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          ASIC、FPGA、GPU，三種深度學習硬鑒方案哪種更被看好？
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 　　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?！　★@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(zhí)行復雜的數(shù)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(shù)據(jù)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(shù)需要調整，以便學習數(shù)據(jù)。而這種參數(shù)調整實際上可以歸結為優(yōu)化問題，在調整這些參數(shù)時，就相
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          • 關鍵字：
                        深度學習  ASIC                          
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          挖礦不止 繼臺積電后三星開始代工ASIC礦機芯片
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 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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          • 關鍵字：
                        臺積電  ASIC                          
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          2018全球半導體收入將達4510億美元 同比增長7.5%
          
                                                            
            
                    	
          • 　　根據(jù)Gartner公司的統(tǒng)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(yè)的有利市場條件盛行至2017年,并將在2018年持續(xù),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(guī)模為195億美元,而DRAM和NAND閃存的價格上漲
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          • 關鍵字：
                        ASIC  ASSP                          
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          BaySand以EfinixTMQuantumTM可編程加速器技術擴展其《Programmable-In-ASIC》計劃
          
                                                            
            
                    	
          • 　　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?！　aySand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?！　finix的Quantum可編程加速器技術之功耗、性能、面積，明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的可編程技術四倍以上。這一突破性優(yōu)勢使Efinix的
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          • 關鍵字：
                        BaySand  ASIC                          
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          機器學習成長速度驚人，F(xiàn)PGA和ASIC芯片有望成為新主力
          
                                                            
            
                    	
          • 　　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(shù)據(jù)探勘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、語音和手寫識別、戰(zhàn)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(yè)將更加看重機器學習在行業(yè)中的應用。和 2017 年相比，用機器學習部署和實現(xiàn)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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          • 關鍵字：
                        FPGA  ASIC                          
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          40億美元市場保持8年沒變，可編程邏輯FPGA到底怎么了
          
                                                            
            
                    	
          • FPGA市場在2008年是40億美元規(guī)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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          • 關鍵字：
                        FPGA  ASIC                          
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          GPU不再主導AI芯片，換ASIC稱王？
          
                                                            
            
                    	
          • 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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          • 關鍵字：
                        ASIC  GPU                          
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          Cadence推出業(yè)界首款PCI Express 5.0驗證IP 現(xiàn)可供貨 
          
                                                            
            
                    	
          • 　　楷登電子(美國Cadence 公司)今日宣布，業(yè)界首款支持全新 PCI Express ? (PCIe?)5.0 架構的驗證 IP(VIP)正式可用。結合 TripleCheck? 技術，Cadence? VIP 旨在幫助設計師快速執(zhí)行基于 PCIe 5.0 標準的服務器和存儲器的系統(tǒng)級芯片(SoC)設計的完整功能性驗證，確保產品功能符合設計初衷?！　∪缧柽M一步了
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          • 關鍵字：
                        Cadence  IP                           
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          AI運算核心 半導體4領域前程遠大
          
                                                            
            
                    	
          • 人工智能系統(tǒng)開發(fā)近年快速躍進，戰(zhàn)場已從過去「軟件開發(fā)」走向「硬件芯片」競爭，搭配網(wǎng)絡普及型塑出大數(shù)據(jù)，使得真實世界的無限復雜與快速計算可以藉由AI實現(xiàn)。
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          • 關鍵字：
                        AI  ASIC                          
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          上下游伙伴談本土芯片設計的機遇
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 在“中國集成電路設計業(yè)2017年會”(ICCAD會議)上，部分EDA工具供應商、芯片代工廠、IP公司等預測了本土IC公司2018年的熱門應用，并分析了本土芯片設計公司的特點。
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          • 關鍵字：
                        IC設計  IP  系統(tǒng)  本土  201712                          
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          ASIC AI，巨頭才玩得起的游戲？未必
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 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(chuàng)企業(yè)均相繼搶進開發(fā)，有望在未來形成數(shù)十億美元市場商機規(guī)模。
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          • 關鍵字：
                        ASIC  人工智能                          
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          ASIC嶄露頭角 FPGA如何不淪為“過渡”品？
          
                                                            
            
                    	
          • 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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          • 關鍵字：
                        ASIC  FPGA                          
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          人工智能帶動ASIC設計快速增加，產品出貨量將成長10.1%
          
                                                            
            
                    	
          • 　　根據(jù)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(xiàn)在幾乎每一款裝置與應用中…
　　根據(jù)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(shù)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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          • 關鍵字：
                        人工智能  ASIC                          
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          聯(lián)發(fā)科ASIC怎么布局？ 蔡力行：剛起步不能太挑客戶
          
                                                            
            
                    	
          • 　　聯(lián)發(fā)科共同CEO蔡力行表示，對于明年營運預估樂觀成長，聯(lián)發(fā)科也持續(xù)朝向多面向布局，包括5G、AI、車用電子等領域， 至于被問及ASIC的布局，他則說會發(fā)揮聯(lián)發(fā)科既有資源，但畢竟才剛開始，「聯(lián)發(fā)科現(xiàn)階段當然不會太挑客戶」，還是以整體業(yè)務成長為優(yōu)先考慮。
　　蔡力行表示，聯(lián)發(fā)科對于5G持續(xù)也持續(xù)努力，相關芯片產品也都會跟上5G的發(fā)展，為2020年的商轉作準備，聯(lián)發(fā)科對5G得規(guī)劃是很完整的，至于被問及是否會想在高通前發(fā)表5G芯片產品，他幽默響應，「可能要先去問問他們(高通)」， 針對今日傳出蘋果有可能排除
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                        聯(lián)發(fā)科  ASIC                          
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          想一次性流片成功 ASIC設計中這些問題不可忽視
          
                                                            
            
                    	
          • 想一次性流片成功 ASIC設計中這些問題不可忽視-ASIC的復雜性不斷提高，同時工藝在不斷地改進，如何在較短的時間內開發(fā)一個穩(wěn)定的可重用的ASIC芯片的設計，并且一次性流片成功，這需要一個成熟的ASIC的設計方法和開發(fā)流程。
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