fsp:fpga-pcb 文章 最新資訊
FPGA學習：PLL分頻計數(shù)的LED閃爍實例
- 如圖8.17所示，本實例將用到FPGA內(nèi)部的PLL資源，輸入FPGA引腳上的25MHz時鐘，配置PLL使其輸出4路分別為12.5MHz、25MHz、50MHz和100MHz的時鐘信號，這4路時鐘信號又分別驅(qū)動4個不同位寬的計數(shù)器不停的計數(shù)工作，這些計數(shù)器的最高位最終輸出用于控制4個不同的LED亮滅。由于這4個時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)整合理的計數(shù)器位寬，達到4個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。”英特爾可編程解決方案事業(yè)部亞太區(qū)市場拓展經(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”上說此番話的。 此次發(fā)布會主要介紹了三個內(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客戶使用。 *通過免費的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。 *兩個應(yīng)用案例：面向財務(wù)風險分析和數(shù)據(jù)庫加速的
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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)用場景
- 人工智能（AI）和大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展帶來對超高計算力的需求，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，以達到新應(yīng)用所需的計算能力。
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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)者對導入人工智能，也展現(xiàn)出強烈興趣。制造業(yè)對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，已開始有實際導入動作?！ 〕珜е悄苤圃觳贿z余力的研華科技，除了為各行各業(yè)提供對應(yīng)的先進解決方案外，在自家生產(chǎn)在線也開始逐步導入人工智能要素。比如機臺設(shè)備的狀態(tài)偵測/診斷、原物料/能源的使用狀況，乃至產(chǎn)品的品管流程等，均已逐步導入
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PCB失效了？可能是這些原因?qū)е碌?/a>
- PCB作為各種元器件的載體與電路信號傳輸?shù)臉屑~已經(jīng)成為電子信息產(chǎn)品的最為重要而關(guān)鍵的部分，其質(zhì)量的好壞與可靠性水平?jīng)Q定了整機設(shè)備的質(zhì)量與可靠性?！ ‰S著電子信息產(chǎn)品的小型化以及無鉛無鹵化的環(huán)保要求，PCB也向高密度高Tg以及環(huán)保的方向發(fā)展。但是由于成本以及技術(shù)的原因，PCB在生產(chǎn)和應(yīng)用過程中出現(xiàn)了大量的失效問題，并因此引發(fā)了許多的質(zhì)量糾紛。為了弄清楚失效的原因以便找到解決問題的辦法和分清責任，必須對所發(fā)生的失效案例進行失效分析?！ ∈Х治龅幕境绦颉 ∫@得PCB失效或不良的準確原因或者機理，必須遵
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工程師：關(guān)于數(shù)?；旌螾CB設(shè)計，知道這些讓你事半功倍
- 一、數(shù)模混合設(shè)計的基本概念理解 很多產(chǎn)品都包含數(shù)?；旌系?nbsp;PCB 設(shè)計，不同的信號具有不同的抗干擾能力。在互連設(shè)計過程中必須對不同信號之間的串擾進行合理的控制才能保證最終產(chǎn)品的指標要求?！ τ谝韵禄靖拍畹睦斫夥浅Ｖ匾莆沼嘘P(guān)數(shù)模混合設(shè)計的基本概念，有助于理解后面制定得很嚴格的布局和布線設(shè)計規(guī)則，從而在終端產(chǎn)品數(shù)模混合的設(shè)計時，不會輕易打折執(zhí)行其中的重要約束規(guī)則。并且有助于靈活有效地處理數(shù)模混合設(shè)計方面可能遇到的串擾問題?！ ?. 模擬信號與數(shù)字信號在抗干擾能力方面
- 關(guān)鍵字： PCB 數(shù)?；旌?/a>
英特爾? FPGA 加速人工智能發(fā)展，助力深度學習應(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)更快地解決實際難題?！ 〗裉斓?nbsp;微軟必應(yīng)智能搜索(Intelligent Search)*新聞?wù)故玖擞⑻貭? FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)技術(shù)正如何有效支持全球最先進的一些人工智能平臺。借助實時人工智能，必應(yīng) (Bing)搜索引擎不僅能夠提供標準搜索結(jié)果，還能滿足用戶的更多需求，幫助其快速了解所需知識和信息。必應(yīng)智能搜索將提供答案而非網(wǎng)頁，支持系統(tǒng)理解詞語和詞
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PCB設(shè)計之模擬電路VS數(shù)字電路
- 本文就旁路電容、電源、地線設(shè)計、電壓誤差和由PCB布線引起的電磁干擾(EMI)等幾個方面，討論模擬和數(shù)字布線的基本相似之處及差別?！ 」こ填I(lǐng)域中的數(shù)字設(shè)計人員和數(shù)字電路板設(shè)計專家在不斷增加，這反映了行業(yè)的發(fā)展趨勢。盡管對數(shù)字設(shè)計的重視帶來了電子產(chǎn)品的重大發(fā)展，但仍然存在，而且還會一直存在一部分與模擬或現(xiàn)實環(huán)境接口的電路設(shè)計。模擬和數(shù)字領(lǐng)域的布線策略有一些類似之處，但要獲得更好的結(jié)果時，由于其布線策略不同，簡單電路布線設(shè)計就不再是最優(yōu)方案了。本文就旁路電容、電源、地線設(shè)計、電壓誤差和由PCB布線引起的電
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怎樣加速“深度學習”？GPU、FPGA還是專用芯片？
- 計算機發(fā)展到今天，已經(jīng)大大改變了我們的生活，我們已經(jīng)進入了智能化的時代。但要是想實現(xiàn)影視作品中那樣充分互動的人工智能與人機互動系統(tǒng)，就不得不提到深度學習?！ ∩疃葘W習 深度學習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習結(jié)構(gòu)。深度學習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習的概念由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，隨后提出多層自動編碼器深
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聽大神聊FPGA設(shè)計：豁然開朗
- FPGA是可編程芯片，因此FPGA的設(shè)計方法包括硬件設(shè)計和軟件設(shè)計兩部分。硬件包括FPGA芯片電路、存儲器、輸入輸出接口電路以及其他設(shè)備，軟件即是相應(yīng)的HDL程序以及最新才流行的嵌入式C程序。硬件設(shè)計是基礎(chǔ)，但其方法比較固定，本書將在第4節(jié)對其進行詳細介紹，本節(jié)主要介紹軟件的設(shè)計方法?！ ∧壳拔㈦娮蛹夹g(shù)已經(jīng)發(fā)展到SOC階段，即集成系統(tǒng)(Integrated System)階段，相對于集成電路(IC)的設(shè)計思想有著革命性的變化。SOC是一個復雜的系統(tǒng)，它將一個完整產(chǎn)品的功能集成在一個芯片上，包
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為啥大部分PCB電路板都是綠色的？
- 綠顏色是阻焊油墨，英文稱solder mask，主要成分是樹脂、滑石粉及顏料，目前市場上比較有名的主要有日本太陽taiyo、臺灣南亞樹脂、臺灣長興化工、臺灣永勝泰油墨等，價格一般在60~120元/公斤;當然還有其它顏色的，如紅色、黃色、黑色等等，綠色是用得最廣的?！ ￡P(guān)于這個問題(電路板為什么大部分都是綠色的?)的答案，有以下幾種說法： 觀點1、一般來說整個電子的板級產(chǎn)品都要經(jīng)過制板以及帖片過程，在制板過程中有幾道工序是要經(jīng)過黃光室的，綠色在黃光室的視覺效果要好一些，但這不是主要的。 在
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