- 基于FPGA的系統促進提高電機控制性能-電機在各種工業、汽車和商業領域應用廣泛。電機由驅動器控制，驅動器通過改變輸入功率來控制其轉矩、速度和位置。高性能電機驅動器可以提高效率，實現更快速、更精確的控制。高級電機控制系統集控制算法、工業網絡和用戶接口于一體，因此需要更多處理能力來實時執行所有任務。現代電機控制系統通常利用多芯片架構來實現：數字信號處理器（DSP）執行電機控制算法，FPGA 實現高速I/O 和網絡協議，微處理器處理執行控制。
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FPGA 電機控制 DSP Zynq
- 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可加速數據密集的人工智能(AI)/機器學習、5G移動通信、汽車先進駕駛員輔助系統(ADAS)、數據中心和網絡應用; 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獨立芯片上無法實現的
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Achronix FPGA
- 今天，英特爾?宣布英特爾現場可編程門陣列 (FPGA) 為阿里巴巴集團的云計算部門—阿里云的加速即服務(Acceleration-as-a-Service)提供支持。加速服務可通過阿里云網站提供，支持客戶在云中開發與部署加速器解決方案，以便應用到人工智能推理、視頻流分析、數據庫加速和需要密集型計算的其他領域。 英特爾 FPGA 支持的加速即服務也被稱作阿里云 F1 實例，支持用戶通過即購即用的模式獲得云加速服務，從而節省前期的硬件投資。
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英特爾 FPGA
- 摘 要：eda技術是現代電子設計技術的核心，它在現代集成電路設計中占據重要地位。隨著深亞微米與超深亞微米技術的迅速發展，fpga設計越來越多地采用基于vhdl的設計方法及先進的eda工具。本文詳細闡述了eda技術與fpga設計應用。 關鍵詞：電子設計自動化;現場可編程門陣列;復雜可編程邏輯器件;專用集成電路;知識產權;甚高速集成電路硬件描述語言 引言 ---21世紀是電子信息產業主導的知識經濟時代，信息領域正在發生一場巨大變革，其先導力量和決定性因素正是微電子集成電路。硅片技術的日益成
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EDA FPGA
- 相比GPU和GPP，FPGA是深度學習的未來？-相比GPU和GPP，FPGA在滿足深度學習的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計算的能力和高效的能耗，FPGA將在一般的深度學習應用中展現GPU和GPP所沒有的獨特優勢。同時，算法設計工具日漸成熟，如今將FPGA集成到常用的深度學習框架已成為可能。未來，FPGA將有效地適應深度學習的發展趨勢，從架構上確保相關應用和研究能夠自由實現。
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機器學習 FPGA GPU GPP
- 基于FPGA加速機器學習算法-AI因為其CNN（卷積神經網絡）算法出色的表現在圖像識別領域占有舉足輕重的地位。基本的CNN算法需要大量的計算和數據重用，非常適合使用FPGA來實現。上個月，Ralph Wittig（Xilinx CTO Office的卓越工程師） 在2016年OpenPower峰會上發表了約20分鐘時長的演講并討論了包括清華大學在內的中國各大學研究CNN的一些成果。
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機器學習 FPGA
- 工程師必須要知道的FPGA引腳信號分配原則-現在的FPGA向引腳分配信號的任務曾經很簡單，現在也變得相當繁復。
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FPGA FPGA引腳
- 剖析FPGA在汽車系統設計中的關鍵作用-選擇不同的微控制器系列時，軟件的兼容性是主要的障礙。大多數公司在軟件的開發、測試和驗證方面已經進行了大量的投入。因此，將設計轉換到一個新的架構時，通常需要復雜且代價高昂的軟件移植。
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FPGA 汽車電子 微控制器
- 如何用單個賽靈思FPGA數字化數百個信號- 在新型賽靈思 FPGA 上使用低電壓差分信號（LVDS），只需一個電阻和一個電容就能夠數字化輸入信號。由于目前這一代賽靈思器件上提供有數百個 LVDS 輸入，理論上使用單個 FPGA 就能夠數字化數百個模擬信號。
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賽靈思 FPGA LVDS
- 工程師談FPGA時序約束七步法-時序例外約束包括FalsePath、MulticyclePath、MaxDelay、MinDelay。但這還不是最完整的時序約束。
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FPGA PCB 接口電路
- FMC+ 標準將嵌入式設計推到全新的高度-更新后的 FPGA 夾層卡規范提供無與倫比的高 I/O 密度、向后兼容性。
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嵌入式 FPGA
- 如何擴展 FPGA 的工作溫度范圍- 任何電子器件的使用壽命均取決于其工作溫度。在較高溫度下器件會加快老化，使用壽命會縮短。但某些應用要求電子產品工作在器件最大額定工作結溫下。以石油天然氣產業為例來說明這個問題以及解決方案。
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賽靈思 XA6SLX45 FPGA
- 如何使用FPGA加速機器學習算法- 當前，AI因為其CNN（卷積神經網絡）算法出色的表現在圖像識別領域占有舉足輕重的地位。基本的CNN算法需要大量的計算和數據重用，非常適合使用FPGA來實現。上個月，Ralph Wittig（Xilinx CTO Office的卓越工程師）在2016年OpenPower峰會上發表了約20分鐘時長的演講并討論了包括清華大學在內的中國各大學研究CNN的一些成果。
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FPGA GPU AuvizDNN
- 基于ARM和FPGA的多路電機控制方案-專用控制器由ARM(LPC2214)、FPGA(EP2C5T144C8)、驅動器接口電路、編碼器接口電路、限位檢測電路和電源電路等組成，ARM通過串口實現與上位機之間的通信，解析從上位機獲得的控制指令，并通過FPGA產生相應輸出信號給驅動器接口，驅動器接口外接驅動器。
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arm fpga 電機控制
- 高品質開關電源的可靠性設計技巧-開關電源一般采用單端正激式、單端反激式、雙管正激式、雙單端正激式、雙正激式、推挽式、半橋、全橋等八種拓撲，首先我們要選擇最適合的電路拓撲。
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PWM 開關電源
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