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CEVA發(fā)布業(yè)界首個802.11ax Wi-Fi IP
- CEVA，全球領(lǐng)先的智能和互聯(lián)設(shè)備的信號處理IP授權(quán)許可廠商?發(fā)布面向客戶端設(shè)備、智能家居和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的全新RivieraWaves?RW-AX系列802.11ax?Wi-Fi知識產(chǎn)權(quán)(IP)產(chǎn)品。憑借在Wi-Fi?IP領(lǐng)域的市場領(lǐng)導(dǎo)地位，CEVA成為第一家率先推出可授權(quán)802.11ax解決方案的企業(yè)，提供了一個全面平臺，讓客戶將最新的Wi-Fi標準整合到其下一代產(chǎn)品設(shè)計中?！ EVA副總裁兼連接業(yè)務(wù)部總經(jīng)理Aviv?Malinovitch表示：“
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再續(xù)FPGA初心，京微齊力脫胎京微雅格重新起航
- 新的一年開啟新的希望，新的空白承載新的夢想。這是年初一集微網(wǎng)給讀者們拜年時寫的寄語。在中國農(nóng)歷新年開年之際，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)里也迎來了許多新的起點。例如長江存儲在與蘋果就采購前者的Nand閃存芯片一事談判，又例如前京微雅格副總裁王海力堅守18個月后的二次創(chuàng)業(yè)。 2005年年底，即將從清華大學(xué)計算機專業(yè)博士畢業(yè)的王海力加入了一家新成立的中外合資公司——雅格羅技，開始了國產(chǎn)FPGA芯片研發(fā)。2010年在北京市政府相關(guān)引導(dǎo)資金支持下，該公司也轉(zhuǎn)換身份并更名為“京微雅格&r
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FPGA重點知識13條，助你構(gòu)建完整“邏輯觀”之三
- 10、FPGA的時序基礎(chǔ)理論 我們的分析從下圖開始，下圖是常用的靜態(tài)分析結(jié)構(gòu)圖，一開始看不懂公式不要緊，因為我會在后面給以非常簡單的解釋： 這兩個公式是一個非常全面的，準確的關(guān)于建立時間和保持時間的公式。其中Tperiod為時鐘周期;Tcko為D觸發(fā)器開始采樣瞬間到D觸發(fā)器采樣的數(shù)據(jù)開始輸出的時間;Tlogic為中間的組合邏輯的延時;Tnet為走線的延時;Tsetup為D觸發(fā)器的建立時間;Tclk_skew為時鐘偏移，偏移的原因是因為時鐘到達前后兩個D觸發(fā)器的路線不是一樣長。 這里我們來做如下轉(zhuǎn)
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FPGA重點知識13條，助你構(gòu)建完整“邏輯觀”之二
- 8、FPGA時鐘系統(tǒng) 1. FPGA的全局時鐘是什么? FPGA的全局時鐘應(yīng)該是從晶振分出來的，最原始的頻率。其他需要的各種頻率都是在這個基礎(chǔ)上利用PLL或者其他分頻手段得到的。 2. 全局時鐘和BUFG: BUFG，輸入為固定管腳，輸出為H型全銅全局高速網(wǎng)絡(luò)，這樣抖動和到任意觸發(fā)器的延時差最小，這個也就是FPGA做同步設(shè)計可以不需要做后仿真的原因?！ ∪謺r鐘：今天我們從另一個角度來看一下時鐘的概念：時鐘是D觸發(fā)器的重要組成部分，一個有效邊沿使得D觸發(fā)器進行一次工作。而更多的時候，D觸發(fā)器保
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FPGA重點知識13條，助你構(gòu)建完整“邏輯觀”之一
- 1、查找表LUT和編程方式 第一部分： 查找表LUT FPGA是在PAL、GAL、EPLD、CPLD等可編程器件的基礎(chǔ)上進一步發(fā)展的產(chǎn)物。它是作為ASIC領(lǐng)域中的一種半定制電路而出現(xiàn)的，即解決了定制電路的不足，又克服了原有可編程器件門電路有限的缺點?！ ∮捎贔PGA需要被反復(fù)燒寫，它實現(xiàn)組合邏輯的基本結(jié)構(gòu)不可能像ASIC那樣通過固定的與非門來完成，而只能采用一種易于反復(fù)配置的結(jié)構(gòu)。查找表可以很好 地滿足這一要求，目前主流FPGA都采用了基于SRAM工藝的查找表結(jié)構(gòu)，也有一些軍品和宇航級FPGA采用
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Arteris IP宣布在2017年增加了八家新客戶、 推出兩項新產(chǎn)品
- 經(jīng)過實際驗證的系統(tǒng)級芯片(SoC)互連IP的創(chuàng)新供應(yīng)商Arteris IP今天宣布，在2017年，Arteris 公司的Ncore和FlexNoC互連半導(dǎo)體知識產(chǎn)權(quán)( IP)產(chǎn)品增加八個新的用戶。在2017年增加的用戶中包括中國人工智能和機器學(xué)習技術(shù)的先驅(qū)寒武紀科技(Cambricon)和云天勵飛(Intellifusion)，物聯(lián)網(wǎng)安全和可信平臺模塊(Trusted Platform Module (TPM)供應(yīng)商Nationz Technologies,以及五家尚未公開的客戶。這個發(fā)展趨勢與往年一
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使用ECP5?FPGA解決網(wǎng)絡(luò)邊緣智能、視覺和互連應(yīng)用設(shè)計挑戰(zhàn)
- 引言 隨著傳感器、低成本攝像頭和顯示屏在當今嵌入式設(shè)計中的使用量飛速增長，市場上出現(xiàn)了許多激動人心的全新智能和視覺應(yīng)用。與此同時，嵌入式視覺應(yīng)用的爆炸式發(fā)展也讓設(shè)計工程師對處理資源需求有了一個新的認識。包含豐富數(shù)據(jù)的全新視頻應(yīng)用促使設(shè)計工程師重新考慮到底采用哪種器件，是專用應(yīng)用處理器(AP)、ASIC還是ASSP?然而，在某些情況下，在現(xiàn)有應(yīng)用處理器、ASIC或ASSP方面的大量軟件投入以及全新器件的高啟動成本已然成為上述應(yīng)用更新迭代的阻礙。這一次，擺在眼前的問題推動設(shè)計工程師尋求一種協(xié)處理解決方案
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基于FPGA的卷積層并行加速方案
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional?Neural?Networks)是一種主要應(yīng)用于圖像處理領(lǐng)域的人工智能算法。尤其是在計算機視覺領(lǐng)域，CNN在包括識別(recognition)、檢測(detection)、分割(segmentation)等很多任務(wù)中占主流地位。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本元素：卷積層(convolutional?layer)、池化層(pooling)、激活函數(shù)(activation)、全連接層(fully-connected?layer)。卷
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靜態(tài)哈夫曼編碼的快速硬件實現(xiàn)
- 王朝馳?李成澤?史傲凱?李靖 電子科技大學(xué)(四川?成都?610054) 第一屆(2016-2017)全國大學(xué)生集成電路創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽全國總決賽FPGA設(shè)計方向二等獎本文所提出的方案的主要功能是連續(xù)接收256個0~9之間的任意數(shù)值，針對這256個數(shù)據(jù)完成輸入數(shù)據(jù)元素的哈夫曼編碼，最后先輸出0~9元素對應(yīng)的編碼，再按照輸入數(shù)據(jù)順序輸出各數(shù)據(jù)對應(yīng)的哈夫曼編碼?！ ??系統(tǒng)設(shè)計方案 哈夫曼編碼的基本思想是將出現(xiàn)概率較大的數(shù)據(jù)用較短的編碼表示，而將出
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智能工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)邊緣 (Edge)平臺的關(guān)鍵屬性（上）
- 1?IT-OT?融合方法 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)?(IIoT)?指涉及邊緣設(shè)備、云應(yīng)用、傳感器、算法、安全性、保密性、大量協(xié)議庫、人機界面?(HMI)?及其它必須互操作元素的多維度緊密耦合的系統(tǒng)鏈。一些人將?IIoT?愿景描述為運營技術(shù)?(OT)?與信息技術(shù)?(IT)?的融合，但實際上目標更為深遠。OT?應(yīng)用的時間敏感性和?IT?應(yīng)用的數(shù)據(jù)密集性要求所有這些元素融
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采用FPGA的以太網(wǎng)應(yīng)用
- 以太網(wǎng)連接的日益普及和不斷增加的降成本壓力，是不可阻擋的兩大網(wǎng)絡(luò)趨勢。由于網(wǎng)絡(luò)和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)不斷擴張，使得以太網(wǎng)端口的性能持續(xù)增加，并且應(yīng)用于更廣泛的各種產(chǎn)品。網(wǎng)絡(luò)運營商面臨兩個巨大壓力，首先是要大幅降低資本支出(CAPEX/OPEX)，同時要提供更快性能以支持消費者應(yīng)用，如4?K視頻和無處不在的云連接。為了幫助架構(gòu)師滿足這些市場需求，我們需要重新定義中端密度FPGA特性：低成本、低功耗，并且可以滿足通訊應(yīng)用中以太網(wǎng)互聯(lián)的性能要求?！ ∵@些新市場向設(shè)計以太網(wǎng)通信設(shè)備的供應(yīng)商提出了重大的挑
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AI技術(shù)助力視頻監(jiān)控領(lǐng)域智能化發(fā)展
- 如果大家參加過2017年10月底在深圳舉辦的安博會，肯定會被如潮的人海以及玲瑯滿目的人工智能案例所震驚。毫無疑問，視頻監(jiān)控行業(yè)將迎來真正的大爆發(fā)，同時人工智能也必然會在視頻監(jiān)控行業(yè)大規(guī)模應(yīng)用?！ 〗鼉赡?，得益于深度學(xué)習算法的進步，人工智能得以飛速發(fā)展和應(yīng)用。業(yè)界有個這樣的簡單比喻：如果把打造人工智能系統(tǒng)比作造火箭，則算法是引擎，數(shù)據(jù)是燃料，加速靠的是芯片?？梢?，海量的數(shù)據(jù)、先進的算法、高效的芯片是AI領(lǐng)域三大要素。在這次人工智能大浪潮中，幾乎每個芯片商都希望搭上順風車火一把。下圖為研究機構(gòu)對未來AI芯
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