目前市場上對于AI芯片沒有明確定義，一般認為，AI芯片即為面向人工智能應用的芯片。常見的芯片底層架構有四種：CPU、GPU、FPGA和ASIC。但是CPU是個萬能邏輯芯片，不適用于執行AI任務，不論用在訓練或是推論的任務，性能表現都太差，因此學界轉而使用GPU，也就是英偉達的芯片，英偉達的GPU曾經在計算機視覺領域的盛事——ImageNet競賽中獲勝。
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ASIC AI
近年來，“中試基地”在力促創新的各地政策中出現的頻率越來越高，也成為多地政府工作的重點，例如北京經濟技術開發區就提出要重點培育集成電路IP設計等10個產業中試基地。 由于科技成果與產業化市場“距離”甚遠，中試基地便應運而生。中試基地可以對科技成果進行二次開發，并可模擬實際生產工況來驗證，極大地促進科技成果向經濟市場轉化。甚至有數據顯示，科技成果經過中試驗證后，轉化成功率可達50%～80%，而未經過中試基地驗證的，其轉化成功率低于30%。 我國中試基地起源于20世紀90年代初，當時主要依托科研院所成
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集成電路 ASIC
最近收拾書架，翻出一張多年以前的ASIC項目開發流程圖，一起回顧一下。典型的瀑布式開發流程： 以算法設計為主導 算法C代碼手工轉換為RTL RTL與算法C代碼生成的測試向量對比進行驗證 依賴FPGA做大量實時、現場測試 適合通信信號處理，音視頻處理產品 1. 算法預研 確定了產品方向之后，算法工程師開始進行調研。 要學習研究行業內最新的研究成果、論文，提出創造性的方法來獲得最好的性能。要使用真實的測試數據和仿真結果進行評估。最終交付為算法描述的C語言源碼。 算法調研結束后需要進行
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ASIC FPGA
摘 要：
橢圓曲線加密是一種目前已知的所有公鑰密碼體制中能夠提供最高比特強度的一種公鑰體制。在FPGA實現橢圓曲線加密系統時，基于GF(2)的多項式有限域中的乘法、求逆運算是其中的兩大難點。本文提供了一種橢圓曲線加密的FPGA實現的結構，著重討論了基于GF(2)的多項式有限域中的乘法、求逆運算的實現，并與軟件實現的性能進行了比較。 加密的安全性 從數論的角度來說，任何公鑰密碼系統都建立在一個NP(無法處理的問題)的基礎上，即對于特定的問題，沒有辦法找到一個多項式時間算法求解該問題。一般求解此類
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FPGA ASIC
存儲關乎安全，基于自主可控的需求才是政策強推的根本原因，而目前我國儲芯片空白，幾乎依賴進口，信息安全形勢嚴峻，因此，我國必須強力推動存儲芯片國產化的發展。
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ASIC FPGA
受益于物聯網、人工智能、新一代顯示技術以及國產CPU和存儲器等新應用市場所帶來的市場機遇，半導體相關技術也在過去的幾年里不斷向前發展。
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半導體設計 制造 封測
聯發科已經在ASIC專用芯片領域已經取得不俗的成績，并且業績還在持續增長中，如此看來，聯發科的7納米沒有選擇手機而是進入ASIC這樣的專用領域布局如今看來是非常正確的。
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芯片 聯發科 ASIC
Marvell 公司日前宣布在新加坡設立卓越運營中心，該中心位于新加坡工業園核心地段——大成中心(Tai Seng Center)。Marvell公司在新加坡的業務歷經二十多年的發展，已成為公司實現全球成功和可持續性成長的重要組成部分。作為Marvell公司在亞太地區的總部，這一全新的運營中心將涵蓋包括分銷、采購、質量控制、研發、產品測試工程、銷售和客戶支持在內的各種職責，還將對近期完成收購的Cavium 公司員工進行整合。 Marvell公司總裁兼CEO Matt Murphy (右五)出席新加坡
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Marvell ASIC
格芯今日宣布成立全資子公司Avera Semiconductor LLC，致力于為各種應用提供定制芯片解決方案。Avera Semi將充分利用與格芯的深厚聯系，提供14/12nm以及更成熟技術的ASIC產品，同時為客戶提供7nm及以下的新能力和替代代工工藝。 Avera Semi擁有無與倫比的ASIC專業知識傳承，充分利用世界一流團隊，在過去25年中完成了2,000多項復雜設計。Avera Semi擁有850多名員工，年收入超過5億美元，14nm設計收入預計超過30億美元，具有十分顯著的優勢，為客戶
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格芯 ASIC
半導體產業從來就不是單純的巿場經濟產物，既便如美、日、韓及臺灣等也都不乏政府角色。但若把躋身全球前十強，在中高端市場與蘋果、高通齊名，以及挾中低端市場優勢，奪下手機芯片出貨量之冠的大陸IC設計雙雄：華為海思及紫光展銳的成功，若全歸因于政府政策的支持，則不免輕忽他們的未來潛力。 華為總裁任正非說過，華為的成功不是歸功于政府支持，而是得益于全體員工的努力。展訊前董事長李力游也表示，我們的生存是靠市場不是靠國家扶持。「向海盜學管理」一書中也提到，偉大的企業都不是憑空出現的，其背后的團隊力量一定起了很大的支
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芯片 ASIC
格芯今日宣布成立全資子公司Avera Semiconductor LLC，致力于為各種應用提供定制芯片解決方案。Avera Semi將充分利用與格芯的深厚聯系，提供14/12nm以及更成熟技術的ASIC產品，同時為客戶提供7nm及以下的新能力和替代代工工藝。 Avera Semi擁有無與倫比的ASIC專業知識傳承，充分利用世界一流團隊，在過去25年中完成了2,000多項復雜設計。Avera Semi擁有850多名員工，年收入超過5億美元，14nm設計收入預計超過30億美元，具有十分顯著的優勢，為客戶
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格芯 ASIC
AI芯片是當前科技產業和社會關注的熱點，也是AI技術發展過程中不可逾越的關鍵一環，不管有什么好的AI算法，要想最終應用，就必然要通過芯片實現。 談AI芯片，就必須先對AI下一個定義。在萊迪斯半導體亞太區資深事業發展經理陳英仁看來，“AI神經網絡”不是簡單定義為某類產品，而是一個新的設計方法，“傳統的一些算法，是照規則、照邏輯的，神經網絡是用數據訓練出來的結果。”那今天小編就給大家剖析四大AI芯片。 四大AI芯片 GPU：又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片，是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一
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GPU FPGA ASIC
傳統的數字電壓表設計通常以大規模ASIC(專用集成電路)為核心器件，并輔以少量中規模集成電路及顯示器件構成。這種電壓表的設計簡單、精確度高，但是由于采用了ASIC器件使得它欠缺靈活性，其系統功能固定，難以更新擴展。而應用FPGA設計的電壓表，采用FPGA芯片控制通用A/D轉換器，可使速度、靈活性大大優于通用數字電壓表。、 本文采用STEP-MAX10M08核心板和STEP Base Board V3.0底板來完成簡易電壓表設計，我們將設計拆分成三個功能模塊實現： ADC081S101_driver
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人們對寬帶服務的帶寬要求越來越高，促使芯片供應商使用更多的高速串行收發器。因此，下一代應用采用了多種數據速率，從幾Mbps 到數百Gbps，在一種
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FPGA ASIC 40 nm
1.引言 隨著紅外焦平面陣列技術的快速發展，紅外成像系統實現了高幀頻、高分辨率、高可靠性及微型化，在目標跟蹤、智能交通監控中得到了越來越多的應用，并向更加廣泛的軍事及民用領域擴展。實時紅外圖像處理系統一般會包括非均勻校正、圖像增強、圖像分割、區域特征提取、目標檢測及跟蹤等不同層次的實時圖像處理算法，由于圖像處理的數據量大，數據處理相關性高，因此實時紅外圖像處理系統必須具有強大的運算能力。目前有些紅外圖像處理系統使用FPGA實現可重構計算系統[1]，運算速度快，但對于復雜算法的實現難度比較高，且靈活性
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