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AI芯片之戰(zhàn)：TPU/GPU/FPGA誰稱雄？
- 智能時代就要到來，芯片市場格局一變再變。兩個典型例子：引領(lǐng)處理器市場 40 多年的英特爾 2015 年底收購完 Altera，今年 4 月就宣布計劃裁員 1.2 萬;另一方面，GPU 巨頭英偉達今年 3 月推出加速人工智能和深度學習的芯片 Tesla P100，投入研發(fā)經(jīng)費超過 20 億美元，據(jù)《華爾街日報》報道，今年 5 月英偉達售出的 GPU 比去年同月增長 62%，公司當前市值 240 億美元。 深度學習應用大量涌現(xiàn)使超級計算機的架構(gòu)逐漸向深度學習應用優(yōu)化，從傳統(tǒng) CPU 為主 GPU 為輔的
- 關(guān)鍵字： AI TPU GPU FPGA
從設(shè)置、加載、啟動看Xilinx FPGA配置流程
- 盡管FPGA的配置模式各不相同，但整個配置過程中FPGA的工作流程是一致的，分為三個部分：設(shè)置、加載、啟動。 復位結(jié)束配置開始 有多種方式使FPGA的配置進入這一過程。在上電時，電壓達到FPGA要求之前，F(xiàn)PGA的上電復位模塊將使FPGA保持在復位狀態(tài);外部控制PROG_B引腳出現(xiàn)一個低脈沖也可以使FPGA保持在復位狀態(tài)?！ ∏宄渲么鎯?nèi)容 這一步稱為初始化，當FPGA復位結(jié)束，配置存儲器的內(nèi)容會被自動清除。在這個步驟中，除配置專用接口外，F(xiàn)PGA I/O均被置于高阻態(tài)。在整個初始化過程中，I
- 關(guān)鍵字： Xilinx FPGA
基于FPGA解決物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)的核心3大挑戰(zhàn)
- 物聯(lián)網(wǎng)(IoT)已成為一個廣受歡迎的名詞，幾乎每一個電子設(shè)備相互連接到互聯(lián)網(wǎng)上加以使用，并且呈現(xiàn)爆炸式增長。但這種增長卻恰恰帶來了它的實戰(zhàn)挑戰(zhàn)，一
- 關(guān)鍵字： FPGA 物聯(lián)網(wǎng)
掌握三大原則，輕松分配FPGA引腳
- 現(xiàn)在的FPGA正變得越來越復雜，向引腳分配信號的任務曾經(jīng)很簡單，現(xiàn)在也變得相當繁復。下面這些用于向多用途引腳指配信號的指導方針有助于設(shè)計師根據(jù)最
- 關(guān)鍵字： FPGA
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