- 憑借過去20年在SoC上的經驗，聯發科技累積了豐富的IP和先進的工藝制程，這為聯發科在ASIC芯片市場打下很好的基礎，使得聯發科可以快速為大型客戶量身打造專用定制化芯片(ASIC)，去年聯發科ASIC團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，聯發科在其深圳分公司舉行媒體溝通會，向記者展示了業界首個7nm 56G PAM4 SerDes IP ASIC。聯發科技副總經理暨智能設備事業群總經理游人杰表示，ASIC將會是高速成長的市場，未來幾年，希望ASIC芯片能扮演聯發科業
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聯發科 ASIC
- 大規模集成電路芯片, 比如SoC(System on chip)，由多核CPU和GPU組成，用于智能手機主芯片、車載多媒體和導航系統，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，算法運行和控制執行部件， 比如自動泊車、啟動安全氣囊、自動駕駛的雷達信號分析等。這些芯片是未來數字化、智能化的核心元件。但是，它們的成本是怎樣構成? 客戶所能知道的就是半導體公司或芯片貿易商(Distributor)的報價。
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ASIC 芯片
- ASIC以太幣礦機對內存要求很大，用常規DDR4沒有競爭力，省下的只是GPU的成本，但是要被內存制造商三星美光海力士等收割一波。
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以太幣 ASIC
- 瀘州倍賽達科技有限公司宣布其團隊完成了第一項客制化ASIC項目，并于上周投片。 該工程項目是為一歐洲客戶定制的，應用為新一代利用光波作數據傳輸，而且可以在消費或工業終端設備上使用，在單價及功耗這些要素上都必需用ASIC來實現。 此項目在FPGA上作原型機，需要把設計轉移至ASIC標準單元(standard cell)，而且在功能及性能要與原來的FPGA一致。 美國BaySand總裁兼首席執行官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
- 今天被羅振宇的跨年演講刷爆了朋友圈。不過他講深度學習和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是專為執行復雜的數學和幾何計算而設計的，這些計算是圖形渲染所必需的。 對深度學習硬件平臺的要求 要想明白“深度學習”需要怎樣的硬件，必須了解深度學習的工作原理。首先在表層上，我們有一個巨大的數據集，并選定了一種深度學習模型。每個模型都有一些內部參數需要調整，以便學習數據。而這種參數調整實際上可以歸結為優化問題，在調整這些參數時，就相
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深度學習 ASIC
- ASIC礦機占領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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臺積電 ASIC
- 根據Gartner公司的統計,到2018年,全球半導體收入預計將達到4510億美元,比2017年的4190億美元增長7.5%,這相當于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年下半年內存行業的有利市場條件盛行至2017年,并將在2018年持續,為半導體收入帶來重大推動。” “Gartner將2018年前景增加了236億美元,其中內存市場規模為195億美元,而DRAM和NAND閃存的價格上漲
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ASIC ASSP
- 加利福尼亞州圣克拉拉市及圣何塞市-可配置標準單元ASIC解決方案的領導者，BaySand Inc.宣布與Efinix合作，以Efinix的Quantum可編程加速器技術平臺提供ASIC/SoC設計服務。 BaySand金屬可配置標準單元(MCSC)的功耗、性能、面積屬性非常接近標準單元ASIC, 同時為客戶的設計降低了光罩成本并縮短了進入市場的時間。 Efinix的Quantum可編程加速器技術之功耗、性能、面積，明顯優于傳統的可編程技術四倍以上。這一突破性優勢使Efinix的
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BaySand ASIC
- 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用于數據探勘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、語音和手寫識別、戰略游戲與機器人等應用領域。在這短短一年的時間內，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，大中型企業將更加看重機器學習在行業中的應用。和 2017 年相比，用機器學習部署和實現的項目將翻倍，并且 2020 年將再次翻倍。
目前，有越來越多的類型開
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FPGA ASIC
- FPGA市場在2008年是40億美元規模，到了2016年還是40億美元。似乎顯而易見，當ASIC越來越貴，可編程應該要增長才對。然而事實并非如此。
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FPGA ASIC
- GPU 只是當前最佳的解決方案，明年 GPU 在 AI 的地位，也許會遭ASIC取代。
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ASIC GPU
- 人工智能系統開發近年快速躍進，戰場已從過去「軟件開發」走向「硬件芯片」競爭，搭配網絡普及型塑出大數據，使得真實世界的無限復雜與快速計算可以藉由AI實現。
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AI ASIC
- 人工智能相關ASIC近來漸獲市場注意，多家廠商如NVIDIA、英特爾、Google及部分新創企業均相繼搶進開發，有望在未來形成數十億美元市場商機規模。
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ASIC 人工智能
- AI芯片不會是一兩顆芯片打遍天下，而一定是針對不同的應用類型處理，由不同的芯片來支持，是很多款芯片的融合。FPGA、GPU、ASIC三大主要AI芯片將在很長一段時間內同時存在。
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ASIC FPGA
- 根據Semico Research，在未來幾年，人工智能將以圖形辨識、語音辨識和語言翻譯等各種形式，出現在幾乎每一款裝置與應用中…
根據Semico Research的最新調查報告，在2021年以前，人工智能(AI)聲控裝置ASIC的設計預計將以接近20%的復合年成長率(CAGR)成長，幾乎達到2016年至2021年間所有ASIC設計成長率(10.1%)的兩倍。
隨著Amazon Echo和Google Home等聲控數位助理的普及，加上普遍對于人工智能(AI)進行設計的狂熱
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人工智能 ASIC
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