- 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
- 今天，英特爾宣布推出英特爾??Stratix??10?MX?FPGA，該產品是行業首款采用集成式高帶寬內存?DRAM?(HBM2)?的現場可編程門陣列?(FPGA)。通過集成?HBM2，英特爾?Stratix?10?MX?FPGA?可提供?10?倍于獨立?DDR?內存解決方案的內存帶寬。憑借強大帶寬功能，英特爾?S
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英特爾 FPGA
- 中芯國際與Efinix，可編程產品平臺及技術的創新企業，今日共同宣布，中芯國際40納米工藝平臺成功交付Efinix首批QuantumTM可編程加速器產品樣本。從使用中芯國際物理設計工具(PDK)進行產品開發，到系統生效交付產品樣本，雙方僅用了不到六個月時間，以破紀錄的效率創造了這一重要里程碑。預計QuantumTM 加速器產品將在 2018 年投入生產，面向大規模的可編程加速器市場。
“這是Efinix第一次與中芯國際合作，他們的鼎力支持給我們留下了深刻印象。中芯國際與我們的商業和技
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中芯國際 FPGA
- 萊迪思半導體公司,客制化智能互連解決方案市場的領先供應商，今日宣布Lattice Diamond設計軟件2.1版本取得道路車輛功能安全認證。ISO 26262標準為汽車應用定義了符合功能安全規范的設計方法，涵蓋汽車電子和集成安全系統的整個生命周期。在現有電氣/電子/可編程電子安全相關系統(E/E/PES)功能安全(IEC 61508)認證的基礎上，本次取得的ISO 26262認證是對萊迪思功能安全設計流程的進一步提升。上述認證由提供測試、檢測和認證服務的德國Tü
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萊迪思 FPGA
- 云計算代表著FPGA的未來，怎樣才能迅速跟緊潮流? 人工智能，深度神經網絡，4K視頻直播?–?相信您一定不會對這些概念感到陌生。這些新興的概念正在重塑每一個行業的未來，同時也極大地推動了市場對FPGA的需求。而很多數據中心的巨頭(比如亞馬遜，微軟，騰訊)都堅信價格低廉，易于擴展的云計算可以讓FPGA應到最廣泛的市場中。他們因而紛紛在自己的云服務器中部署FPGA，以在這場未來戰爭中搶占先機。一個標志性的事件就是不久前，全球最大的云供應商亞馬遜網絡服務(AWS)和FPGA業內的龍頭廠
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浦利豐 FPGA
- 英特爾(Intel)日前宣布Stratix 10 SX系列芯片將開始出貨。Stratix 10 SX系列由10個裝置組成，邏輯單元(logic element;LE)數介于40萬~550萬個。每個裝置都有1個雙核或4核ARM Cortex-A53處理子系統。而其最接近的競爭產品，賽靈思(Xilinx) Zynq UltraScale + MPSOC EG系列約有110萬個邏輯單元。
根據EEJournal報導，Stratix 10 SX Cortex-A53的運作時脈高達1.5GHz，嵌入式存儲
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英特爾 FPGA
- 中國廣東，2017年11月30日訊，廣東高云半導體科技股份有限公司（以下簡稱“高云半導體”）宣布將向客戶提供支持汽車級溫度范圍的FPGA器件。此前，高云半導體已經推出了兩個家族的FPGA系列產品，分別是使用嵌入式閃存工藝的非易失FPGA小蜜蜂?家族和基于SRAM的中密度FPGA晨熙?家族，這兩個家族的器件均已支持商業級（0C°-85C°）和工業級（-40C°~+100C°）溫度標準。此次推出支持汽車級溫度范圍（-40C°~+125C°）的為小蜜蜂?家族部分FPGA器件。
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FPGA 高云半導體
- 背景
“No PP，No WAY”這是個眼見為實的世界，這是個視覺構成的信息洪流的世界。大腦處理視覺內容的速度比文字內容快6萬倍，而隨著智能手機的普及，圖片、視頻的產生和分享已經是人們在社交平臺上的基本交流方式。用戶通過手機、平板、電腦上傳和分享自己的圖片，而且這個趨勢是每年都在增長(參見圖1)。
圖1. 2016年KPCB統計報告[1]
每天QQ相冊、微信朋友圈上，用戶上傳的圖片數量有上億張，這些圖片被后臺服務器存儲下來，再通過網絡分發出去。如果每張圖片
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FPGA
- 傳統的硬件實現哈夫曼編碼的方法主要有：預先構造哈夫曼編碼表，編碼器通過查表的方法輸出哈夫曼編碼[1];編碼器動態生成哈夫曼樹，通過遍歷節點方式獲取哈夫曼編碼[2-3]。第一種方法從平均碼長角度看，在很多情況下非最優;第二種方法需要生成完整的哈夫曼樹，會產生大量的節點，且需遍歷哈夫曼樹獲取哈夫曼編碼，資源占用多，實現較為麻煩。本文基于軟件實現[4]時，使用哈夫曼樹，會提出一種適用于硬件并行實現的新數據結構——字符池，通過對字符池的頻數屬性比較和排序來決定各個字符節點在字符池中的歸屬。配置字符池的同時逐步生成
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verilog 哈夫曼編碼 字符池 FPGA 201712
- 最近FPGA又頻頻被各AI領域的巨頭看好，比如微軟、百度、科大訊飛都對FPGA應用前景有所期待。那么如果讓你選擇FPGA作為AI計算系統的主力軍，你會有什么樣的顧慮?
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FPGA GPU
- 在FPGA的傳統市場，一直被經營了30多年的FPGA的美國四大家壟斷著，國產FPGA廠商雖然舉步維艱但近幾年在產品布局、發展策略方面發力已經初見成效。
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FPGA ADAS
- 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
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