- 可編程的“萬能芯片” FPGA——現場可編程門陣列，是指一切通過軟件手段更改、配置器件內部連接結構和邏輯單元，完成既定設計功能的數字集成電路。
FPGA簡介
FPGA(Field Programmable Gate Array)于1985年由xilinx創始人之一Ross Freeman發明，雖然有其他公司宣稱自己最先發明可編程邏輯器件PLD，但是真正意義上的第一顆FPGA芯片XC2064為xilinx所發明，這個
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FPGA ASIC
- 在需要靈活性的應用、不斷將可編程邏輯和硬線邏輯結合在一起的系統架構以及適用于兩者的工具的推動下，ASIC和FPGA之間的界限正在變得日益模糊。
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FPGA ASIC
- MEMS產業增長潛力巨大，而MEMS制造是產業持續發展的瓶頸還是將潛力兌現成現實的關鍵路徑?據麥姆斯咨詢報道，漫長的開發周期、繁多的制造平臺、研發期間的用量少帶來的高報價是阻礙新產品快速研發的主要絆腳石。了解MEMS制造的特殊特性，清楚眾多生態系統的選擇，將有助于您在面臨挑戰時發展路線清晰，從而更快速地開發出具有特色的新產品。 MEMS器件種類繁多，要求不一。一種器件就是一套工藝流程，這是MEMS制造面臨巨大挑戰的根結所在。雖然單一的方法不適合所有公司，但利用不同公司專業知識形成生態系統是解決這些挑
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MEMS ASIC
- 憑借過去20年在SoC上的經驗，聯發科技累積了豐富的IP和先進的工藝制程，這為聯發科在ASIC芯片市場打下很好的基礎，使得聯發科可以快速為大型客戶量身打造專用定制化芯片(ASIC)，去年聯發科ASIC團隊已順利搶下思科訂單，開始與博通等國際廠商展開競爭。
4月24日，聯發科在其深圳分公司舉行媒體溝通會，向記者展示了業界首個7nm 56G PAM4 SerDes IP ASIC。聯發科技副總經理暨智能設備事業群總經理游人杰表示，ASIC將會是高速成長的市場，未來幾年，希望ASIC芯片能扮演聯發科業
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聯發科 ASIC
- 大規模集成電路芯片, 比如SoC(System on chip)，由多核CPU和GPU組成，用于智能手機主芯片、車載多媒體和導航系統，或者特定用途的集成電路芯片ASIC(Application specified integrated circuit)，用于電子控制模塊的信號處理，算法運行和控制執行部件， 比如自動泊車、啟動安全氣囊、自動駕駛的雷達信號分析等。這些芯片是未來數字化、智能化的核心元件。但是，它們的成本是怎樣構成? 客戶所能知道的就是半導體公司或芯片貿易商(Distributor)的報價。
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ASIC 芯片
- ASIC以太幣礦機對內存要求很大，用常規DDR4沒有競爭力，省下的只是GPU的成本，但是要被內存制造商三星美光海力士等收割一波。
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以太幣 ASIC
- 瀘州倍賽達科技有限公司宣布其團隊完成了第一項客制化ASIC項目，并于上周投片。 該工程項目是為一歐洲客戶定制的，應用為新一代利用光波作數據傳輸，而且可以在消費或工業終端設備上使用，在單價及功耗這些要素上都必需用ASIC來實現。 此項目在FPGA上作原型機，需要把設計轉移至ASIC標準單元(standard cell)，而且在功能及性能要與原來的FPGA一致。 美國BaySand總裁兼首席執行官Salah Werfelli先生表示：“此項目將在亞洲某個世界級晶圓代工廠生
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ASIC
- 今天被羅振宇的跨年演講刷爆了朋友圈。不過他講深度學習和GPU的時候，真讓人虐心。 顯卡的處理器稱為圖形處理器(GPU)，它是顯卡的“心臟”，與CPU類似，只不過GPU是專為執行復雜的數學和幾何計算而設計的，這些計算是圖形渲染所必需的。 對深度學習硬件平臺的要求 要想明白“深度學習”需要怎樣的硬件，必須了解深度學習的工作原理。首先在表層上，我們有一個巨大的數據集，并選定了一種深度學習模型。每個模型都有一些內部參數需要調整，以便學習數據。而這種參數調整實際上可以歸結為優化問題，在調整這些參數時，就相
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深度學習 ASIC
- ASIC礦機占領虛擬幣挖礦對于我們普通消費者來說，反而是天大的喜事。礦機效率高于顯卡挖礦，意味著顯卡不再缺貨，價格也將回到正常水平。人人都能買到心滿意足的顯卡，豈不是美滋滋。
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臺積電 ASIC
- 根據Gartner公司的統計,到2018年,全球半導體收入預計將達到4510億美元,比2017年的4190億美元增長7.5%,這相當于Gartner之前估計的2018年增長率4%的兩倍。
Gartner首席研究分析師Ben Lee表示:“2016年下半年內存行業的有利市場條件盛行至2017年,并將在2018年持續,為半導體收入帶來重大推動。” “Gartner將2018年前景增加了236億美元,其中內存市場規模為195億美元,而DRAM和NAND閃存的價格上漲
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ASIC ASSP
- 加利福尼亞州圣克拉拉市及圣何塞市-可配置標準單元ASIC解決方案的領導者，BaySand Inc.宣布與Efinix合作，以Efinix的Quantum可編程加速器技術平臺提供ASIC/SoC設計服務。 BaySand金屬可配置標準單元(MCSC)的功耗、性能、面積屬性非常接近標準單元ASIC, 同時為客戶的設計降低了光罩成本并縮短了進入市場的時間。 Efinix的Quantum可編程加速器技術之功耗、性能、面積，明顯優于傳統的可編程技術四倍以上。這一突破性優勢使Efinix的
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BaySand ASIC
- 在2016年初，機器學習仍被視為科學實驗，但目前則已開始被廣泛應用于數據探勘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、語音和手寫識別、戰略游戲與機器人等應用領域。在這短短一年的時間內，機器學習的成長速度超乎外界預期。
Deloitte Global 最新的預測報告指出，在 2018 年，大中型企業將更加看重機器學習在行業中的應用。和 2017 年相比，用機器學習部署和實現的項目將翻倍，并且 2020 年將再次翻倍。
目前，有越來越多的類型開
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FPGA ASIC
- FPGA市場在2008年是40億美元規模，到了2016年還是40億美元。似乎顯而易見，當ASIC越來越貴，可編程應該要增長才對。然而事實并非如此。
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FPGA ASIC
- GPU 只是當前最佳的解決方案，明年 GPU 在 AI 的地位，也許會遭ASIC取代。
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ASIC GPU
- 人工智能系統開發近年快速躍進，戰場已從過去「軟件開發」走向「硬件芯片」競爭，搭配網絡普及型塑出大數據，使得真實世界的無限復雜與快速計算可以藉由AI實現。
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AI ASIC
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