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英特爾FPGA 支持阿里云的加速即服務(wù)
- 今天，英特爾?宣布英特爾現場(chǎng)可編程門(mén)陣列 (FPGA) 為阿里巴巴集團的云計算部門(mén)—阿里云的加速即服務(wù)(Acceleration-as-a-Service)提供支持。加速服務(wù)可通過(guò)阿里云網(wǎng)站提供，支持客戶(hù)在云中開(kāi)發(fā)與部署加速器解決方案，以便應用到人工智能推理、視頻流分析、數據庫加速和需要密集型計算的其他領(lǐng)域?！ ∮⑻貭?nbsp;FPGA 支持的加速即服務(wù)也被稱(chēng)作阿里云 F1 實(shí)例，支持用戶(hù)通過(guò)即購即用的模式獲得云加速服務(wù)，從而節省前期的硬件投資?！ ?/li>
- 關(guān)鍵字： 英特爾 FPGA
EDA技術(shù)與FPGA設計應用詳解
- 摘 要：eda技術(shù)是現代電子設計技術(shù)的核心，它在現代集成電路設計中占據重要地位。隨著(zhù)深亞微米與超深亞微米技術(shù)的迅速發(fā)展，fpga設計越來(lái)越多地采用基于vhdl的設計方法及先進(jìn)的eda工具。本文詳細闡述了eda技術(shù)與fpga設計應用?！ ￡P(guān)鍵詞：電子設計自動(dòng)化;現場(chǎng)可編程門(mén)陣列;復雜可編程邏輯器件;專(zhuān)用集成電路;知識產(chǎn)權;甚高速集成電路硬件描述語(yǔ)言 引言 ---21世紀是電子信息產(chǎn)業(yè)主導的知識經(jīng)濟時(shí)代，信息領(lǐng)域正在發(fā)生一場(chǎng)巨大變革，其先導力量和決定性因素正是微電子集成電路。硅片技術(shù)的日益成
- 關(guān)鍵字： EDA FPGA
報告：半導體IP市場(chǎng)價(jià)值到2023年將達6.22萬(wàn)億美元
- 根據新的研究報告“IP設計IP(IP處理器IP，接口IP，內存IP)”顯示，半導體知識產(chǎn)權市場(chǎng)預計到2023年將達到6.22萬(wàn)億美元，2017 - 2023年之間的復合年增長(cháng)率為4.87% 。驅動(dòng)這個(gè)市場(chǎng)的主要因素包括消費電子行業(yè)的多核技術(shù)的進(jìn)步，以及對現代SoC設計的需求增加，導致市場(chǎng)增長(cháng)，以及對連接設備的需求也不斷增長(cháng)。 消費電子在預測期間占據半導體IP市場(chǎng)的最大份額 各地區消費電子產(chǎn)品的使用量的增加正在推動(dòng)消費電子行業(yè)半導體IP市場(chǎng)的增長(cháng)。此外，APAC和Ro
- 關(guān)鍵字： IP SoC
相比GPU和GPP，FPGA是深度學(xué)習的未來(lái)？
- 相比GPU和GPP，FPGA是深度學(xué)習的未來(lái)？-相比GPU和GPP，FPGA在滿(mǎn)足深度學(xué)習的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線(xiàn)并行計算的能力和高效的能耗，FPGA將在一般的深度學(xué)習應用中展現GPU和GPP所沒(méi)有的獨特優(yōu)勢。同時(shí)，算法設計工具日漸成熟，如今將FPGA集成到常用的深度學(xué)習框架已成為可能。未來(lái)，FPGA將有效地適應深度學(xué)習的發(fā)展趨勢，從架構上確保相關(guān)應用和研究能夠自由實(shí)現。
- 關(guān)鍵字： 機器學(xué)習 FPGA GPU GPP
一文讀懂SIP與SOC封裝技術(shù)
- 一文讀懂SIP與SOC封裝技術(shù)-從集成度而言，一般情況下， SOC 只集成 AP 之類(lèi)的邏輯系統，而 SIP 集成了AP+mobileDDR，某種程度上說(shuō) SIP=SOC+DDR，隨著(zhù)將來(lái)集成度越來(lái)越高， emmc也很有可能會(huì )集成到 SIP 中。從封裝發(fā)展的角度來(lái)看，因電子產(chǎn)品在體積、處理速度或電性特性各方面的需求考量下， SOC 曾經(jīng)被確立為未來(lái)電子產(chǎn)品設計的關(guān)鍵與發(fā)展方向。但隨著(zhù)近年來(lái) SOC生產(chǎn)成本越來(lái)越高，頻頻遭遇技術(shù)障礙，造成 SOC 的發(fā)展面臨瓶頸，進(jìn)而使 SIP 的發(fā)展越來(lái)越被業(yè)界重視。
- 關(guān)鍵字： SIP SOC applewatch 摩爾定律
如何使用FPGA加速機器學(xué)習算法
- 如何使用FPGA加速機器學(xué)習算法- 當前，AI因為其CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )）算法出色的表現在圖像識別領(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據重用，非常適合使用FPGA來(lái)實(shí)現。上個(gè)月，Ralph Wittig（Xilinx CTO Office的卓越工程師）在2016年OpenPower峰會(huì )上發(fā)表了約20分鐘時(shí)長(cháng)的演講并討論了包括清華大學(xué)在內的中國各大學(xué)研究CNN的一些成果。
- 關(guān)鍵字： FPGA GPU AuvizDNN
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