目前市场上对于AI芯片没有明确定义，一般认为，AI芯片即为面向人工智能应用的芯片。常见的芯片底层架构有四种：CPU、GPU、FPGA和ASIC。但是CPU是个万能逻辑芯片，不适用于执行AI任务，不论用在训练或是推论的任务，性能表现都太差，因此学界转而使用GPU，也就是英伟达的芯片，英伟达的GPU曾经在计算机视觉领域的盛事——ImageNet竞赛中获胜。
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ASIC AI
近年来，“中试基地”在力促创新的各地政策中出现的频率越来越高，也成为多地政府工作的重点，例如北京经济技术开发区就提出要重点培育集成电路IP设计等10个产业中试基地。 由于科技成果与产业化市场“距离”甚远，中试基地便应运而生。中试基地可以对科技成果进行二次开发，并可模拟实际生产工况来验证，极大地促进科技成果向经济市场转化。甚至有数据显示，科技成果经过中试验证后，转化成功率可达50%～80%，而未经过中试基地验证的，其转化成功率低于30%。 我国中试基地起源于20世纪90年代初，当时主要依托科研院所成
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集成电路 ASIC
最近收拾书架，翻出一张多年以前的ASIC项目开发流程图，一起回顾一下。典型的瀑布式开发流程： 以算法设计为主导 算法C代码手工转换为RTL RTL与算法C代码生成的测试向量对比进行验证 依赖FPGA做大量实时、现场测试 适合通信信号处理，音视频处理产品 1. 算法预研 确定了产品方向之后，算法工程师开始进行调研。 要学习研究行业内最新的研究成果、论文，提出创造性的方法来获得最好的性能。要使用真实的测试数据和仿真结果进行评估。最终交付为算法描述的C语言源码。 算法调研结束后需要进行
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ASIC FPGA
摘 要：
椭圆曲线加密是一种目前已知的所有公钥密码体制中能够提供最高比特强度的一种公钥体制。在FPGA实现椭圆曲线加密系统时，基于GF(2)的多项式有限域中的乘法、求逆运算是其中的两大难点。本文提供了一种椭圆曲线加密的FPGA实现的结构，着重讨论了基于GF(2)的多项式有限域中的乘法、求逆运算的实现，并与软件实现的性能进行了比较。 加密的安全性 从数论的角度来说，任何公钥密码系统都建立在一个NP(无法处理的问题)的基础上，即对于特定的问题，没有办法找到一个多项式时间算法求解该问题。一般求解此类
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FPGA ASIC
存储关乎安全，基于自主可控的需求才是政策强推的根本原因，而目前我国储芯片空白，几乎依赖进口，信息安全形势严峻，因此，我国必须强力推动存储芯片国产化的发展。
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ASIC FPGA
联发科已经在ASIC专用芯片领域已经取得不俗的成绩，并且业绩还在持续增长中，如此看来，联发科的7纳米没有选择手机而是进入ASIC这样的专用领域布局如今看来是非常正确的。
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芯片 联发科 ASIC
Marvell 公司日前宣布在新加坡设立卓越运营中心，该中心位于新加坡工业园核心地段——大成中心(Tai Seng Center)。Marvell公司在新加坡的业务历经二十多年的发展，已成为公司实现全球成功和可持续性成长的重要组成部分。作为Marvell公司在亚太地区的总部，这一全新的运营中心将涵盖包括分销、采购、质量控制、研发、产品测试工程、销售和客户支持在内的各种职责，还将对近期完成收购的Cavium 公司员工进行整合。 Marvell公司总裁兼CEO Matt Murphy (右五)出席新加坡
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Marvell ASIC
格芯今日宣布成立全资子公司Avera Semiconductor LLC，致力于为各种应用提供定制芯片解决方案。Avera Semi将充分利用与格芯的深厚联系，提供14/12nm以及更成熟技术的ASIC产品，同时为客户提供7nm及以下的新能力和替代代工工艺。 Avera Semi拥有无与伦比的ASIC专业知识传承，充分利用世界一流团队，在过去25年中完成了2,000多项复杂设计。Avera Semi拥有850多名员工，年收入超过5亿美元，14nm设计收入预计超过30亿美元，具有十分显著的优势，为客户
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半导体产业从来就不是单纯的巿场经济产物，既便如美、日、韩及台湾等也都不乏政府角色。但若把跻身全球前十强，在中高端市场与苹果、高通齐名，以及挟中低端市场优势，夺下手机芯片出货量之冠的大陆IC设计双雄：华为海思及紫光展锐的成功，若全归因于政府政策的支持，则不免轻忽他们的未来潜力。 华为总裁任正非说过，华为的成功不是归功于政府支持，而是得益于全体员工的努力。展讯前董事长李力游也表示，我们的生存是靠市场不是靠国家扶持。「向海盗学管理」一书中也提到，伟大的企业都不是凭空出现的，其背后的团队力量一定起了很大的支
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芯片 ASIC
格芯今日宣布成立全资子公司Avera Semiconductor LLC，致力于为各种应用提供定制芯片解决方案。Avera Semi将充分利用与格芯的深厚联系，提供14/12nm以及更成熟技术的ASIC产品，同时为客户提供7nm及以下的新能力和替代代工工艺。 Avera Semi拥有无与伦比的ASIC专业知识传承，充分利用世界一流团队，在过去25年中完成了2,000多项复杂设计。Avera Semi拥有850多名员工，年收入超过5亿美元，14nm设计收入预计超过30亿美元，具有十分显著的优势，为客户
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格芯 ASIC
AI芯片是当前科技产业和社会关注的热点，也是AI技术发展过程中不可逾越的关键一环，不管有什么好的AI算法，要想最终应用，就必然要通过芯片实现。 谈AI芯片，就必须先对AI下一个定义。在莱迪斯半导体亚太区资深事业发展经理陈英仁看来，“AI神经网络”不是简单定义为某类产品，而是一个新的设计方法，“传统的一些算法，是照规则、照逻辑的，神经网络是用数据训练出来的结果。”那今天小编就给大家剖析四大AI芯片。 四大AI芯片 GPU：又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一
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GPU FPGA ASIC
传统的数字电压表设计通常以大规模ASIC(专用集成电路)为核心器件，并辅以少量中规模集成电路及显示器件构成。这种电压表的设计简单、精确度高，但是由于采用了ASIC器件使得它欠缺灵活性，其系统功能固定，难以更新扩展。而应用FPGA设计的电压表，采用FPGA芯片控制通用A/D转换器，可使速度、灵活性大大优于通用数字电压表。、 本文采用STEP-MAX10M08核心板和STEP Base Board V3.0底板来完成简易电压表设计，我们将设计拆分成三个功能模块实现： ADC081S101_driver
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人们对宽带服务的带宽要求越来越高，促使芯片供应商使用更多的高速串行收发器。因此，下一代应用采用了多种数据速率，从几Mbps 到数百Gbps，在一种
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FPGA ASIC 40 nm
1.引言 随着红外焦平面阵列技术的快速发展，红外成像系统实现了高帧频、高分辨率、高可靠性及微型化，在目标跟踪、智能交通监控中得到了越来越多的应用，并向更加广泛的军事及民用领域扩展。实时红外图像处理系统一般会包括非均匀校正、图像增强、图像分割、区域特征提取、目标检测及跟踪等不同层次的实时图像处理算法，由于图像处理的数据量大，数据处理相关性高，因此实时红外图像处理系统必须具有强大的运算能力。目前有些红外图像处理系统使用FPGA实现可重构计算系统[1]，运算速度快，但对于复杂算法的实现难度比较高，且灵活性
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DSP FPGA ASIC
AI芯片不会是一两颗芯片打遍天下，整体而言，FPGA、GPU、ASIC三大主要AI芯片将在很长一段时间内同时存在。
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