山東濟南，2018年1月9日訊，山東高云半導體科技有限公司（以下簡稱“山東高云半導體”）今天宣布推出基于低密度小蜜蜂?家族的GW1N-9 FPGA芯片的SDR-模式I3C IP (Master-Slave-Combined )高速串行接口解決方案，包括相關IP軟核、參考設計及開發(fā)板等完整解決方案。
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FPGA 高云半導體
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據探勘、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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FPGA ASIC
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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FPGA ASIC
今天，英特爾宣布推出英特爾??Stratix??10?MX?FPGA，該產品是行業(yè)首款采用集成式高帶寬內存?DRAM?(HBM2)?的現場可編程門陣列?(FPGA)。通過集成?HBM2，英特爾?Stratix?10?MX?FPGA?可提供?10?倍于獨立?DDR?內存解決方案的內存帶寬。憑借強大帶寬功能，英特爾?S
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英特爾 FPGA
中芯國際與Efinix，可編程產品平臺及技術的創(chuàng)新企業(yè)，今日共同宣布，中芯國際40納米工藝平臺成功交付Efinix首批QuantumTM可編程加速器產品樣本。從使用中芯國際物理設計工具(PDK)進行產品開發(fā)，到系統生效交付產品樣本，雙方僅用了不到六個月時間，以破紀錄的效率創(chuàng)造了這一重要里程碑。預計QuantumTM 加速器產品將在 2018 年投入生產，面向大規(guī)模的可編程加速器市場。
“這是Efinix第一次與中芯國際合作，他們的鼎力支持給我們留下了深刻印象。中芯國際與我們的商業(yè)和技
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中芯國際 FPGA
萊迪思半導體公司,客制化智能互連解決方案市場的領先供應商，今日宣布Lattice Diamond設計軟件2.1版本取得道路車輛功能安全認證。ISO 26262標準為汽車應用定義了符合功能安全規(guī)范的設計方法，涵蓋汽車電子和集成安全系統的整個生命周期。在現有電氣/電子/可編程電子安全相關系統(E/E/PES)功能安全(IEC 61508)認證的基礎上，本次取得的ISO 26262認證是對萊迪思功能安全設計流程的進一步提升。上述認證由提供測試、檢測和認證服務的德國Tü
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萊迪思 FPGA
云計算代表著FPGA的未來，怎樣才能迅速跟緊潮流? 人工智能，深度神經網絡，4K視頻直播?–?相信您一定不會對這些概念感到陌生。這些新興的概念正在重塑每一個行業(yè)的未來，同時也極大地推動了市場對FPGA的需求。而很多數據中心的巨頭(比如亞馬遜，微軟，騰訊)都堅信價格低廉，易于擴展的云計算可以讓FPGA應到最廣泛的市場中。他們因而紛紛在自己的云服務器中部署FPGA，以在這場未來戰(zhàn)爭中搶占先機。一個標志性的事件就是不久前，全球最大的云供應商亞馬遜網絡服務(AWS)和FPGA業(yè)內的龍頭廠
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浦利豐 FPGA
英特爾(Intel)日前宣布Stratix 10 SX系列芯片將開始出貨。Stratix 10 SX系列由10個裝置組成，邏輯單元(logic element;LE)數介于40萬~550萬個。每個裝置都有1個雙核或4核ARM Cortex-A53處理子系統。而其最接近的競爭產品，賽靈思(Xilinx) Zynq UltraScale + MPSOC EG系列約有110萬個邏輯單元。
根據EEJournal報導，Stratix 10 SX Cortex-A53的運作時脈高達1.5GHz，嵌入式存儲
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英特爾 FPGA
中國廣東，2017年11月30日訊，廣東高云半導體科技股份有限公司（以下簡稱“高云半導體”）宣布將向客戶提供支持汽車級溫度范圍的FPGA器件。此前，高云半導體已經推出了兩個家族的FPGA系列產品，分別是使用嵌入式閃存工藝的非易失FPGA小蜜蜂?家族和基于SRAM的中密度FPGA晨熙?家族，這兩個家族的器件均已支持商業(yè)級（0C°-85C°）和工業(yè)級（-40C°~+100C°）溫度標準。此次推出支持汽車級溫度范圍（-40C°~+125C°）的為小蜜蜂?家族部分FPGA器件。
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FPGA 高云半導體
背景
“No PP，No WAY”這是個眼見為實的世界，這是個視覺構成的信息洪流的世界。大腦處理視覺內容的速度比文字內容快6萬倍，而隨著智能手機的普及，圖片、視頻的產生和分享已經是人們在社交平臺上的基本交流方式。用戶通過手機、平板、電腦上傳和分享自己的圖片，而且這個趨勢是每年都在增長(參見圖1)。
圖1. 2016年KPCB統計報告[1]
每天QQ相冊、微信朋友圈上，用戶上傳的圖片數量有上億張，這些圖片被后臺服務器存儲下來，再通過網絡分發(fā)出去。如果每張圖片
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FPGA
傳統的硬件實現哈夫曼編碼的方法主要有：預先構造哈夫曼編碼表，編碼器通過查表的方法輸出哈夫曼編碼[1];編碼器動態(tài)生成哈夫曼樹，通過遍歷節(jié)點方式獲取哈夫曼編碼[2-3]。第一種方法從平均碼長角度看，在很多情況下非最優(yōu);第二種方法需要生成完整的哈夫曼樹，會產生大量的節(jié)點，且需遍歷哈夫曼樹獲取哈夫曼編碼，資源占用多，實現較為麻煩。本文基于軟件實現[4]時，使用哈夫曼樹，會提出一種適用于硬件并行實現的新數據結構——字符池，通過對字符池的頻數屬性比較和排序來決定各個字符節(jié)點在字符池中的歸屬。配置字符池的同時逐步生成
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verilog 哈夫曼編碼 字符池 FPGA 201712
最近FPGA又頻頻被各AI領域的巨頭看好，比如微軟、百度、科大訊飛都對FPGA應用前景有所期待。那么如果讓你選擇FPGA作為AI計算系統的主力軍，你會有什么樣的顧慮?
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FPGA GPU
在FPGA的傳統市場，一直被經營了30多年的FPGA的美國四大家壟斷著，國產FPGA廠商雖然舉步維艱但近幾年在產品布局、發(fā)展策略方面發(fā)力已經初見成效。
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FPGA ADAS
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