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自動(dòng)駕駛汽車(chē)趨勢(shì)與技術(shù)演進(jìn)

汽車(chē)行業(yè)正經(jīng)歷一場(chǎng)前所未有的革命。汽車(chē)中攝像頭、激光雷達(dá)和雷達(dá)等傳感器的普及，催生了先進(jìn)的駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS），這些系統(tǒng)為現(xiàn)代車(chē)輛在自動(dòng)駕駛、安全和性能方面提供了前所未有的功能。然而，隨著傳感器活動(dòng)的增加，行業(yè)也在硬件、計(jì)算和設(shè)計(jì)方面面臨重大挑戰(zhàn)。具體來(lái)說(shuō)，這些傳感器產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)管理、控制和處理方面帶來(lái)了問(wèn)題。同時(shí)，實(shí)現(xiàn)性能和安全需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)、低延遲的處理。所有這些因素都導(dǎo)致人們意識(shí)到通用計(jì)算硬件已無(wú)法勝任這一任務(wù)。為了實(shí)現(xiàn)最高水平的車(chē)輛自動(dòng)駕駛，行業(yè)已轉(zhuǎn)向硬件加速和定制電子設(shè)備，取
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用于ChatGPT的FPGA加速大型語(yǔ)言模型

探索FPGA加速的語(yǔ)言模型如何重塑生成式人工智能，帶來(lái)更快的推理、更低的延遲和更優(yōu)的語(yǔ)言理解。引言：大型語(yǔ)言模型近年來(lái)，大型語(yǔ)言模型（LLMs）徹底改變了自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，使機(jī)器能夠生成類(lèi)人文本并進(jìn)行有意義的對(duì)話(huà)。這些模型，如OpenAI的GPT，擁有驚人的語(yǔ)言理解和生成能力。它們可用于多種自然語(yǔ)言處理任務(wù)，包括文本生成、翻譯、摘要、情感分析等。大型語(yǔ)言模型通常通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建，特別是使用變換器架構(gòu)。Transformer是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，擅長(zhǎng)捕捉序列中的長(zhǎng)距離依賴(lài)關(guān)系，非常適合語(yǔ)言理解和生成任務(wù)。訓(xùn)練
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加速FPGA上的LLM推理

實(shí)現(xiàn)FPGA加速LLM性能Speedster7t FPGA 在運(yùn)行 Llama2 70B 參數(shù)模型時(shí)，與 GPU 解決方案相比表現(xiàn)如何？證據(jù)令人信服——Achronix Speedster7t FPGA 在處理大型語(yǔ)言模型（LLM）方面表現(xiàn)優(yōu)異，通過(guò)提供計(jì)算能力、內(nèi)存帶寬和卓越能效的最佳組合——這些是當(dāng)今大型語(yǔ)言模型復(fù)雜需求的關(guān)鍵特質(zhì)。像Llama2這樣的大型語(yǔ)言模型的快速發(fā)展，為自然語(yǔ)言處理（NLP）開(kāi)辟了一條新的道路，有望帶來(lái)比以往任何時(shí)候都更接近人類(lèi)的互動(dòng)和理解。這些復(fù)雜的大型語(yǔ)言模型是創(chuàng)新的催化劑
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FPGA成為終極AI推理引擎的五大架構(gòu)原因

隨著人工智能（AI）模型日益復(fù)雜和普及，行業(yè)仍在努力尋找最有效的硬件，以滿(mǎn)足AI推理不斷變化的需求。雖然GPU、TPU和CPU傳統(tǒng)上處理各種AI工作負(fù)載，但FPGA——尤其是配合Achronix Speedster7t FPGA等高性能架構(gòu)時(shí)——在靈活性、效率和實(shí)時(shí)性能方面提供了無(wú)與倫比的優(yōu)勢(shì)。本文重點(diǎn)介紹了FPGA成為AI推理工作負(fù)載更優(yōu)解決方案的五大架構(gòu)原因，以及Achronix Speedster7t FPGA如何引領(lǐng)這一趨勢(shì)。1. 大規(guī)模并行性，調(diào)整到模型與連續(xù)處理任務(wù)的CPU和提供固定函數(shù)并行性
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后量子加密保障FPGA啟動(dòng)

Altera?終于從英特爾獨(dú)立出來(lái)，使 Altera 能夠?qū)Ｗ⒂?FPGA 芯片和工具。其最新發(fā)布的是Agilex 5 D系列，屬于其FPGA產(chǎn)品線的中段（見(jiàn)圖1）。Agilex FPGA 還可以集成硬 Arm CPU 邏輯，如雙核 Arm Cortex-A55 和雙核 Arm Cortex-A76 硬邏輯。Agilex 9 系列支持直接射頻技術(shù)。1. Altera最新的Agilex 5正好位于其FPGA產(chǎn)品線的中間位置。使用后量子加密安全啟動(dòng)Agilex 產(chǎn)品組合由基于 RAM 的 FPGA
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中國(guó)推進(jìn)晶圓級(jí)二維半導(dǎo)體FPGA研究

中國(guó)研究團(tuán)隊(duì)宣布研發(fā)出晶圓級(jí)二維半導(dǎo)體 FPGA，這一成果可能推動(dòng)二維材料向?qū)嵱糜?jì)算架構(gòu)拓展邁出重要一步。該器件由復(fù)旦大學(xué)與紹興實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合開(kāi)發(fā)，通過(guò)晶圓級(jí)二維半導(dǎo)體工藝實(shí)現(xiàn)了可重構(gòu)數(shù)字邏輯功能。這項(xiàng)研究具有參考價(jià)值，因其聚焦二維半導(dǎo)體集成這一新興技術(shù)領(lǐng)域 —— 該領(lǐng)域正因抗輻射、低功耗電子應(yīng)用，吸引國(guó)際社會(huì)日益增長(zhǎng)的研究關(guān)注。邁向復(fù)雜二維半導(dǎo)體系統(tǒng)據(jù)?Yuecheng/Buildface?報(bào)道，該團(tuán)隊(duì)將約 4000 個(gè)晶體管集成到功能性 FPGA 陣列中，在單一工藝流程內(nèi)實(shí)現(xiàn)了二維數(shù)字
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中國(guó)開(kāi)發(fā)了世界上首個(gè)晶圓級(jí)二維半導(dǎo)體FPGA技術(shù)

最近，復(fù)旦大學(xué)與邵新實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)，由彭周鵬和鮑文中帶領(lǐng)，在二維半導(dǎo)體集成電路領(lǐng)域取得了又一項(xiàng)全球領(lǐng)先的突破——開(kāi)發(fā)出全球首個(gè)使用晶圓級(jí)二維半導(dǎo)體材料制造的現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列（FPGA）。研究結(jié)果發(fā)表在《國(guó)家科學(xué)評(píng)論》上。據(jù)樂(lè)誠(chéng)發(fā)布，該芯片利用二維半導(dǎo)體材料實(shí)現(xiàn)低功耗運(yùn)行、可重構(gòu)性和高可靠性，為下一代智能計(jì)算和航天電子提供了新的硬件解決方案。FPGA集成了約4000個(gè)晶體管，標(biāo)志著二維半導(dǎo)體從簡(jiǎn)單邏輯電路向復(fù)雜可重構(gòu)功能系統(tǒng)的歷史性飛躍。與團(tuán)隊(duì)早期的“Infinity”芯片——全球首款基于二維半導(dǎo)體材料
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萊迪思將舉辦網(wǎng)絡(luò)研討會(huì) 探討支持后量子加密的安全控制FPGA新標(biāo)準(zhǔn)

萊迪思半導(dǎo)體（NASDAQ：LSCC），低功耗可編程器件的領(lǐng)先供應(yīng)商，宣布公司將舉辦一場(chǎng)關(guān)于萊迪思MachXO5?-NX TDQ系列FPGA器件的網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)。該系列器件是首款完全符合CNSA 2.0、支持后量子加密的安全控制FPGA。在網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)期間，萊迪思將詳細(xì)介紹全新推出的萊迪思MachXO5-NX TDQ FPGA系列，該系列可提供強(qiáng)大的抗量子保護(hù)、可適應(yīng)未來(lái)更新的加密敏捷性以及硬件可信根。· 主辦方：萊迪思半導(dǎo)體· 研討會(huì)主題：行業(yè)首款支持后量子加密的FPGA, 為您的設(shè)計(jì)打造量子防御· 時(shí)間：北
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定制未來(lái)，共建生態(tài)，米爾出席安路研討會(huì)

在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天，F(xiàn)PGA技術(shù)正成為驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新的核心引擎。2025年11月12日，米爾出席安路科技2025 AEC FPGA技術(shù)沙龍·北京專(zhuān)場(chǎng)，與技術(shù)專(zhuān)家及行業(yè)伙伴齊聚一堂，探討前沿技術(shù)趨勢(shì)，解鎖場(chǎng)景化定制方案，共建開(kāi)放共贏的FPGA新生態(tài)!圖米爾活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)論壇上，米爾電子產(chǎn)品經(jīng)理Jeson發(fā)表題為“基于DR1M90 FPSOC的工業(yè)應(yīng)用方案”的演講。演講介紹了米爾作為嵌入式領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)，在嵌入式處理器模組領(lǐng)域行業(yè)經(jīng)驗(yàn)豐富、擁有豐富的行業(yè)應(yīng)用案例。Jeson還重點(diǎn)介紹了米爾基于DR1M90飛龍派
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到2030年，全球FPGA市場(chǎng)有望達(dá)到193.4億美元

根據(jù) MarketsandMarkets 的一份新報(bào)告，全球現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列（FPGA）市場(chǎng)有望實(shí)現(xiàn)大幅增長(zhǎng)，從 2025 年的 117.3 億美元增加到 2030 年的 193.4 億美元。人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和高帶寬通信技術(shù)跨行業(yè)的廣泛集成推動(dòng)了這一擴(kuò)張。對(duì)于eeNews Europe的讀者來(lái)說(shuō)，這一趨勢(shì)凸顯了FPGA如何迅速成為現(xiàn)代電子設(shè)計(jì)的核心技術(shù)。FPGA 解決方案可為從航空航天到汽車(chē)等行業(yè)實(shí)現(xiàn)邊緣 AI、實(shí)時(shí)處理和系統(tǒng)可重構(gòu)性。人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和高帶寬應(yīng)用推動(dòng) FPGA 增長(zhǎng)隨著公司尋找能夠管
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首款2D半導(dǎo)體FPGA實(shí)現(xiàn)晶圓級(jí)集成

全球集成電路（IC）行業(yè)正面臨摩爾定律的物理限制。二硫化鉬（MoS2）等原子層厚的二維（2D）半導(dǎo)體在國(guó)際上被廣泛認(rèn)為是克服這一根本僵局的關(guān)鍵途徑。多年來(lái)，二維半導(dǎo)體IC的集成規(guī)模受到嚴(yán)格限制，通常僅限于幾百個(gè)晶體管。這種限制使二維材料無(wú)法跨越開(kāi)發(fā)復(fù)雜的可重構(gòu)系統(tǒng)所需的必要技術(shù)門(mén)檻。復(fù)旦大學(xué)彭周教授和包文忠教授領(lǐng)導(dǎo)的聯(lián)合團(tuán)隊(duì)成功開(kāi)發(fā)并演示了首個(gè)利用晶圓級(jí)二維半導(dǎo)體材料的現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列（FPGA）。這一突破性芯片集成了大約 4,000 個(gè)晶體管，標(biāo)志著 2D 電子從基本邏輯門(mén)到大規(guī)模、復(fù)雜且完
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AuroraFlow：面向多FPGA的易用低時(shí)延通信方案——在分布式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理上的演示

摘要（Abstract）多FPGA通信的重要性近年持續(xù)攀升，已有多種實(shí)現(xiàn)路線。本文聚焦串行直連的 FPGA–FPGA 通信，提出構(gòu)建于 AMD 官方 Aurora 協(xié)議 IP 之上的 AuroraFlow，并用于實(shí)現(xiàn)多FPGA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。AuroraFlow 面向 HLS 應(yīng)用，便于把低時(shí)延通信集成進(jìn)既有設(shè)計(jì)；它可滿(mǎn)帶寬運(yùn)行、內(nèi)置運(yùn)行期監(jiān)測(cè)以發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤，并實(shí)現(xiàn)流量控制以避免接收端過(guò)載導(dǎo)致的數(shù)據(jù)丟失。我們?cè)陔娐方粨Q的光網(wǎng)絡(luò)上測(cè)得：1MiB 消息下平均時(shí)延最低 0.51 μs、平均吞吐可達(dá) 95.03 Gbi
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從概念驗(yàn)證到投入生產(chǎn)：助力邊緣AI走進(jìn)現(xiàn)實(shí)

規(guī)劃與執(zhí)行之間往往橫亙著巨大的鴻溝。一個(gè)在理論上看似簡(jiǎn)單明了的項(xiàng)目，即便預(yù)算可控、進(jìn)度有序、技術(shù)可行，一旦落地卻會(huì)遇到重重阻礙。將構(gòu)想轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)并非總是一帆風(fēng)順，成功很大程度上取決于我們預(yù)判并駕馭未知的能力。在日新月異的邊緣人工智能（AI）領(lǐng)域，這種構(gòu)想與落地之間的差距尤為顯著。邊緣AI的興起隨著技術(shù)不斷向個(gè)性化與交互化發(fā)展，企業(yè)正在發(fā)掘更多的設(shè)備端智能應(yīng)用場(chǎng)景。不論是用來(lái)優(yōu)化工業(yè)流程和系統(tǒng)、增強(qiáng)汽車(chē)安全性能，還是打造更智能、響應(yīng)能力更強(qiáng)的消費(fèi)產(chǎn)品，邊緣部署正從孤立的概念轉(zhuǎn)變?yōu)橹陵P(guān)重要的產(chǎn)品功能。這需要開(kāi)
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如何在FPGA部署AI模型

如果你已經(jīng)在用MATLAB 做深度學(xué)習(xí)，那一定知道它的訓(xùn)練和仿真體驗(yàn)非常絲滑。但當(dāng)模型要真正落地到FPGA 上時(shí)，往往就會(huì)卡住：怎么把網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和權(quán)重優(yōu)雅地搬到硬件里？這就是MathWorks Deep Learning HDL Toolbox 出場(chǎng)的地方。
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依托萊迪思RoT FPGA與完整CNSA 2.0，為數(shù)字系統(tǒng)構(gòu)建可信根基

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