引言隨著嵌入式系統的不斷發展，設計師面臨著越來越多的挑戰。功能性和連接性增加了集成的復雜性，尤其是在設計系統級芯片（SoC）時，通常很難提供最佳的邏輯架構來管理系統。本文將探討嵌入式FPGA（eFPGA）的結構，并探討如何在保持最大靈活性的同時，實現硅資源的最佳優化。高級SoC設計取代板級系統我們正進入一個將許多傳統PCB上的IC合并到單一單片IC或芯片組作為SoC的時代。如果IC設計團隊未能加入正確的功能，或者在設計部分發現了漏洞，他們可能會錯失市場機會或時間節點。傳統上，FPGA常用于原型設計、在PC
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FPGA
Arm Cortex-M0+是一種可靠的架構，具有低功耗需求，并在緊湊而高效的形式下提供32位功能。Cortex-M0+并不是最新的小型低功耗處理器，事實上，一些更新的產品可能已經超過了它。然而，由于其廣泛的部署和成熟的環境，Cortex-M0+仍然是低功耗應用的有力選擇。那么，Cortex-M0+有哪些重要特性呢？Cortex-M處理器系列整體上旨在滿足市場對低功耗和低成本設備的需求，因此適用于廣泛的應用場景。Cortex-M0+處理器進一步發展了這一系列，提供了最小的占用面積和最低的功耗。這使得Cor
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MCU Arm
作者：Arm 基礎設施事業部數據中心解決方案架構師 Ravi Malhotra在過去一年里，生成式人工智能 (AI) 吸引了科技行業的目光，大家都在想方設法地將大語言模型 (LLM) 部署到其位于云端和邊緣側服務器上的應用中。雖然 GPU 和加速器憑借優異的性能，一直是這些部署任務的默認首選平臺。但在推理領域，除了 GPU 和加速器之外，還有其他可行的選擇。長期以來，CPU 一直被用于傳統的 AI 和機器學習 (ML) 用例，由于 CPU 能夠處理廣泛多樣的任務且部署起來更加靈活，因此當企業和開
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Arm AWS
作者：Arm 物聯網事業部業務拓展副總裁 馬健（鳴謝 Arm 工程部計算視覺主任架構師 Catherine Wang 對本文內容的貢獻）語言學和認知科學的先驅 Noam Chomsky 曾經說過，人類語言在動物世界中是獨一無二的。如今，隨著諸如 GPT-3.5、GPT-4.0 和 Bert 等大語言模型 (LLM) 和生成式人工智能 (AI) 的迅猛發展，機器已經開始能夠理解人類語言，這極大地擴展了機器可行使的功能。由此也引發了人們的思考：接下來技術會如何發展？智能的演進塑造全新計算范式要預測 AI 的未
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Arm 大模型 智能視覺
Arm 技術授權訂閱模式 能滿足不同企業規模和行業類別的業務需求，并已在過去數年內賦能 250 余家全球生態伙伴輕松通過 Arm 技術實現創新，共同基于 Arm 平臺構建計算的未來！Nordic Semiconductor （下稱 Nordic） 與 Arm 的合作正是一個典型案例，雙方的合作伙伴關系已逾 20 年，而隨著 Nordic 采用 Arm Total Access 方案 ，標志著雙方的合作正式邁入全新篇章。Nordic 作為嵌入式市場轉型的先行
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Arm
Arm 可伸縮矩陣擴展 (SME) 作為 Armv9 架構中的一項創新特性，旨在滿足當前日益復雜和高能耗的人工智能 (AI) 和機器視覺 (ML) 應用需求。除了加速現今的 AI，SME 也提供了在 Arm 架構上處理不斷更新的生成式 AI 應用的靈活性。在 上一篇內容 中，Arm 技術專家為大家簡要介紹了 SME，本周我們將帶各位更為詳細地來了解 SME 的指令，助力你在應用中高效使用 SME！操作 ZA 存儲的 SME 指令主要包括：計算兩個向量外積，并累加或累減，將結果
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Arm SME
作者：Arm 汽車事業部高級產品經理 Prakash Mohapatra在 之前的一篇推文 中我曾談到過，汽車行業的近期發展趨勢正在推動對汽車架構中區域控制器和域控制器的需求。而基于 Armv8-R 的 Arm Cortex-R52 和 Cortex-R52+ 核心正是滿足區域控制器和域控制器設計和性能需求的理想之選。Cortex-R52 和 Cortex-R52+ 已廣泛應用于汽車設計領域，既包括獨立的微控制器 (MCU)，也有與 Cortex-A 核心結合的異構
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Arm Cortex-R82AE
當人工智能 (AI) 下沉到各式各樣的應用當中，作為市場上最大量的物聯網設備也將被賦予智能性。Arm ? Helium? 技術正是為基于 Arm Cortex ? -M 處理器的設備帶來關鍵機器學習與數字信號處理的性能提升。在上周的 Helium 技術講堂中，我們與大家共同探討了復雜而又有趣的 交錯加載/存儲指令 。 今天，我們將一起聊聊與內存訪問相關的內容。 若您想要了解如何高效利用 Helium，千萬別錯過文末視
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Arm 循環緩沖區
X86架構和ARM架構是主流的兩種CPU架構，X86架構的CPU是PC服務器行業的老大，ARM架構的CPU則是移動端的老大。X86架構和arm架構實際上就是CISC與RISC之間的區別，很多用戶不理解它們兩個之間到底有哪些區別，實際就是它們的領域不太相同，然后追求也不相同。X86架構和Arm架構區別1、追求不同：X86主要追求性能，但會導致功耗大，不節能，而ARM則是追求節能，低功耗，但和X86相比性能較差。2、領域不同：ARM主要應用于移動終端之中，類如手機，平板等，而X86則是主要應用于Intel，A
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Arm x86 CISC RISC
現場可編程門陣列（FPGA）在當今的眾多技術中發揮著重要作用。從航空航天和國防到消費電子產品，再到關鍵基礎設施和汽車行業，FPGA在我們生活中不斷普及。與此同時對FPGA器件的威脅也在不斷增長。想要開發在FPGA上運行（固件）的IP需要花費大量資源，受這些FPGA保護的技術也是如此。這使得FPGA成為IP盜竊或破壞的潛在目標。防止IP盜竊、客戶數據泄露和系統整體完整性所需的安全功能已經不可或缺。它們是許多FPGA應用的基礎，在某些地區有相應法律要求（例如，歐盟的GDPR、美國的HIPAA、英國的2018年
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萊迪思 Avant-X FPGA
設計需求：硬十開發的一塊基于安路EG4X20BG256的FPGA板卡。該系統應用于一個USB傳輸，可以進行多通道ADC數據采集的項目。整體框圖如下：實物如下：1、Buck控制器選型電源框圖制作過程，可以參考前期文檔：硬件總體設計之 “專題分析”我們可以看到在電源樹中，分別需要實現：5V→3.3V@2A5V→1.2V@2A5V→2.5V@2A此處我們選型的Buck電源控制器（集成Mosfet）是杰華特的JW5359從Datasheet我們可以看到：1、輸入電壓范圍滿足要求4.5V~18V2、輸出電流可以達到
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電路設計 FPGA BUCK電路
本系列文章從數字芯片設計項目技術總監的角度出發，介紹了如何將芯片的產品定義與設計和驗證規劃進行結合，詳細講述了在FPGA上使用IP核來開發ASIC原型項目時，必須認真考慮的一些問題。文章從介紹使用預先定制功能即IP核的必要性開始，通過闡述開發ASIC原型設計時需要考慮到的IP核相關因素，用八個重要主題詳細分享了利用ASIC所用IP來在FPGA上開發原型驗證系統設計時需要考量的因素。在上篇文章中，我們介紹了將ASIC IP移植到FPGA原型平臺上的必要性，并對原型設計中各種考量因素進行了總體概述，分析開發A
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ASIC IP FPGA SmartDV
隨著人工智能（AI）技術的飛速發展，其應用邊界不斷拓寬，從簡單的圖像識別到復雜的自然語言處理，再到自動駕駛、智能制造等前沿領域，AI 正以前所未有的速度改變著我們的世界。在這場 AI 革命中，深度學習作為其核心驅動力，不斷推動著算法與模型的革新，同時也對計算資源提出了更為嚴苛的要求。誕生于 1985 年的 FPGA 雖然問世時間不長，但已經憑借「可編程」的獨特優勢，在百花齊放的芯片浪潮中奪得一席之地，成為 GPU 芯片的又一勁敵。FPGA 的特點FPGA 芯片是基于可編程器件（PAL、GAL、CPLD）發
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FPGA
本文從數字芯片設計項目技術總監的角度出發，介紹了如何將芯片的產品定義與設計和驗證規劃進行結合，詳細講述了在FPGA上使用IP核來開發ASIC原型項目時，必須認真考慮的一些問題。文章從介紹使用預先定制功能即IP核的必要性開始，通過闡述開發ASIC原型設計時需要考慮到的IP核相關因素，用八個重要主題詳細分享了利用ASIC所用IP來在FPGA上開發原型驗證系統設計時需要考量的因素。本篇文章是SmartDV數字芯片設計經驗分享系列文章的第一篇，作為全球領先的驗證解決方案和設計IP提供商，SmartDV的產品研發及
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FPGA SmartDV
萊迪思半導體，低功耗可編程器件的領先供應商，今日宣布為其領先的小尺寸FPGA產品中再添一款邏輯優化的全新萊迪思Certus-NX? FPGA器件。新產品包括兩款新器件，即Certus-NX-28?和Certus-NX-09?，擁有多種封裝選項，可提供行業領先的低功耗、小尺寸和可靠性以及靈活的遷移選項。這些器件旨在加速廣泛的通信、計算、工業和汽車應用。萊迪思半導體產品營銷副總裁Dan Mansur表示：“萊迪思致力于在小型、低功耗FPGA領域持續創新，為我們的客戶提供優化的解決方案，滿足空間受限的應用需求，
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萊迪思 FPGA 小型FPGA
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