復旦微電回應，FPGA 應用可能被 ASIC 芯片替代這一觀點。
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復旦微電 FPGA
RISC-V 指令集架構（ISA）的興起，由?RISC-V International?管理，正值半導體行業演變的一個激動人心的時期。新技術的誕生正在推動人工智能、物聯網、汽車工業，甚至太空探索等多個領域的進步。這些創新產品設計的出現恰逢SoC設計師推動新指令集（ISA）的推進（見圖1）。在這一交匯的時刻，RISC-V ISA脫穎而出，為設計師提供了更廣泛的CPU、NPU和IP核心選項，以適應當今技術爆炸不斷演變的環境。1. 此圖展示了截至2030年RISC-V SoC出貨量的數十億。
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SoC RISC-V ISA 開源
PCI-SIG外圍組件互連 Express Gen5（PCIe Gen5）是一種系統協議，主要用于系統中高速的數據傳輸。PCIe Gen5可實現32 Gb/s的傳輸速率。PCIe 幾乎集成在所有計算機系統中，包括服務器。PCIe是一種復雜的協議，包括鏈路訓練、TLP生成和事務、不同的有效載荷傳輸、錯誤TLP、流量控制以及RC和EP模式下的恢復狀態驗證。在對整個系統進行驗證之前，驗證協議至關重要。驗證工程師通過通用驗證方法（UVM）測試平臺參與驗證PCIe協議。除了驗證設置外，仿真工程師還提供驗證PCIe協
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Palladium 模擬器 PCIe 配置 FPGA
半導體設計的發展推動了現代片上系統（SoC）達到前所未有的復雜程度。當今最先進的SoC通常集成數百個智能屬性（IP）塊，涵蓋多個處理單元、專用加速器和高速互連。這一快速擴展還得益于多芯片架構的興起，旨在將擴展性和性能擴展到傳統單片設計的限制之外。這些進步帶來了重大挑戰，尤其是在管理實現芯片間無縫數據流的互連結構方面。傳統的互連解決方案，如交叉開關和總線架構，已被片上網絡（NoC）取代，后者提供可擴展的高帶寬通信，同時優化電力效率。不過，工程師仍需手動實現NoC設計的某些方面，使得工藝勞動強度較大。任何設計
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SoC 自動化 機器學習 NoC
全球功率系統和物聯網領域的半導體領導者英飛凌科技股份公司近日宣布，AMD?已測試英飛凌?64MB HYPERRAM??存儲芯片和?HYPERRAM??控制器?IP?在?AMD Spartan? UltraScale+??FPGA SCU35?評估套件上的使用情況，結果證明其可作為?AMD MicroBlaze? V?軟核?RISC-V?處理器經濟高效的高帶寬存儲解決方
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英飛凌 HYPERRM 存儲芯片 AMD FPGA
長期以來，Lattice Mach?系列FPGA在板級控制與安全應用領域樹立了性能、靈活性和能效方面的標桿。隨著全新Lattice MachXO4? FPGA系列的推出，萊迪思正重新定義下一代系統在控制與連接方面的可能性，為計算、工業、汽車、消費電子和通信等眾多市場領域的應用提供極具競爭力的能效表現、卓越的可靠性和靈活的設計方案。Lattice Mach 系列FPGA兼具無與倫比的系統可靠性、小巧的封裝尺寸和低功耗特性，已成功驅動海量應用，使設計人員即使在空間受限的環境中也能高效實現復雜的邏輯功能。該系列
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萊迪思 FPGA
汽車行業正經歷一場前所未有的革命。汽車中攝像頭、激光雷達和雷達等傳感器的普及，催生了先進的駕駛輔助系統（ADAS），這些系統為現代車輛在自動駕駛、安全和性能方面提供了前所未有的功能。然而，隨著傳感器活動的增加，行業也在硬件、計算和設計方面面臨重大挑戰。具體來說，這些傳感器產生的大量數據在數據管理、控制和處理方面帶來了問題。同時，實現性能和安全需要對這些數據進行實時、低延遲的處理。所有這些因素都導致人們意識到通用計算硬件已無法勝任這一任務。為了實現最高水平的車輛自動駕駛，行業已轉向硬件加速和定制電子設備，取
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FPGA ADAS
探索FPGA加速的語言模型如何重塑生成式人工智能，帶來更快的推理、更低的延遲和更優的語言理解。引言：大型語言模型近年來，大型語言模型（LLMs）徹底改變了自然語言處理領域，使機器能夠生成類人文本并進行有意義的對話。這些模型，如OpenAI的GPT，擁有驚人的語言理解和生成能力。它們可用于多種自然語言處理任務，包括文本生成、翻譯、摘要、情感分析等。大型語言模型通常通過深度學習技術構建，特別是使用變換器架構。Transformer是神經網絡模型，擅長捕捉序列中的長距離依賴關系，非常適合語言理解和生成任務。訓練
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FPGA chatgpt
實現FPGA加速LLM性能Speedster7t FPGA 在運行 Llama2 70B 參數模型時，與 GPU 解決方案相比表現如何？證據令人信服——Achronix Speedster7t FPGA 在處理大型語言模型（LLM）方面表現優異，通過提供計算能力、內存帶寬和卓越能效的最佳組合——這些是當今大型語言模型復雜需求的關鍵特質。像Llama2這樣的大型語言模型的快速發展，為自然語言處理（NLP）開辟了一條新的道路，有望帶來比以往任何時候都更接近人類的互動和理解。這些復雜的大型語言模型是創新的催化劑
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FPGA LLM
隨著人工智能（AI）模型日益復雜和普及，行業仍在努力尋找最有效的硬件，以滿足AI推理不斷變化的需求。雖然GPU、TPU和CPU傳統上處理各種AI工作負載，但FPGA——尤其是配合Achronix Speedster7t FPGA等高性能架構時——在靈活性、效率和實時性能方面提供了無與倫比的優勢。本文重點介紹了FPGA成為AI推理工作負載更優解決方案的五大架構原因，以及Achronix Speedster7t FPGA如何引領這一趨勢。1. 大規模并行性，調整到模型與連續處理任務的CPU和提供固定函數并行性
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AI FPGA
硅安全傳統上側重于密碼學，包括加固加密加速器和保護密鑰存儲。在系統芯片（SoC）設計中，這種方法不夠。SoC將多個組件，如核心、內存和第三方IP塊集成到一個芯片上。這種集成引入了硬件層面的漏洞，這些漏洞并非針對加密算法本身。相反，這些威脅利用芯片的物理實現和架構結構。對于系統架構師和工程師來說，了解這些漏洞至關重要。那么，這些非密碼風險究竟存在于哪里？這些擔憂可分為三大類：側信道攻擊、故障注入攻擊和架構隔離缺陷。側通道攻擊側信道攻擊（SCA）被動利用硬件在運行過程中產生的非預期信息泄漏。這種泄漏可能包括功
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SoC 硬件層面 漏洞
Altera?終于從英特爾獨立出來，使 Altera 能夠專注于 FPGA 芯片和工具。其最新發布的是Agilex 5 D系列，屬于其FPGA產品線的中段（見圖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。1. Altera最新的Agilex 5正好位于其FPGA產品線的中間位置。使用后量子加密安全啟動Agilex 產品組合由基于 RAM 的 FPGA
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量子 加密 FPGA
中國研究團隊宣布研發出晶圓級二維半導體 FPGA，這一成果可能推動二維材料向實用計算架構拓展邁出重要一步。該器件由復旦大學與紹興實驗室聯合開發，通過晶圓級二維半導體工藝實現了可重構數字邏輯功能。這項研究具有參考價值，因其聚焦二維半導體集成這一新興技術領域 —— 該領域正因抗輻射、低功耗電子應用，吸引國際社會日益增長的研究關注。邁向復雜二維半導體系統據?Yuecheng/Buildface?報道，該團隊將約 4000 個晶體管集成到功能性 FPGA 陣列中，在單一工藝流程內實現了二維數字
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FPGA 抗輻射 二維
物聯網規模持續擴張，但工程師仍需應對一系列復雜挑戰：標準碎片化、嚴苛的功耗與空間限制，以及性能與成本之間的持續權衡。不過，新一代無線系統級芯片（SoC）正逐步破解這些難題。Silicon Labs 首席技術官 Daniel Cooley 表示，這類物聯網芯片整合了無線連接、計算與安全功能，能降低硬件復雜度，縮短從工廠嵌入式傳感器到智能家居設備等各類產品的上市時間。“最終，所有無線應用都將具備一定程度的處理能力，” 他在上個月于得克薩斯州奧斯汀舉行的 Silicon Labs 2025 年 Works Wi
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無線物聯網 芯片 多協議 SoC
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