuàng)新的步伐。物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用讓一切變得無限可能,成功的企業(yè)會敦促其開發(fā)人員不斷拓展和采取新的、更實用的方法來發(fā)揮傳感器的功能,監(jiān)測不同類型的數(shù)據(jù),掌控整個設(shè)備的生態(tài)系統(tǒng)?! ∥锫?lián)網(wǎng)應(yīng)用覆蓋廣泛,包括可穿戴設(shè)備、汽車、住宅、工業(yè)、乃至城市等眾多領(lǐng)域。這些應(yīng)用需要更加高效節(jié)能的、創(chuàng)新的、安全的體系作為支持。應(yīng)用程序十分重要,旨在實現(xiàn)軟件開發(fā)的直觀性和易用性。 微控制器(MCU)作為物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的核心,選擇合適的?MCU?
- 關(guān)鍵字: 物聯(lián)網(wǎng) MCU
分享老司機簡化的MCU程序保護設(shè)計,新手都學著點!
- 1 發(fā)生錯的原因與現(xiàn)有對策 MCU在工作時會受到干擾,在一些空間場合,可能遇到粒子轟擊而產(chǎn)生穩(wěn)態(tài)的翻轉(zhuǎn),即所謂single event upset。而一般工業(yè)場合是電源傳導干擾,受干擾時,電源電壓會瞬間超出或者略微超出MCU的名義工作電壓,線路的穩(wěn)定性就無法保證。由于各單個邏輯電路工藝過程中總會有微小差異,電源電壓的略微超出會在最弱的邏輯電路中造成指令讀錯誤和數(shù)據(jù)讀寫錯誤。這種錯誤最終表現(xiàn)為數(shù)據(jù)的錯誤?! 鈱RAM出錯的研究已做得很多,在參考文獻中轉(zhuǎn)述了出錯的概率
- 關(guān)鍵字: MCU
面向網(wǎng)絡(luò)邊緣應(yīng)用的新一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

- 介紹了面向網(wǎng)絡(luò)邊緣應(yīng)用的新一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——微型二值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可在保持低功耗的同時減少對存儲器的需求。
- 關(guān)鍵字: 二值 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CNN FPGA 201801
機器學習成長速度驚人,F(xiàn)PGA和ASIC芯片有望成為新主力
- 在2016年初,機器學習仍被視為科學實驗,但目前則已開始被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)探勘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、語音和手寫識別、戰(zhàn)略游戲與機器人等應(yīng)用領(lǐng)域。在這短短一年的時間內(nèi),機器學習的成長速度超乎外界預期。 Deloitte Global 最新的預測報告指出,在 2018 年,大中型企業(yè)將更加看重機器學習在行業(yè)中的應(yīng)用。和 2017 年相比,用機器學習部署和實現(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
- 關(guān)鍵字: FPGA ASIC
MCU市場呈現(xiàn)新局面,國內(nèi)廠商如何抓住機遇進入市場

- 就當下MCU芯片缺貨漲價,國際大廠商并購整合,整個市場面臨著與之前略有不同的新環(huán)境。當然,對于國內(nèi)廠商來說,應(yīng)該抓住這一機遇進入市場。在2017深圳國際電子展暨嵌入式系統(tǒng)展上,《電子產(chǎn)品世界》編輯采訪了華大半導體有限公司MCU事業(yè)部總經(jīng)理謝文錄先生,就當下MCU市場發(fā)展、國內(nèi)廠商面臨的機遇和挑戰(zhàn)及如何與國際大廠商同臺競爭進行了分析和解讀。
- 關(guān)鍵字: 華大半導體,MCU
如何破解MCU的方法及其預防措施
- 中央處理器CPU,包括運算器、控制器和寄存器組。是MCU內(nèi)部的核心部件,由運算部件和控制部件兩大部分組成。前者能完成數(shù)據(jù)的算術(shù)邏輯運算、位變量處理和數(shù)據(jù)傳送操作,后者是按一定時序協(xié)調(diào)工作,是分析和執(zhí)行指令的部件。 ?、颍捍鎯ζ?,包括ROM和RAM。ROM程序存儲器,MCU的工作是按事先編制好的程序一條條循序執(zhí)行的,ROM程序存儲器即用來存放已編的程序(系統(tǒng)程序由制造廠家編制和寫入)。存儲數(shù)據(jù)掉電后不消失。ROM又分為片內(nèi)存儲器和片外(擴展)存儲器兩種?! AM數(shù)據(jù)存儲器,在程序運行過程中可以隨時寫入
- 關(guān)鍵字: MCU 嵌入式
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