- 網絡邊緣計算革命蓄勢待發，不過，只有具備AI系統專長的開發人員方可駕輕就熟。隨著用戶尋求更高級別的智能，對于靠近IoT(物聯網)數據源的低功耗推理的需求將與日俱增。這些傳感器端尤其是超低功耗的傳感器端如何實現人工智能? 近日，萊迪思半導體公司推出了超低功耗 Lattice SensAI。公司亞太區資深事業發展經理陳英仁先生稱其低功耗FPGA將與MCU(微控制器)競爭，主攻低功耗、對計算精度要求不是那么高、低成本、小尺寸的嵌入式AI市場。 哪些場景需要傳感器“耍小聰明”? 如果說控制是rule d
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FPGA 傳感器
- 架構轉變和網絡邊緣日益增長的智能需求 自第一臺電腦發明以來，尋求最理想系統架構的路途始終充滿坎坷。從計算發展史中可以看出，系統架構始終在計算資源遠離用戶的集中式架構和處理資源靠近用戶的分布式架構之間反復搖擺。曾于20世紀70年代和80年代流行的基于服務器的方案則采用高度集中化的方法積蓄計算資源和存儲能力。但是這一理念很快在低成本個人電腦和互聯網快速發展的80和90年代衰落了。在這種新的架構模式下，計算任務不斷向個人電腦傾斜。 圍繞個人電腦構建的高度分布式方案似乎無懈可擊，直到以智能手機、平板電腦和
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邊緣計算 FPGA
- “夢想這東西和經典一樣，永遠不會因為時間而褪色，反而更顯珍貴! ----獻給所有有夢想的人 我是一個平凡的工程師，標準的80后，從事單片機及嵌入式相關工作已經有幾年有余。每天忙忙碌碌，上班下班，既有做出產品時的開心，也有調試程序時的痛苦。一個平凡的人，做著一些平凡的事，每天過著平凡的生活。 有人說做電子工程師是年輕人的活，過了30還不轉管理無論是體力上還是精力上都無法勝任了。這句話有一定的道理，但如果興趣依舊為何不繼續追尋自己的夢想呢?從小我就對機械、電子方面的東西感興趣。聽父母說，每次買回的玩
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Linux FPGA
- 美國加州圣何塞，2018年5月21日，國內領先的低功耗、小封裝和性能驅動的現場可編程邏輯器件(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”)，近日宣布在硅谷設立北美銷售辦事處，以順應北美地區在消費電子、通信、工業、汽車電子和醫療領域對FPGA持續快速增長的市場需求，加速高云半導體在美洲地區的市場拓展與銷售增長。 此外，高云半導體還與Fahrner-Miller Associates簽署協議，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華達北部FPGA產品線
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高云半導體 FPGA
- 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。客戶可以使用 Azure 大規模部署的英特爾? FPGA(現場可編程邏輯門陣列)技術，為其模型提供行業領先的人工智能 (AI) 推理性能。 “作為一家整體技術提供商，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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英特爾 FPGA
- 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。
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芯片 FPGA
- 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，自主研發的路是完全能夠走通的。
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FPGA 相控陣雷達
- 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。 昨天設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。
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FPGA
- 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
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FPGA 圖像處理
- 畫FPGA開發板所犯的那些錯誤，小編這里先截下我最初畫這個開發板的一張“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“速戰速決”把它畫完，草草了事，但是等全部布線完以后卻發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各個元器件的布局，從而導致了“災難”的發生，后來的布線也就非常困難。大家很容易可以
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FPGA Layer
- 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Achronix半導體公司(Achronix Semiconductor Corporation)日前宣布：與專注于為電子系統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。 CAST為Deflate
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CAST FPGA
- 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。
cy4.v模塊代碼解析 先來看cy4.v模塊的
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FPGA PLL
- “英特爾現在的定位是以數據為中心的企業，而過去是PC平臺。”英特爾可編程解決方案事業部亞太區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布會”上說此番話的。
此次發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，可在常見軟件開發環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
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FPGA 英特爾
- 人工智能（AI）和大數據的不斷發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新中尋求突破，以達到新應用所需的計算能力。
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FPGA，加速，AI，大數據
- 人工智能(Artificial Intelligence, AI)無疑是近一兩年來科技產業內最熱門的話題，除了科技業巨頭無不大力投入之外，金融等服務業者對導入人工智能，也展現出強烈興趣。制造業對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
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Arm FPGA
現場可編程門陣列（fpga）介紹
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