- 現場可編程門陣列 （FPGA） 是半導體行業中一個關鍵但經常被忽視的組件。這張交互式圖表和完整報告研究了高度集中和全球化的 FPGA 供應鏈，突出了關鍵漏洞和戰略阻塞點。隨著 FPGA 對于人工智能基礎設施、電信、軍事應用和汽車系統越來越重要，了解這個復雜的生態系統對于經濟彈性和國家安全至關重要。盡管美國在設計和電子設計自動化 （EDA） 軟件方面處于領先地位，但 FPGA 制造和其他類型的半導體生產仍然嚴重依賴東亞代工廠，尤其是臺積電 （TSMC）。中國對基本原材料的控制以及在組裝、測試和包裝業務中的重
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可重編程半導體 供應鏈 FPGA
- 長期以來，量子計算在計算機科學領域都被視為一項遙遠的技術。許多從業者產經常掛在嘴邊的一句話是：量子技術的普及和廣泛應用“僅需五年時間”。但隨著該領域取得新進展——包括微軟的馬約拉納費米子技術、谷歌的Willow芯片，以及IBM計劃在2025年發布史上最大量子計算機——我們比以往任何時候都更接近實現其潛力。盡管這些進展令人振奮，但它們也大幅縮短了企業為應對量子計算帶來的新型安全風險所需的準備時間。這些風險包括量子級網絡攻擊、敏感數據解密、數據完整性受損等，而所有這些風險都源于量子計算機運算速度和算力的提升。
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PQC 量子 數據安全 萊迪思 FPGA
- 萊迪思半導體公司，低功耗可編程器件的領先供應商，近日宣布其低功耗萊迪思CertusPro?-NX FPGA將支持三菱電機的計算機數控控制器（CNC）解決方案，為客戶帶來高能效、高可靠性的工廠自動化體驗。雙方在東京舉行的萊迪思亞太區技術峰會上宣布了該項合作，三菱電機作為主講嘉賓參加了此次峰會。萊迪思亞太技術峰會于今天舉行，萊迪思與三菱電機、德賽、Furukawa AS、Glory LTD、LIPS和恩智浦等行業領導者以及亞太地區的150多家客戶和合作伙伴共同展示了公司最新的低功耗FPGA技術。三菱電機業界領
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萊迪思 三菱電機 工業自動化 FPGA
- 萊迪思半導體公司，低功耗可編程器件的領先供應商，近日宣布公司擴展其小型FPGA產品組合，為萊迪思Certus?-NX FPGA和萊迪思MachXO5?-NX FPGA系列提供了新的、高I/O密度的器件選項。新產品包括了多個新封裝的多款邏輯密度和I/O選項。這些新器件非常適合需要低功耗、小尺寸、高3.3V I/O和安全功能的各種解決方案，可廣泛應用于功耗受限的人工智能、工業、通信、服務器和汽車應用。萊迪思半導體公司產品營銷副總裁Dan Mansur表示：“在萊迪思，我們致力于為客戶提供各類應用創新所需的靈活
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萊迪思 安全器件 FPGA
- 瑞薩電子公司從法國 Menta 公司獲得了嵌入式 FPGA（eFPGA）IP 和 EDA 工具，用于其 ForgeFPGA 系列可編程設備。ForgeFPGA 系列是通過收購 Dialog Semiconductor 公司獲得的，并由在 Silego Technology 公司開發 GreenPak 可配置技術的團隊開發的。Menta 公司的 Origami Programmer RTL 到比特流生成系統綜合工具能夠對 eFPGA 核心 進行現場安全更新，允許 ASIC 設計在部署后輕松更新新功能。Men
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瑞薩電子 FPGA
- FPGA 市場預計將從 2025 年的 83.7 億美元增長到 2035 年的 175.3 億美元，復合年增長率為 7.6%。22/28 至 90 納米節點大小的細分市場預計將在 2025 年以 41% 的價值份額領先，這得益于其性能和能效的平衡。低端 FPGA 將占據 38% 的配置細分市場，這得益于對高性價比解決方案日益增長的需求。FPGA（現場可編程門陣列）市場預計將從 2025 年的 83.7 億美元擴展到 2035 年的 175.3 億美元，在預測期內以 7.6% 的復合年增長率增長。這種增長是
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FPGA 市場分析
- Microchip Technology 的 dsPIC33A DSC 產品線中新增了 dsPIC33AK512MPS512 和 dsPIC33AK512MC510 數字信號控制器 （DSC） 系列。數字信號控制器支持實現計算密集型控制算法，通過基于機器學習的推理提高電機控制、AI 服務器電源、儲能系統和復雜傳感器信號處理的能效。dsPIC33AK512MPS 系列通過高分辨率 78ps PWM 和低延遲 40MSps ADC 提供精確的高速控制，從而實現快速準確的控制回路，這對于優化基于碳化硅 （SiC
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數字信號控制器 PWM Microchip dsPIC33A
- AMD 很高興宣布，Spartan? UltraScale+? 成本優化型系列的首批器件現已投入量產！三款最小型的器件——SU10P、SU25P 和 SU35P，已開放訂購，并在 AMD Vivado?設計套件2025.1 中提供量產器件支持。AMD成本優化型產品組合中的這一新品專為需要高 I/O、低功耗和先進安全功能的成本敏感型邊緣應用而設計，為業經驗證的 UltraScale+? FPGA 和自適應 SoC 產品組合帶來了現代化的連接、后量子密碼等功能。三款最低密度器件的首次量產出貨，標志著面向中低端
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AMD Spartan UltraScale+ FPGA
- 在 EAC2025 易貿汽車產業展期間，EEPW專訪了傲圖科技創始人牛力。作為前蘋果造車團隊及小馬智行核心成員，牛力帶領的傲圖科技以 “非 FPGA 的 4D 成像毫米波雷達技術”為突破點，在展會現場展示了 V2 系列與 RF 系列產品。采訪中，牛力圍繞團隊技術基因、TI 芯片生態合作、成本控制哲學及商業化路徑展開深度分享，揭示了這家初創公司如何以工程化思維重塑自動駕駛感知層格局。?一、技術底色：從蘋果造車到 4D 雷達的 “非 FPGA” 破局之路作為國內少數擁有自動駕駛核心團隊背景的創業者，
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傲圖科技 雷達 汽車電子 FPGA
- 40 年前，Xilinx推出了一種革命性的設備，可以在工程師的辦公桌上使用邏輯進行編程。Xilinx 開發的現場可編程門陣列 （FPGA） 使工程師能夠將帶有自定義邏輯的比特流下載到桌面編程器，以便立即運行，而無需等待數周才能從晶圓廠返回芯片。如果出現錯誤或問題，可以當場重新編程設備。“我從事 FPGA 領域已有 27 年，從 1999 年開始對 FPGA 進行編程，”AMD 產品、軟件和解決方案公司副總裁 Kirk Saban 告訴EEPW，該公司于 2022 年收購了賽靈思。“它可能是最不為人知的半導
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AMD Xilinx FPGA
- 隨著工業領域向實現工業4.0的目標不斷邁進，市場對具備彈性連接、低功耗、高性能和強大安全性的系統需求與日俱增。然而，實施數字化轉型并非總是一帆風順。企業必須在現有環境中集成這些先進系統，同時應對軟件孤島、互聯網時代前的老舊設備以及根深蒂固的工作流程等挑戰。它們需要能夠在這些限制條件下有針對性地應用高性能軟硬件的解決方案。萊迪思安全連接運動控制平臺框圖了解EtherCATEtherCAT（以太網控制自動化技術）是一種基于以太網的現場總線協議，旨在支持自動化技術中的硬實時和軟實時需求。該協議能夠在工業應用中實
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EtherCAT 萊迪思 FPGA
- 當前市場中，物料清單（BOM）成本持續攀升，開發者需在性能和預算間實現優化。鑒于中端FPGA市場很大一部分無需集成串行收發器，Microchip Technology Inc.（微芯科技公司）正式發布PolarFire? Core現場可編程門陣列（FPGA）和片上系統（SoC）。新器件是基礎 PolarFire 系列的衍生產品，通過優化功能并移除集成收發器，將客戶成本降低多達 30%。Core 器件提供與經典 PolarFire 技術相同的行業領先低功耗特性，以及經過驗證的安全性和可靠性，在實現成本節約的
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Microchip PolarFire FPGA
- RA0E1擁有16bit的定時器。定時器支持PWM輸出功能。這一節我將展示如何配置并實現呼吸燈的效果。在前面工程基礎之上打開RASC配置工具，新建一個r_tau_pwm的stack, 并激活pwm開發板板載的LED1為P103，所以在Pwm的屬性中配置通道數為5，并設置TIO5，其詳細配置屬性如下圖：然后重新生成工程代碼，打開工程，添加修改占空比與初始化代碼如下：view plaincopy to clipboardprint?1./**自定義函數：設置PWM占空比2.@param duty占空比范圍：0
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202505 瑞薩 單片機 MCU PWM 呼吸燈
- 嵌入式世界大會（Embedded World）是世界上最大的展會之一，萊迪思和我們的生態系統合作伙伴在此次展會上展示了基于萊迪思FPGA的最新重大創新成果，廣泛應用于汽車、工業和安全網絡邊緣應用。如果您錯過了這次展會，可以在本文中查看我們在2025年嵌入式世界大會上的精彩瞬間。萊迪思榮獲嵌入式計算設計（ECD）“最佳產品”獎在今年的嵌入式世界大會上，萊迪思的Nexus? 2小型FPGA平臺贏得了享有盛譽的ECD最佳產品獎。與競品相比，萊迪思Nexus 2在功耗和性能、互連和安全性方面都有顯著的優勢。該平臺
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嵌入式世界大會 萊迪思 FPGA Embedded World
- 網絡邊緣人工智能——即在邊緣設備端部署AI模型進行本地化算法處理，而非依賴云端等集中式計算平臺——已成為人工智能領域發展最快的方向之一，受到業界高度關注。據測算，2024年網絡邊緣AI市場規模約為210億美元，預計到2034年將突破1430億美元。這一增長態勢表明各行業將持續加大基于AI的邊緣系統研發投入。網絡邊緣AI的應用前景廣闊且充滿創新機遇，涵蓋自動駕駛汽車、智能家居設備、工業自動化機械等多個領域。但開發者在實踐中需要應對硬件限制、功耗優化和處理復雜度等獨特挑戰。例如，設計人員必須確保嵌入式AI模型
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