智能汽車時代的加速到來，使車載智能系統面臨前所未有的算力需求。隨著越來越多車型引入電子電氣架構轉向中心化、智能駕駛的多傳感器融合、智能座艙的多模態交互以及生成式AI驅動的虛擬助手等創新技術，都要求車用主芯片能夠同時勝任圖形渲染、AI推理和安全計算等多重任務。當下，功能安全、高效高靈活性的算力、產品生命周期，以及軟件生態兼容性這“四大核心要素”，已成為衡量智能汽車AI芯片創新力和市場競爭力的核心標準。傳統汽車計算架構中，往往采用CPU與GPU或/和NPU等計算單元組成異構計算模式；隨著自動駕駛算法從L1向L
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汽車智能化 Imagination GPU IP
在 2025 財年第三季度 HBM 銷售額增長近 50% 的推動下，美光公布了創紀錄的收入，現在正著眼于另一個里程碑。據 ZDNet 稱，這家美國內存巨頭的目標是到 2025 年底將其 HBM 市場份額提高到 23-24%。值得注意的是，美光在其新聞稿中表示，它現在正在向 GPU 和 ASIC 平臺上的四個客戶交付大批量 HBM。因此，該公司預計到 2025 年下半年，其 HBM 市場份額將達到與其整體 DRAM 份額持平。據路透社報道，美光的強勁業績反映了 NVIDIA 和 AMD
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Micron HBM GPU ASIC
中國數字EDA/IP龍頭企業上海合見工業軟件集團有限公司（簡稱“合見工軟”）近日發布國產自主研發支持多協議的32G SerDes PHY 解決方案UniVista 32G Multi-Protocol SerDes IP (簡稱UniVista 32G MPS IP)。該多協議PHY產品可支持PCIe5、USB4、以太網、SRIO、JESD204C等多種主流和專用協議，并支持多家先進工藝，成功應用在高性能計算、人工智能AI、數據中心等復雜網絡領域IC企業芯片中部署。隨著全球數據量呈指數級增長，這場由數據驅
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合見工軟 SerDes IP
英偉達目前在 AI 芯片領域仍處于領先地位，但其最近在全球 AI 基礎設施的推動可能反映出對硬件增長放緩的擔憂——云服務提供商加速 ASIC 開發可能成為嚴重挑戰者。根據商業時報的報道，隨著谷歌、微軟和 Meta 加大內部 ASIC 開發力度，英偉達在 AI 加速器市場的統治地位可能在 2027 年迎來轉折點。值得注意的是，像 Alchip 和 TSMC 附屬的 GUC 這樣的臺灣 ASIC 公司正乘著需求增長的浪潮，與 AWS 和微軟合作進行定制芯片設計，正如報告中所強調的那樣。以下是云巨頭及其關鍵設計
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云服務器 ASIC AI
人工智能（AI）在邊緣計算領域正經歷著突飛猛進的高速發展，根據IDC的最新數據，全球邊緣計算支出將從2024年的2280億美元快速增長到2028年的3780億美元*。這種需求的增長速度，以及在智能制造、智慧城市等數十個行業中越來越多的應用場景中出現的滲透率快速提升，也為執行計算任務的硬件設計以及面對多樣化場景的模型迭代的速度帶來了挑戰。AI不僅是一項技術突破，它更是軟件編寫、理解和執行方式的一次永久性變革。傳統的軟件開發基于確定性邏輯和大多是順序執行的流程，而如今這一范式正在讓位于概率模型、訓練行為以及數
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并行計算 GPU GPU IP
芯原股份（芯原）近日宣布其超低能耗且高性能的神經網絡處理器（NPU）IP現已支持在移動端進行大語言模型（LLM）推理，AI算力可擴展至40 TOPS以上。該高能效NPU架構專為滿足移動平臺日益增長的生成式AI需求而設計，不僅能夠為AI PC等終端設備提供強勁算力支持，而且能夠應對智慧手機等移動終端對低能耗更為嚴苛的挑戰。芯原的超低能耗NPU IP具備高度可配置、可擴展的架構，支持混合精度計算、稀疏化優化和并行處理。其設計融合了高效的內存管理與稀疏感知加速技術，顯著降低計算負載與延遲，確保AI處理流暢、響應
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芯原 NPU 大語言模型推理 NPU IP
近日，一站式定制芯片及IP供應商——燦芯半導體（上海）股份有限公司宣布推出基于28HKC+?0.9V/1.8V平臺的Ternary Content-Addressable Memory (TCAM) IP。該IP具有高頻率和低功耗特性，隨著網絡設備中快速處理路由表與訪問控制列表（ACL）等需要高效查找的場景不斷增加，該IP將被高端交換機、路由器等芯片廣泛采用。燦芯半導體此次發布的TCAM IP包含全自研Bit cell，符合邏輯設計規則，良率高；在可靠性方面，這款TCAM抗工藝偏差強，具有高可靠
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燦芯 28HKC+ 工藝平臺 TCAM IP
NVIDIA執行長黃仁勛于COMPUTEX主題演講中，再次揭露AI發展藍圖。2025年第3季登場的全新GB300晶片主打推論效能與記憶體大幅提升，Blackwell架構透過NVLink技術，能將多顆GPU整合成邏輯上的單一「巨型芯片」。相較3月GTC所釋出的內容，黃仁勛首度發布「NVLink Fusion」策略，允許客戶建立半客制化AI基礎設施，整合自家或第三方的晶片、CPU或加速器，合作伙伴包括聯發科、Marvell、世芯等多家業者。換句話說，NVIDIA采取更開放的生態系統策略，合作代替競爭，因應各路
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ASIC 黃仁勛 NVLink Fusion
確定IP技術發布的日期有時是一項挑戰，尤其是英國處理器內核IP設計商 ARM。不過有證據可查的是第一款Arm內核處理器是在1985年4月26日在英國劍橋的Acorn上流片的，我們暫且將這個時間作為Arm真正進入IC設計領域的原點。ARM1是Acorn繼BBC Micro家用電腦成功之后自主開發的處理器。它由Sophie Wilson和Steve Furber開發。當日這顆處理器流片前在設計和制造方面已經進行了好幾個月的開發，而且硅片最后花了好幾個月才回到劍橋。 “它的設計制造成本低廉，由于設計對微處理器的
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Arm IP
摘要本文介紹了一種在FPGA中實現的增強型正交頻分復用（OFDM）調制器設計，它使用了逆FFT模式的萊迪思快速傅立葉變換（FFT）Compiler IP核和萊迪思有限脈沖響應（FIR）濾波器IP核。該設計解決了在沒有主控制器的情況下生成復雜測試模式的常見難題，大大提高了無線鏈路測試的效率。通過直接測試模擬前端的JESD204B鏈路，OFDM調制器擺脫了對主機控制器的依賴，簡化了初始調試過程。該設計可直接在萊迪思FPGA核中實現，從而節省成本并縮短開發周期。該調制器的有效性驗證中使用了Avant-X70 V
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萊迪思半導體 iFFT FIR IP 5G OFDM
為了提供更好的用戶體驗，包括高質量的視頻傳輸、更新的筆記本電腦（例如最新的 AI PC）和其他前沿設備，都需要 5 納米及以下的先進節點 SoC，以達成出色的功耗、性能和面積（PPA）目標。然而，隨著技術發展到 5 納米以下的工藝節點，SoC 供應商面臨各種挑戰，例如平衡低功耗和低工作電壓（通常低于 1.2V）的需求。與此同時，市場也需要高分辨率相機、更快的幀率和 AI 驅動的計算，這就要求接口具有更高的數據傳輸速率和更強的抗電磁干擾（EMI）能力。隨著這些性能要求變得越來越復雜，市場亟需創新的解決方案來
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Cadencee USB2V2 IP
創意2日宣布，自主研發的HBM4控制器與PHY IP完成投片，采用臺積電最先進N3P制程技術，并結合CoWoS-R先進封裝，成為業界首個實現12 Gbps數據傳輸速率之HBM4解決方案，為AI與高效能運算（HPC）應用樹立全新里程碑。HBM4 IP以創新中間層（Interposer）布局設計優化信號完整性（SI）與電源完整性（PI），確保在CoWoS系列封裝技術下穩定運行于高速模式。 創意指出，相較前代HBM3，HBM4 PHY（實體層）效能顯著提升，帶寬提升2.5倍，滿足巨量數據傳輸需求、功耗效率提升1
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創意 HBM4 IP 臺積電 N3P
受惠大型CSP（云端服務供貨商）今年持續擴大投入自研ASIC（特定應用集成電路）項目，中國臺灣ODMDirect服務器廠包括廣達、緯穎、英業達等，手上采ASIC加速器的AI服務器出貨皆可望隨之加溫，加上客戶端針對采用GPU平臺的AI服務器拉貨動能亦未降溫，為各廠全年AI服務器業務續添利多。隨著AI運算需求增長，CSP持續進行AI基礎建設、提供更多量身打造的云端應用服務之際，亦擴大投入高性能、低功耗及更具成本考量的自研ASIC。 依DIGITIMES調查預估，全球自研ASIC的出貨總量在歷經2023、202
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云服務商 ASIC 服務器 CSP
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