受疫情影響,知名半導(dǎo)體供應(yīng)商英飛凌關(guān)閉其在馬來西亞的工廠,TI、NXP因貨運(yùn)受阻及材料短缺,交期大幅延長(zhǎng),國(guó)內(nèi)電子企業(yè)不得不快速調(diào)整物料替代,增加供應(yīng)渠道。
5G毫米波、毫米波雷達(dá),這樣的字眼越來越多出現(xiàn)在我們的視界范圍之內(nèi)。因此,我們有必要增進(jìn)對(duì)毫米波的了解。本文對(duì)于毫米波的探討,將分析如何基于FPGA形成毫米波多目標(biāo)信號(hào)。
自適應(yīng)和智能計(jì)算的全球領(lǐng)先企業(yè)賽靈思公司今日宣布推出專為聯(lián)網(wǎng)和存儲(chǔ)加速而優(yōu)化的 UltraScale+ FPGA 產(chǎn)品系列最新成員 Virtex? UltraScale+? VU23P FPGA
這段時(shí)間,波鴻魯爾大學(xué)霍斯特·戈茨IT安全研究所和馬克斯·普朗克網(wǎng)絡(luò)安全與隱私保護(hù)研究所的研究人員在一項(xiàng)聯(lián)合研究項(xiàng)目中發(fā)現(xiàn),F(xiàn)PGA中隱藏了一個(gè)關(guān)鍵的安全漏洞,他們稱這個(gè)漏洞為“ StarBleed”,攻擊者可以利用此漏洞來完全控制芯片及其功能。此外,報(bào)道還稱,由于該漏洞是硬件的組成部分,因此只能通過更換芯片來彌補(bǔ)安全風(fēng)險(xiǎn)。此次安全漏洞造成的影響有多大?給FPGA產(chǎn)業(yè)將帶來哪些影響?
近年來,隨著人類在計(jì)算能力上取得的巨大進(jìn)步,以及新計(jì)算機(jī)算法的發(fā)現(xiàn)和標(biāo)記數(shù)據(jù)的增加,人類對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(一種具有學(xué)習(xí)能力的人工智能系統(tǒng))的研發(fā)工作也是蒸蒸日上。此前,各種相關(guān)的研究活動(dòng)還不十分活躍,
機(jī)器視覺長(zhǎng)期以來用于工業(yè)自動(dòng)化系統(tǒng)中,以通過取代傳統(tǒng)上的人工檢查來提高生產(chǎn)質(zhì)量和產(chǎn)量。從拾取和放置、對(duì)象跟蹤到計(jì)量、缺陷檢測(cè)等應(yīng)用,利用視覺數(shù)據(jù)可以通過提供簡(jiǎn)單的通過失敗信息或閉環(huán)控制回路,來提
本文將介紹如何基于FPGA設(shè)計(jì)多路正弦波信號(hào)發(fā)生器芯片,如果你對(duì)本文即將討論的內(nèi)容存在興趣,不妨繼續(xù)往下閱讀哦。
物聯(lián)網(wǎng)AI、嵌入式視覺、硬件安全、5G通信、工業(yè)和汽車自動(dòng)化等新興應(yīng)用正在重新定義開發(fā)人員設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)邊緣產(chǎn)品的硬件要求。
以數(shù)據(jù)為核心的市場(chǎng)規(guī)模到2035年將達(dá)到10萬億美元,我們每天所產(chǎn)生和使用的海量數(shù)據(jù)正在推動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)型,顛覆各行各業(yè),吸引全球科技公司抓住這無限的市場(chǎng)機(jī)遇。5G作為這次數(shù)據(jù)變革和未來科技革命
中國(guó)廣州,2019年9月16日 - 全球增長(zhǎng)最快的可編程邏輯器件供應(yīng)商—廣東高云半導(dǎo)體科技股份有限公司(以下簡(jiǎn)稱“高云半導(dǎo)體”),今日發(fā)布基于高云國(guó)產(chǎn)FPGA硬件平臺(tái)的人工智能(AI)邊緣計(jì)算最
隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等發(fā)展,存儲(chǔ)芯片作為半導(dǎo)體元器件中不可或缺的組成部分,在內(nèi)存、消費(fèi)電子、智能終端等領(lǐng)域均有著非常廣泛的應(yīng)用。近年來,國(guó)家把集成電路產(chǎn)業(yè)列為“十三五”期間重要的新型戰(zhàn)略性
隨著大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的落地,F(xiàn)PGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯器件)在數(shù)據(jù)中心,基站等IT通信設(shè)備上正成為主流,風(fēng)起云涌的人工智能更加速了FPGA在超級(jí)數(shù)據(jù)中心中的應(yīng)用,“云管端”可以大致對(duì)應(yīng)云計(jì)算、霧計(jì)算
隨著人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的火速延伸,GPU并不能滿足所有場(chǎng)景(如手機(jī))上的深度學(xué)習(xí)計(jì)算任務(wù), GPU并不是深度學(xué)習(xí)算力痛點(diǎn)的唯一解。目前以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能計(jì)算需求,主要采用GPU、FPGA等已
隨著AI、IoT和5G三大技術(shù)的驅(qū)動(dòng)融合,對(duì)數(shù)據(jù)安全性、傳輸延遲、功耗和總體成本等提出了要求更高,通用CPU和GPU在面對(duì)多樣化的應(yīng)用市場(chǎng)開始力不從心,而專用ASIC芯片雖然針對(duì)某一特定應(yīng)用具有
(文章來源:機(jī)器視覺前沿) 機(jī)器視覺長(zhǎng)期以來用于工業(yè)自動(dòng)化系統(tǒng)中,以通過取代傳統(tǒng)上的人工檢查來提高生產(chǎn)質(zhì)量和產(chǎn)量。從拾取和放置、對(duì)象跟蹤到計(jì)量、缺陷檢測(cè)等應(yīng)用,利用視覺數(shù)據(jù)可以通過提供簡(jiǎn)
zui近幾年數(shù)據(jù)量和可訪問性的迅速增長(zhǎng),使得人工智能的算法設(shè)計(jì)理念發(fā)生了轉(zhuǎn)變。人工建立算法的做法被計(jì)算機(jī)從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)習(xí)得可組合系統(tǒng)的能力所取代,使得計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語言處理等關(guān)鍵領(lǐng)
任何一項(xiàng)技術(shù)的潮起潮落并不是偶然,但像人工智能這樣的技術(shù),在過去幾十年間歷經(jīng)數(shù)次波峰波谷的卻并不多見。 好在,我們已經(jīng)形成了一種共識(shí):人工智能對(duì)人類社會(huì)不是一項(xiàng)簡(jiǎn)單的技術(shù)革命,它是一個(gè)時(shí)
幾乎每個(gè)使用手機(jī)的人都會(huì)有過幾次通話中斷的經(jīng)歷。雖然這些產(chǎn)品以及其他消費(fèi)類產(chǎn)品的系統(tǒng)故障或者小毛病會(huì)帶來不方便,但它們不會(huì)造成災(zāi)難性的后果。然而,醫(yī)療電子設(shè)備的一次系統(tǒng)故障就會(huì)帶來生命威脅,這也
當(dāng)我們談?wù)撐锫?lián)網(wǎng) (IoT) 的時(shí)候,不夸張地說,它可以將我們所使用的智能設(shè)備互相連接,彼此分享大量的數(shù)據(jù),從而使我們的生活更高效。這不僅僅是消費(fèi)者對(duì)智能家居、娛樂和可穿戴技術(shù)的需求,也是工業(yè)、
什么是FPGA?你知道怎么學(xué)習(xí)嗎?經(jīng)常看到有初學(xué)者的提問,本人零基礎(chǔ),想學(xué)FPGA,求有經(jīng)驗(yàn)的人說說,我應(yīng)該從哪入手,應(yīng)該看什么教程,應(yīng)該用什么學(xué)習(xí)板和開發(fā)板,看什么書等,希望有經(jīng)驗(yàn)的好心人能夠給我一些引導(dǎo)。