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Achronix的Speedcore? Custom Blocks定制單元塊為數(shù)據(jù)加速系統(tǒng)再添動力
- Achronix今日宣布為其eFPGA IP解決方案推出Speedcore custom blocks定制單元塊。Achronix Speedcore eFGPA嵌入式FPGA可加速數(shù)據(jù)密集的人工智能(AI)/機(jī)器學(xué)習(xí)、5G移動通信、汽車先進(jìn)駕駛員輔助系統(tǒng)(ADAS)、數(shù)據(jù)中心和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用; Speedcore custom blocks定制單元塊可以大幅度地提升性能、功耗和面積效率,并支持以前在FPGA獨(dú)立芯片上無法實(shí)現(xiàn)的
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英特爾FPGA 支持阿里云的加速即服務(wù)
- 今天,英特爾?宣布英特爾現(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA) 為阿里巴巴集團(tuán)的云計(jì)算部門—阿里云的加速即服務(wù)(Acceleration-as-a-Service)提供支持。加速服務(wù)可通過阿里云網(wǎng)站提供,支持客戶在云中開發(fā)與部署加速器解決方案,以便應(yīng)用到人工智能推理、視頻流分析、數(shù)據(jù)庫加速和需要密集型計(jì)算的其他領(lǐng)域?! ∮⑻貭?nbsp;FPGA 支持的加速即服務(wù)也被稱作阿里云 F1 實(shí)例,支持用戶通過即購即用的模式獲得云加速服務(wù),從而節(jié)省前期的硬件投資。
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EDA技術(shù)與FPGA設(shè)計(jì)應(yīng)用詳解
- 摘 要:eda技術(shù)是現(xiàn)代電子設(shè)計(jì)技術(shù)的核心,它在現(xiàn)代集成電路設(shè)計(jì)中占據(jù)重要地位。隨著深亞微米與超深亞微米技術(shù)的迅速發(fā)展,fpga設(shè)計(jì)越來越多地采用基于vhdl的設(shè)計(jì)方法及先進(jìn)的eda工具。本文詳細(xì)闡述了eda技術(shù)與fpga設(shè)計(jì)應(yīng)用?! £P(guān)鍵詞:電子設(shè)計(jì)自動化;現(xiàn)場可編程門陣列;復(fù)雜可編程邏輯器件;專用集成電路;知識產(chǎn)權(quán);甚高速集成電路硬件描述語言 引言 ---21世紀(jì)是電子信息產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)的知識經(jīng)濟(jì)時代,信息領(lǐng)域正在發(fā)生一場巨大變革,其先導(dǎo)力量和決定性因素正是微電子集成電路。硅片技術(shù)的日益成
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報(bào)告:半導(dǎo)體IP市場價值到2023年將達(dá)6.22萬億美元
- 根據(jù)新的研究報(bào)告“IP設(shè)計(jì)IP(IP處理器IP,接口IP,內(nèi)存IP)”顯示,半導(dǎo)體知識產(chǎn)權(quán)市場預(yù)計(jì)到2023年將達(dá)到6.22萬億美元,2017 - 2023年之間的復(fù)合年增長率為4.87% 。驅(qū)動這個市場的主要因素包括消費(fèi)電子行業(yè)的多核技術(shù)的進(jìn)步,以及對現(xiàn)代SoC設(shè)計(jì)的需求增加,導(dǎo)致市場增長,以及對連接設(shè)備的需求也不斷增長。 消費(fèi)電子在預(yù)測期間占據(jù)半導(dǎo)體IP市場的最大份額 各地區(qū)消費(fèi)電子產(chǎn)品的使用量的增加正在推動消費(fèi)電子行業(yè)半導(dǎo)體IP市場的增長。此外,APAC和Ro
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相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA是深度學(xué)習(xí)的未來?
- 相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA是深度學(xué)習(xí)的未來?-相比GPU和GPP,F(xiàn)PGA在滿足深度學(xué)習(xí)的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計(jì)算的能力和高效的能耗,F(xiàn)PGA將在一般的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中展現(xiàn)GPU和GPP所沒有的獨(dú)特優(yōu)勢。同時,算法設(shè)計(jì)工具日漸成熟,如今將FPGA集成到常用的深度學(xué)習(xí)框架已成為可能。未來,F(xiàn)PGA將有效地適應(yīng)深度學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢,從架構(gòu)上確保相關(guān)應(yīng)用和研究能夠自由實(shí)現(xiàn)。
- 關(guān)鍵字: 機(jī)器學(xué)習(xí) FPGA GPU GPP
基于FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)算法
- 基于FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)算法-AI因?yàn)槠銫NN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))算法出色的表現(xiàn)在圖像識別領(lǐng)域占有舉足輕重的地位?;镜腃NN算法需要大量的計(jì)算和數(shù)據(jù)重用,非常適合使用FPGA來實(shí)現(xiàn)。上個月,Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程師) 在2016年OpenPower峰會上發(fā)表了約20分鐘時長的演講并討論了包括清華大學(xué)在內(nèi)的中國各大學(xué)研究CNN的一些成果。
- 關(guān)鍵字: 機(jī)器學(xué)習(xí) FPGA
一文讀懂SIP與SOC封裝技術(shù)
- 一文讀懂SIP與SOC封裝技術(shù)-從集成度而言,一般情況下, SOC 只集成 AP 之類的邏輯系統(tǒng),而 SIP 集成了AP+mobileDDR,某種程度上說 SIP=SOC+DDR,隨著將來集成度越來越高, emmc也很有可能會集成到 SIP 中。從封裝發(fā)展的角度來看,因電子產(chǎn)品在體積、處理速度或電性特性各方面的需求考量下, SOC 曾經(jīng)被確立為未來電子產(chǎn)品設(shè)計(jì)的關(guān)鍵與發(fā)展方向。但隨著近年來 SOC生產(chǎn)成本越來越高,頻頻遭遇技術(shù)障礙,造成 SOC 的發(fā)展面臨瓶頸,進(jìn)而使 SIP 的發(fā)展越來越被業(yè)界重視。
- 關(guān)鍵字: SIP SOC applewatch 摩爾定律
如何使用FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)算法
- 如何使用FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)算法- 當(dāng)前,AI因?yàn)槠銫NN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))算法出色的表現(xiàn)在圖像識別領(lǐng)域占有舉足輕重的地位?;镜腃NN算法需要大量的計(jì)算和數(shù)據(jù)重用,非常適合使用FPGA來實(shí)現(xiàn)。上個月,Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程師)在2016年OpenPower峰會上發(fā)表了約20分鐘時長的演講并討論了包括清華大學(xué)在內(nèi)的中國各大學(xué)研究CNN的一些成果。
- 關(guān)鍵字: FPGA GPU AuvizDNN
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