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- 深亞微米時代,傳統材料、結構乃至工藝都在趨于極限狀態,摩爾定律也已有些捉襟見肘。而步入深亞納米時代,晶體管的尺寸就將接近單個原子,無法再往下
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- 許多高速數據采集應用,如激光雷達或光纖測試等,都需要從嘈雜的環境中采集小的重復信號,因此對于數據采集系統的設計來說,最大的挑戰就是如何最大限
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- 中國廣州,2018年8月16日,國內領先的可編程邏輯器件供應商——廣東高云半導體科技股份有限公司(如下簡稱“高云半導體”),今日宣布發布基于高云半導體FPGA的RISC-V微處理器早期使用者計劃,該計劃是基于晨熙家族 GW2A 系列FPGA芯片的包括系統級參考設計的FPGA編程BIT文件、GW2A開發板等的完整解決方案,其中系統級參考設計包括RISC-V MCU內核、AHB & APB總線、存儲器控制單元及若干外設。 RISC-V作為指令集體系結構(ISA)的開放規范,RISC-V ISA設
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高云 FPGA RISC-V
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FPGA IC設計 經驗
- FPGA已經變得如此成本效益的,它們越來越多地與微控制器配合使用,以提高整個系統的效率。使用包括添加額外的功能在電路板空間最小,增加功率高效處理
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- I2S總線是一種用于音頻設備間傳輸數據的串行總線標準,該總線采用獨立的時鐘線與數據線,避免了時差誘發的失真。隨著多媒體的廣泛應用,該總線已被應用
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- 由于結構化ASIC具有單位成本低、功耗低、性能高和轉換快(fast turnaound)等特點,越來越多的先進系統設計工程師正在考慮予以采用。在結構化ASIC中,像
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- 最近幾年數據量和可訪問性的迅速增長,使得人工智能的算法設計理念發生了轉變。人工建立算法的做法被計算機從大量數據中自動習得可組合系統的能力所取
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FPGA
- 最近幾年,深度學習成為計算機視覺、語音識別、自然語言處理等關鍵領域中所最常使用的技術,被業界大為關注。然而,深度學習模型需要極為大量的數據和
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FPGA GPU GPP 深度學習
- 憑借出色的性能和功耗指標,賽靈思 FPGA 成為設計人員構建卷積神經網絡的首選 XE XE XE XE 。新的軟件工具可簡化實現工作。人工智能正在經
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FPGA
- 從最近一段時間工作和學習的成果中,我總結了如下幾種進行時序約束的方法。按照從易到難的順序排列如下: 1. 核心頻率約束 這是最基本的,所以標號為0。 2. 核心頻率約束+時序例外約束 時序例外約束包括FalsePath、MulticyclePath、MaxDelay、MinDelay。但這還不是最完整的時序約束。如果僅有這些約束的話,說明設計者的思路還局限在FPGA芯片內部。 3. 核心頻率約束+時序例外約束+I/O約束 I/O約束包括引腳分配位置、空閑引腳驅動方式、外部走線延時(Inpu
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FPGA 時序約束
- 國產FPGA起步較國外廠商晚30年,技術和專利基礎薄弱。中興事件爆發和中美貿易戰升級,為本土FPGA國產化發展帶來新的契機。
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FPGA Altera
- 一、總線:我們知道,一個電路總是由元器件通過電線連接而成的,在模擬電路中,連線并不成為一個問題,因為各器件間一般是串行關系,各器件之間的連線
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單片機 FPGA 微處理器
- 在嵌入式開發中,經常會涉及到對電機的控制,目前交流電動機的變頻控制應用非常廣泛,所以我們來簡單看圖介紹下變頻器 (variable-frequency drive V
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變頻器 FPGA 嵌入式 DSP
fpga:quartusⅡ介紹
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