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我國成功自主研發(fā)海軍某平臺信息化彈藥解碼芯片

　　近日，記者從中國電子科技集團(tuán)公司第二十研究所獲悉，我國自主研制的海軍某平臺信息化彈藥解碼芯片測試成功，標(biāo)志著該型彈藥主控系統(tǒng)的核心器件實現(xiàn)100%國產(chǎn)化。　　目前，我國年均進(jìn)口芯片所需外匯達(dá)2000多億美元，金額遠(yuǎn)超原油。“自主芯難求”是我軍系統(tǒng)核心器件國產(chǎn)化一個不容忽視的問題。中國電科第二十研究所所長助理、導(dǎo)航事業(yè)部主任任小偉說：“通過技術(shù)創(chuàng)新、自主研制打破國外的技術(shù)封鎖和產(chǎn)品禁運(yùn)，從根本上解決裝備核‘芯’器件受制于人的局面，對保障我軍
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基于SATA2.0的高速存儲系統(tǒng)設(shè)計實現(xiàn)

本文介紹了一種高速數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用SATA2.0協(xié)議，存儲介質(zhì)選擇的是Intel公司新型固態(tài)硬盤，控制器選擇的是Xilinx公司的Viretx-5系列FPGA，以及所提供的軟件開發(fā)平臺ISE和EDK聯(lián)合開發(fā)工具，最后使用ChipScope對系統(tǒng)進(jìn)行測試。多次測試結(jié)果顯示，本系統(tǒng)能穩(wěn)定有效地完成高速數(shù)據(jù)傳輸，且存儲速度達(dá)到800MB/s。
關(guān)鍵字： FPGA SATA2.0 固態(tài)硬盤 ChipScope Xilinx 201607

中國半導(dǎo)體存儲器市場前景

本文介紹了存儲器芯片分類，國際存儲芯片廠商的發(fā)展情況，及我國存儲芯片供需情況。
關(guān)鍵字：存儲器市場 DRAM Flash 201607

Achronix針對數(shù)據(jù)中心應(yīng)用推出具有最高FPGA存儲帶寬的PCIe加速板

　　Achronix Semiconductor公司(Achronix Semiconductor Corporation)今日宣布：從即日起提供符合PCIe外形規(guī)格的全新Accelerator-6D加速板，它帶有業(yè)內(nèi)最高的單個現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)器件存儲帶寬，可用于實現(xiàn)針對高速數(shù)據(jù)中心加速應(yīng)用的PCIe擴(kuò)展卡。這款加速板集成了一片SpeedsterTM22i HD1000 FPGA器件，該器件擁有700,000個查找表并連接至6個獨(dú)立的存儲器控制器，從而可支持多達(dá)192 GB的存儲資源和690
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日廠紛紛公布FPGA研發(fā)成果創(chuàng)造新商機(jī)

　　日本政府為重振日本半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)，積極推動各種先進(jìn)半導(dǎo)體研發(fā)計劃，其中一個類別就是FPGA(Field Programmable Gate Array)，希望配合人工智能(AI)、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、與大數(shù)據(jù)(Bigdata)等新技術(shù)，提供更高且更具彈性的機(jī)器人等技術(shù)應(yīng)用，并盡快超越目前仍處領(lǐng)先地位的GPU，創(chuàng)造新商機(jī)。　　目前日本東北大學(xué)(Tohoku University)的羽生貴弘教授，正在研發(fā)耗電僅需現(xiàn)行FPGA約20%的產(chǎn)品，以磁力控制電路變化，可以讓電力只用在運(yùn)算回路上，不需通過其他電路，不
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NAND Flash供貨吃緊態(tài)勢明顯　價格走揚(yáng)

　　第三季NAND Flash供貨吃緊的態(tài)勢越發(fā)明顯，TLC-Wafer與現(xiàn)貨卡片價格自4月初以來已連續(xù)三個月份逐步走揚(yáng)。　　TrendForce旗下記憶體儲存事業(yè)處DRAMeXchange最新報價顯示，第三季NAND Flash供貨吃緊的態(tài)勢越發(fā)明顯，TLC-Wafer與現(xiàn)貨卡片價格自4月初以來已連續(xù)三個月份逐步走揚(yáng)，而近一個月漲幅開始增加。　　DRAMeXchange研究協(xié)理楊文得表示，NAND Flash原廠持續(xù)降低對于通路(Channel)的供貨比重來滿足eMMC/eMCP與固態(tài)硬碟(SS
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紫光同創(chuàng)能否支撐起國產(chǎn)FPGA芯片的一片天空？

　　隨著微電子行業(yè)越來越多的自主品牌問世，與國外同類的差距持續(xù)縮小，其中部分甚至可以與國際巨頭一決高下，這，極大的提升了國內(nèi)客戶的用戶體驗，如信息安全、安防監(jiān)控、便攜式消費(fèi)電子等領(lǐng)域。　　在欣欣向榮的電子行業(yè)發(fā)展大背景下，F(xiàn)PGA這一特殊的行業(yè)也在默默變化著。大家都知道這個行業(yè)是西方發(fā)達(dá)國家對華重點禁運(yùn)的領(lǐng)域，即使是買一顆只有幾十個邏輯單元的PLD也需要供應(yīng)商做出口登記備案，極大影響了我國電子技術(shù)的發(fā)展速度。　　在國家核高基項目重點支持的4大高端芯片中，CPU、DSP、存儲器都取得了極大的技術(shù)突破
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什么是異構(gòu)多處理系統(tǒng)，為什么需要異構(gòu)多處理系統(tǒng)？

　　早期嵌入式處理系統(tǒng)通常由一個微控制器和一系列外設(shè)構(gòu)成。這些系統(tǒng)通常用來完成獲取少量數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、做出決策、基于決策結(jié)果輸出信息等工作。在某些情況下會實現(xiàn)簡單的人機(jī)交互接口如讀取鍵盤并顯示結(jié)果。處理需求、同時產(chǎn)生需求，以現(xiàn)在的標(biāo)準(zhǔn)來看似乎微不足道?，F(xiàn)代嵌入式系統(tǒng)通常需要處理和分析十億字節(jié)級的海量數(shù)據(jù)，而且常常在確定性和低延時運(yùn)算上還有一些額外要求。許多應(yīng)用還要求系統(tǒng)在滿足相關(guān)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的同時可靠符合可靠性和安全性要求。　　目前，似乎還不可能在單一處理器上同時滿足處理高帶寬數(shù)據(jù)、執(zhí)行系統(tǒng)應(yīng)用程序、響應(yīng)
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火災(zāi)后瘋7供應(yīng)商三星Flash廠部分復(fù)工

三星西安工廠受到變電站爆炸停電影響，對供應(yīng)緊張的NAND Flash雪上加霜，不過事故后回復(fù)速度很快，給當(dāng)?shù)毓╇娋趾腿菓?yīng)急處理點個贊。
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FPGA國產(chǎn)化待破局

很多細(xì)分市場上，國產(chǎn)FPGA還是有很多機(jī)會的，只要有足夠的實力，能夠支撐研發(fā)支出，有非常好的市場定位，國產(chǎn)FPGA也是能夠自力更生的。
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國產(chǎn)FPGA夾縫中求生存，何時才能逆勢崛起

相對于廣為人知的CPU，F(xiàn)PGA可謂默默無聞，雖然“曝光率”遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如CPU和GPU，但其重要性卻不遑多讓目前，而國產(chǎn)FPGA也鮮有所見，由于技術(shù)門檻高，且需要與工藝技術(shù)緊密相連，都使得國產(chǎn)FPGA面臨挑戰(zhàn)，那么國產(chǎn)FPGA芯片的整體情況和水平到底如何？何時才能逆勢崛起，強(qiáng)我中國芯。
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基于SoC+FPGA平臺快速動態(tài)加載驅(qū)動開發(fā)及實現(xiàn)

以TI公司的OMAP-L138型號雙核處理器單片系統(tǒng)(SoC)與ALTERA公司 EP3C80F484型號FPGA為核心的嵌入式硬件平臺，介紹了SoC與FPGA通過高速SPI接口實現(xiàn)固件動態(tài)加載的方法，以及基于Linux的SoC對FPGA快速動態(tài)加載驅(qū)動程序開發(fā)的原理及步驟。實際測試基于高速SPI接口的FPGA固件動態(tài)加載功能快速穩(wěn)定，對同類型嵌入式平臺的FPGA固件動態(tài)加載驅(qū)動開發(fā)具有借鑒意義。
關(guān)鍵字： SoC FPGA 動態(tài)加載 SPI 201606

工業(yè)4.0領(lǐng)域中的PLC體系結(jié)構(gòu)：挑戰(zhàn)、趨勢和解決方案

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)預(yù)計未來的PLC體系結(jié)構(gòu)能夠?qū)崿F(xiàn)可擴(kuò)展的解決方案，安全、高性能、低功耗和小引腳布局已經(jīng)為工業(yè)4.0做好了準(zhǔn)備——為企業(yè)IT系統(tǒng)內(nèi)置了安全通信功能，促進(jìn)了IT制造業(yè)的發(fā)展。
關(guān)鍵字： PLC IIoT FPGA 工業(yè)4.0 201606

FMC+ 標(biāo)準(zhǔn)將嵌入式設(shè)計推到全新的高度

　　更新后的 FPGA 夾層卡規(guī)范提供無與倫比的高 I/O 密度、向后兼容性?！　∽鳛槭褂?nbsp;FPGA 和高速 I/O 的嵌入式計算設(shè)計的重要發(fā)展，名為 FMC+ 的最新夾層卡標(biāo)準(zhǔn)將把卡中的千兆位收發(fā)器(GT)的總數(shù)量從 10 個擴(kuò)展到 32 個，最大數(shù)據(jù)速率從 10Gbps 提升到 28Gbps，同時保持與當(dāng)前 FMC
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如何使用FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)算法？

　　當(dāng)前，AI因為其CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))算法出色的表現(xiàn)在圖像識別領(lǐng)域占有舉足輕重的地位?；镜腃NN算法需要大量的計算和數(shù)據(jù)重用，非常適合使用FPGA來實現(xiàn)。上個月，Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程師) 在2016年OpenPower峰會上發(fā)表了約20分鐘時長的演講并討論了包括清華大學(xué)在內(nèi)的中國各大學(xué)研究CNN的一些成果?！　≡谶@項研究中出現(xiàn)了一些和CNN算法實現(xiàn)能耗相關(guān)的幾個有趣的結(jié)論：　　①限定使用片上Memory;　?、?/li>
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