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高云半導(dǎo)體設(shè)立北美銷售辦事處加速拓展美洲業(yè)務(wù)

　　美國(guó)加州圣何塞，2018年5月21日，國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的低功耗、小封裝和性能驅(qū)動(dòng)的現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯器件(FPGA)供應(yīng)商廣東高云半導(dǎo)體科技股份有限公司(如下簡(jiǎn)稱“高云半導(dǎo)體”)，近日宣布在硅谷設(shè)立北美銷售辦事處，以順應(yīng)北美地區(qū)在消費(fèi)電子、通信、工業(yè)、汽車電子和醫(yī)療領(lǐng)域?qū)PGA持續(xù)快速增長(zhǎng)的市場(chǎng)需求，加速高云半導(dǎo)體在美洲地區(qū)的市場(chǎng)拓展與銷售增長(zhǎng)?！　〈送?，高云半導(dǎo)體還與Fahrner-Miller Associates簽署協(xié)議，這家具有代表性的電子制造商將推進(jìn)高云半導(dǎo)體在加利福尼亞北部和內(nèi)華達(dá)北部FPGA產(chǎn)品線
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英特爾 FPGA 助力 Microsoft Azure 人工智能

　　新特性：在近日舉行的 Microsoft Build 大會(huì)上，Microsoft推出了基于 Project Brainwave 的 Azure 機(jī)器學(xué)習(xí)硬件加速模型，并與 Microsoft Azure Machine Learning SDK 相集成以供預(yù)覽?？蛻艨梢允褂?Azure 大規(guī)模部署的英特爾? FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門陣列)技術(shù)，為其模型提供行業(yè)領(lǐng)先的人工智能 (AI) 推理性能。　　“作為一家整體技術(shù)提供商，我們通過與 Microsoft 密切合作為人工智能提供支持。人工智能適用于
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解讀中國(guó)芯片真實(shí)水平，與世界頂尖差多少？

我國(guó)缺乏技術(shù)積累，沒有辦法很快趕上去。關(guān)鍵是缺乏這方面的人才，很多時(shí)候，人才靠錢來挖都是挖不到的。
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中國(guó)萬能芯片獲突破可用于相控陣?yán)走_(dá) 打破西方壟斷

本次中國(guó)電子和中國(guó)電科在FPGA上取得的成績(jī)，則充分說明了，自主研發(fā)的路是完全能夠走通的。
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在FPGA的編程語言里，這是你最容易犯的錯(cuò)誤

　　我知道，我對(duì)與電子有關(guān)的所有事情都很著迷，但不論從哪個(gè)角度看，今天的現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)，都顯得“鶴立雞群”，真是非常棒的器件。如果在這個(gè)智能時(shí)代，在這個(gè)領(lǐng)域，想擁有一技之長(zhǎng)的你還沒有關(guān)注FPGA，那么世界將拋棄你，時(shí)代將拋棄你。本公眾號(hào)作者ALIFPGA，多年FPGA開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，所有文章皆為多年學(xué)習(xí)和工作經(jīng)驗(yàn)之總結(jié)?！　∵壿媽懚嗔耍袝r(shí)候一些基本的錯(cuò)誤忘了避免了?！　∽蛱煸O(shè)計(jì)邏輯的時(shí)候就不小心觸雷了，有個(gè)信號(hào)有激勵(lì)沒響應(yīng)，后來看了時(shí)序報(bào)告，有這么一句話。　　 &nbs
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FPGA的圖像處理是怎么做到的？

　　基于軟件的圖像處理方法存在著一些局限性，尤其是計(jì)算速度和算法效率方面。所以大家很自然的就想到了FPGA作為嵌入式圖像應(yīng)用的平臺(tái)。許多圖像處理本身就是并行計(jì)算的，并且FPGA的編程硬件，本質(zhì)上也是并行的。但是利用FPGA硬件進(jìn)行圖像處理存在很多的困難，需要學(xué)到很多的技巧。下面我介紹兩幾種比較基礎(chǔ)的圖像處理算法思想?！　畏鶊D像的點(diǎn)操作是圖像處理中最簡(jiǎn)單的操作，輸出值只取決于輸入值，與位置無關(guān)，可以看作是一個(gè)函數(shù)的映射。從硬件實(shí)現(xiàn)的角度來說，最簡(jiǎn)單的方式就是通過一個(gè)實(shí)現(xiàn)函數(shù)的模塊對(duì)輸入的每個(gè)像素進(jìn)行依次處
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工程師設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)分享：畫FPGA開發(fā)板所犯的那些錯(cuò)誤

　　畫FPGA開發(fā)板所犯的那些錯(cuò)誤，小編這里先截下我最初畫這個(gè)開發(fā)板的一張“慘不忍睹”的PCB讓大家看看?！　op Layer如圖：　　　　Bottom Layer如圖：　　　　第一遍畫的時(shí)候，想“速戰(zhàn)速?zèng)Q”把它畫完，草草了事，但是等全部布線完以后卻發(fā)現(xiàn)這里面的錯(cuò)誤實(shí)在是太多了，我覺得最核心的錯(cuò)誤就是一開始就沒有注意整個(gè)系統(tǒng)各個(gè)元器件的布局，從而導(dǎo)致了“災(zāi)難”的發(fā)生，后來的布線也就非常困難。大家很容易可以
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CAST和Achronix使用無損壓縮IP支持從數(shù)據(jù)中心到邊緣的數(shù)據(jù)處理

　　基于現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)的硬件加速器器件及嵌入式FPGA(eFPGA)領(lǐng)域內(nèi)領(lǐng)導(dǎo)性企業(yè)Achronix半導(dǎo)體公司(Achronix Semiconductor Corporation)日前宣布：與專注于為電子系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員提供半導(dǎo)體IP的半導(dǎo)體知識(shí)產(chǎn)權(quán)公司CAST Incorporated達(dá)成合作;CAST的高性能無損壓縮IP已經(jīng)被植入，以支持Achronix 的FPGA產(chǎn)品組合，用來完成數(shù)據(jù)中心和移動(dòng)邊緣間數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咝幚?。　　CAST為Deflate
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FPGA學(xué)習(xí)：PLL分頻計(jì)數(shù)的LED閃爍實(shí)例

　　如圖8.17所示，本實(shí)例將用到FPGA內(nèi)部的PLL資源，輸入FPGA引腳上的25MHz時(shí)鐘，配置PLL使其輸出4路分別為12.5MHz、25MHz、50MHz和100MHz的時(shí)鐘信號(hào)，這4路時(shí)鐘信號(hào)又分別驅(qū)動(dòng)4個(gè)不同位寬的計(jì)數(shù)器不停的計(jì)數(shù)工作，這些計(jì)數(shù)器的最高位最終輸出用于控制4個(gè)不同的LED亮滅。由于這4個(gè)時(shí)鐘頻率都有一定的倍數(shù)關(guān)系，所以我們也很容易通過調(diào)整合理的計(jì)數(shù)器位寬，達(dá)到4個(gè)LED閃爍一致的控制?！　?nbsp; 　　cy4.v模塊代碼解析　　先來看cy4.v模塊的
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“FPGA加速”正進(jìn)入數(shù)據(jù)中心的主流應(yīng)用

　　“英特爾現(xiàn)在的定位是以數(shù)據(jù)為中心的企業(yè)，而過去是PC平臺(tái)。”英特爾可編程解決方案事業(yè)部亞太區(qū)市場(chǎng)拓展經(jīng)理劉斌先生稱。他是在近日舉行的“英特爾可編程解決方案新聞發(fā)布會(huì)”上說此番話的。　　此次發(fā)布會(huì)主要介紹了三個(gè)內(nèi)容：　　*采用英特爾PAC(可編程加速卡)的戴爾服務(wù)器現(xiàn)已大量上市;此外，富士通也在支持重點(diǎn)客戶使用。　　*通過免費(fèi)的PAC加速堆棧，可在常見軟件開發(fā)環(huán)境中提供通用硬件加速性能。　　*兩個(gè)應(yīng)用案例：面向財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析和數(shù)據(jù)庫(kù)加速的
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加速云基于FPGA的加速解決方案搞定高算力AI應(yīng)用場(chǎng)景

人工智能（AI）和大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展帶來對(duì)超高計(jì)算力的需求，使得相應(yīng)硬件組成和算法架構(gòu)也在不斷創(chuàng)新中尋求突破，以達(dá)到新應(yīng)用所需的計(jì)算能力。
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Arm/FPGA聯(lián)手發(fā)威　研華生產(chǎn)線大步邁入AI時(shí)代

　　人工智能(Artificial Intelligence, AI)無疑是近一兩年來科技產(chǎn)業(yè)內(nèi)最熱門的話題，除了科技業(yè)巨頭無不大力投入之外，金融等服務(wù)業(yè)者對(duì)導(dǎo)入人工智能，也展現(xiàn)出強(qiáng)烈興趣。制造業(yè)對(duì)AI技術(shù)的關(guān)注，也不在話下，并且在相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)逐漸到位的情況下，已開始有實(shí)際導(dǎo)入動(dòng)作?！　〕珜?dǎo)智能制造不遺余力的研華科技，除了為各行各業(yè)提供對(duì)應(yīng)的先進(jìn)解決方案外，在自家生產(chǎn)在線也開始逐步導(dǎo)入人工智能要素。比如機(jī)臺(tái)設(shè)備的狀態(tài)偵測(cè)/診斷、原物料/能源的使用狀況，乃至產(chǎn)品的品管流程等，均已逐步導(dǎo)入
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英特爾? FPGA 加速人工智能發(fā)展，助力深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于微軟必應(yīng)智能搜索

　　人工智能 (AI) 正在革新各行各業(yè)，改變數(shù)據(jù)的管理和解釋方式，而且將幫助人們和企業(yè)更快地解決實(shí)際難題。　　今天的微軟必應(yīng)智能搜索(Intelligent Search)*新聞?wù)故玖擞⑻貭? FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列)技術(shù)正如何有效支持全球最先進(jìn)的一些人工智能平臺(tái)。借助實(shí)時(shí)人工智能，必應(yīng) (Bing)搜索引擎不僅能夠提供標(biāo)準(zhǔn)搜索結(jié)果，還能滿足用戶的更多需求，幫助其快速了解所需知識(shí)和信息。必應(yīng)智能搜索將提供答案而非網(wǎng)頁(yè)，支持系統(tǒng)理解詞語和詞
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怎樣加速“深度學(xué)習(xí)”？GPU、FPGA還是專用芯片？

　　計(jì)算機(jī)發(fā)展到今天，已經(jīng)大大改變了我們的生活，我們已經(jīng)進(jìn)入了智能化的時(shí)代。但要是想實(shí)現(xiàn)影視作品中那樣充分互動(dòng)的人工智能與人機(jī)互動(dòng)系統(tǒng)，就不得不提到深度學(xué)習(xí)?！　∩疃葘W(xué)習(xí)　　深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示?！　∩疃葘W(xué)習(xí)的概念由Hinton等人于2006年提出?；谏钚哦染W(wǎng)(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望，隨后提出多層自動(dòng)編碼器深
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CPU主頻比FPGA快，但為啥FPGA才可以加速？

　　CPU的主頻高達(dá)幾個(gè)GHz，F(xiàn)PGA的速率往往在幾百兆。但是，往往我們會(huì)說FPGA會(huì)給CPU進(jìn)行加速?！　‰m然CPU主頻很高，但其是通用處理器，做某個(gè)特定運(yùn)算(如信號(hào)處理，圖像處理)可能需要很多個(gè)時(shí)鐘周期;而FPGA可以通過編程重組電路，直接生成專用電路，加上電路并行性，可能做這個(gè)特定運(yùn)算只需要一個(gè)時(shí)鐘周期。　　假設(shè)我們用FPGA完整的實(shí)現(xiàn)了CPU，然后再跑軟件的話，的確比CPU慢。問題是FPGA不會(huì)那么干，它會(huì)直指問題本質(zhì)，解決問題?！　?nbsp; 　　即使我們用FPGA實(shí)現(xiàn)一個(gè)CP
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