最近FPGA又頻頻被各AI領域的巨頭看好，比如微軟、百度、科大訊飛都對FPGA應用前景有所期待。那么如果讓你選擇FPGA作為AI計算系統的主力軍，你會有什么樣的顧慮?
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FPGA GPU
功耗、成本、降低商業風險和信息安全風險也是龍芯開發自己橋片的重要原因，但在橋片和GPU上徹底實現了完全自主化，打通了CPU產業鏈上每一個環節，盡管龍芯的長征之路還很漫長。
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龍芯 GPU
將數據轉換器IP集成到系統芯片簡化設計技術-為了實現數據轉換器IP性能最大化，系統芯片設計師必須應對將數據轉換器與系統芯片集成的挑戰，避免危害整個系統性能的缺陷。本文系統地介紹了12種簡化設計技術，這些技術解決了系統集成中的所有常見問題，有助確保在系統芯片中成功集成高性能數據轉換器。
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電源 IP 數據轉換器 Synopsys
高性能MCU解決方案可實現汽車駕駛艙里的智能世界-隨著車載信息系統的高度發展，HMI功能強且精度高的顯示器的需求應運而生，汽車駕駛座正在向“綜合駕駛艙”發展。瑞薩電子與車載信息系統的發展同步提供能實現更高性能和高功能的“R-Car”，并且為對應因汽車的檔次和區域的不同功能要求，正在進行R-Car E2、R-Car M2、R-Car H2 3種檔次的展開。本文主要針對后兩者解決方案在車載信息上的一些優勢特點做了簡要介紹。
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瑞薩電子 MCU GPU R-Car
工程師分享：基于FPGA的GPU原型優化設計-Synopsys所做的第一步是啟動一個概念驗證項目。這個項目為Imagination的PowerVR Series6 GPU展示了基于FPGA的原型設計。
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FPGA GPU 智能硬件
什么是異構多處理系統，為什么需要異構多處理系統- 早期嵌入式處理系統通常由一個微控制器和一系列外設構成。這些系統通常用來完成獲取少量數據、處理數據、做出決策、基于決策結果輸出信息等工作。在某些情況下會實現簡單的人機交互接口如讀取鍵盤并顯示結果。處理需求、同時產生需求，以現在的標準來看似乎微不足道。
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嵌入式 處理器 GPU
這款新產品加速了NVIDIA汽車領域的發展，Goldman 預計到2030年出租車/租車行業市場將達到2850億美元。
據了解，NVIDIA汽車業務是2018財年第二季度收入最小的貢獻者，只有1.42億美元。當NVIDIA明年開始供貨Drive PX Pegasus，那么該部門的收入將會有大幅度增長。Drive PX Pegasus是展現NVIDIA野心的車載數據中心級處理器，適用于5級(全自動)無人駕駛出租車。在NVIDIA DRIVE PX平臺現有的225家合作伙
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NVIDIA GPU
根據新的研究報告“IP設計IP(IP處理器IP，接口IP，內存IP)”顯示，半導體知識產權市場預計到2023年將達到6.22萬億美元，2017 - 2023年之間的復合年增長率為4.87% 。驅動這個市場的主要因素包括消費電子行業的多核技術的進步，以及對現代SoC設計的需求增加，導致市場增長，以及對連接設備的需求也不斷增長。
消費電子在預測期間占據半導體IP市場的最大份額
各地區消費電子產品的使用量的增加正在推動消費電子行業半導體IP市場的增長。此外，APAC和Ro
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IP SoC
相比GPU和GPP，FPGA是深度學習的未來？-相比GPU和GPP，FPGA在滿足深度學習的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計算的能力和高效的能耗，FPGA將在一般的深度學習應用中展現GPU和GPP所沒有的獨特優勢。同時，算法設計工具日漸成熟，如今將FPGA集成到常用的深度學習框架已成為可能。未來，FPGA將有效地適應深度學習的發展趨勢，從架構上確保相關應用和研究能夠自由實現。
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機器學習 FPGA GPU GPP
GPU的作用及工作原理- 在上一篇文章《什么是GPU？GPU有什么用？》曾提及可編程著色器，可編程著色器對于 3D 游戲的設計者來說可謂有巨大的優點，不過同時也給 GPU 工程師帶來了一些和 CPU 類似的有趣的問題。因需要發送指令（instruction）運行，解碼（decode）和執行指令（execute）過程必不可少，而著色器代碼中判斷語句和循環語句也會引起執行次序的小問題等等。
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GPU 處理器 電源
科普：深度解析GPU 知道不一定就懂-除了 CPU（中央處理器）以外，SoC（System On a Chip：片上系統）另一個重要的組成部分是圖像處理單元（Graphical Processing Unit），就是俗稱的 GPU。大家或許都知道玩 3D 游戲少不了它，但具體發揮什么作用也許說不清楚，這回我們就來揭開 GPU 的神秘面紗。
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GPU CPU ARM
如何使用FPGA加速機器學習算法- 當前，AI因為其CNN（卷積神經網絡）算法出色的表現在圖像識別領域占有舉足輕重的地位。基本的CNN算法需要大量的計算和數據重用，非常適合使用FPGA來實現。上個月，Ralph Wittig（Xilinx CTO Office的卓越工程師）在2016年OpenPower峰會上發表了約20分鐘時長的演講并討論了包括清華大學在內的中國各大學研究CNN的一些成果。
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FPGA GPU AuvizDNN
如何在EDK中使用自己的 IP核？-如何在EDK中使用自己的 IP核呢？ 這是很多人夢寐以求的事情。然而在EDK以及ISE的各種文檔中對此卻遮遮掩掩，欲語還休。
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賽靈思 ISE IP
揭秘GPU是如何影響VR體驗的-今年4月，VR行業迎來了全球首個VR技術標準——20ms延時、75Hz以上刷新率及1K以上陀螺儀刷新率，這一標準的出爐就意味著VR頭盔的游戲規則就此改變了，剛好符合標準的我們稱之為低端VR，沒達到標準的一律被劃到山寨行列。
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GPU VR
用CORDIC IP產生SINE波形-以ISE10.1軟件為例，其集成的CORDIC算法IP為V3.0版本，具體步驟如下：
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