近日，奎芯科技自主研发的LPDDR5X PHY IP在8nm工艺上顺利完成流片验证。实测不仅稳定达到9600Mbps速率，更超频跑通10.8Gbps，展现出在先进工艺节点上挑战极致带宽的非凡能力，为高性能计算、AI边缘计算等场景提供了高性价比的内存接口方案。满血性能：从标准到巅峰的跨越2-rank DRAM测试子板挂载方案本次流片验证采用了挂载2-rank DRAM测试子板的方案，全面覆盖了从低速到极速的工作场景。满血达标：该IP在1000Mbps至9600Mbps的速率范围内实现了DLL的精准锁定。极致
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奎芯科技 LPDDR5X IP 硅验证 9600Mbps
FPGA 原型验证与硬件仿真，几乎同时起源于用可重构硬件实现数字设计的需求，而这一切得益于 FPGA 的诞生。但从一开始，两者的驱动目标就截然不同：硬件仿真：为应对设计复杂度而生，解决纯软件仿真无法验证百万门级芯片的问题，强调可控性与深度调试。FPGA 原型验证：为追求速度与真实运行而生，目标是在流片前高速运行设计，支撑软件开发、系统验证与真实业务负载。几十年来，二者长期处于平行世界，不仅技术目标不同，更有不同的工程思维与文化。如今，在市场与软件定义系统的推动下，两者已不再孤立，共同归入硬件辅助验证（HA
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FPGA 原型验证 硬件仿真
近日，全球最大专注于FPGA解决方案的提供商Altera宣布，将其Agilex®、MAX® 10和Cyclone® V FPGA系列的产品生命周期支持延长至2045年。此举彰显了Altera作为独立FPGA解决方案提供商专注客户长期需求、保障供应链稳定性，以及持续为基于FPGA的关键任务应用提供支持的坚定策略。此次延长生命周期支持的举措，进一步巩固了Altera对工业、通信、航空航天、医疗和交通等领域的客户构建长生命周期系统的坚定承诺。在这些市场中，半导体平台需要保证数十年的可用性和持续支持。通过这一举措
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Altera FPGA
SiFive 完成超额认购的 G 轮融资，募资 4 亿美元，由 Atreides Management 领投，英伟达参投，正式加速进军数据中心 CPU IP 领域。本轮融资后，这家总部位于圣克拉拉的公司估值达36.5 亿美元。据路透社报道，CEO 帕特里克・利特尔表示，本轮融资有望成为其 IPO 前最后一轮私募融资。融资用途与数据中心战略SiFive 表示，新资金将用于三大方向：加速下一代高性能数据中心架构研发扩大工程团队深化其 CPU 平台的软件栈建设具体投入领域包括：高性能标量、向量、矩阵 RISC-
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SiFive 数据中心 CPU IP
我供职于一家 RISC‑V IP 公司晶心科技（Andes)，但我真心为 Arm 加油 —— 可能比我这个职位的大多数人愿意承认的还要多。不是因为我搞不清谁和谁竞争，而是因为对 Arm 股东最有利的一步，恰恰也是迄今为止给 RISC‑V 带来最大东风的一步。这本质上不是一个 “Arm 对决 RISC‑V” 的故事，而是一个平台经济学的故事：当中立的平台提供商开始与它赋能的客户正面竞争时，会发生什么。一、向价值链上游攀登 —— 这在商业上完全合理纵观历史，Arm 一直在稳步向价值链上游走：从 CPU IP，
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晶心科技 IP RISC‑V Arm
在AI大模型、超算集群和云原生数据中心蓬勃发展的今天，芯片内部和节点中的“数据高速公路”和“存储中枢”正成为制约处理器算力释放和节点整体性能的核心瓶颈。SmartDV作为领先的半导体知识产权（设计IP）与验证IP（VIP）解决方案提供商，正以其全面的高速接口、内存控制器与互连IP产品，为各类AI处理器、加速器和系统级芯片（SoC），高性能计算（HPC） 及数据中心处理器注入“超高速、低延迟、可扩展”的设计基因。3月10日至12日，SmartDV在于德国纽伦堡展览中心举办的2026年嵌入式世界展（Embed
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SmartDV 连接与存储 IP 算力芯片
3月27日，上海复旦微电子集团股份有限公司发布了2025年年度报告。报告显示，公司全年实现营业收入39.82亿元，同比增长10.92%；归属于上市公司股东的净利润为2.32亿元，同比下降59.42%；扣除非经常性损益后的净利润为1.42亿元，降幅达69.3%。 报告显示，复旦微电的FPGA产品线表现突出，实现销售收入约13.16亿元，继续保持国内领先地位，并在通信、人工智能及高可靠领域持续扩展。安全与识别芯片收入约8.55亿元，其中RFID与传感芯片表现强劲。非挥发存储器收入约10.42亿元，受
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复旦微电 FPGA
中国，上海——2026年3月26日——低功耗可编程领域的领导者，莱迪思半导体（NASDAQ: LSCC）今日宣布正式加入英伟达（NVIDIA） Halos AI系统检测实验室生态体系。该实验室是首个获得美国国家标准协会认证委员会（ANSI National Accreditation Board，ANAB）认证、针对人工智能驱动的物理系统的检测实验室。此项合作在英伟达 GTC 2026大会上正式公布，莱迪思将与英伟达及其他Halos生态成员携手，开发基于Halos认证的Holoscan传感器桥接技术的物理
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莱迪思半导体 英伟达 AI FPGA
1 VPU向高效、高质、低延迟发展随着AI技术的爆发，带来了视频分辨率和数据量的不断攀升，专用于视频编解码处理的VPU应运而生，成为各类视频应用的“超级工匠”。如今，VPU已成为支撑云、边、端等关键场景的核心算力单元，是半导体和AI算力赛道的重要组成部分。VPU主要由两大类芯片/硬件模块构成：一类是VPU芯片；另一种是嵌入在各种SoC、处理器、控制器等芯片/硬件模块中的VPU引擎。但是万变不离其宗，都离不开强大的VPU IP核芯。目前VPU、VPU IP的发展趋势是什么？答案是：在云、边、端场景中AI无
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VPU VPU IP 安谋科技Arm China 安谋
凭借可重构硬件与确定性低延迟性能的结合，FPGA 在边缘人工智能领域的应用持续拓展。如今，开发者对高性能、低功耗嵌入式计算模块的选择范围空前广泛，因此更难筛选出最适配的方案。这些模块可定制尺寸、成本和性能，无需依赖定制硬件，也无需面对大规模组件级设计带来的工程成本。开放式平台能规避电子工程师常遇的问题，比如元器件过时。即便部分供应商停止支持某类形态，其他厂商仍可接手提供新硬件；同时也为硬件供应商打造了公平竞争环境，让其能在性能和性价比上同台竞技。边缘计算的硬件需求随着人工智能工作负载持续从云端走向边缘，边
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FPGA 边缘人工智能 确定性延迟 能效
FPGA 和 DSP 的效率仍不及硬连线芯片，但在生命科学、AI 处理、汽车、5G/6G 芯片等需求频繁迭代的市场中依然极具价值。现场可编程特性为新协议、标准及架构修改提供了长期适配性，如同一块 “空白画布”，可适配各类工作负载。“芯片外围设有可编程 I/O 环，可接入任意类型的 I/O，并将其转换为可在后处理和特定工作负载引擎中使用的形式，” Altera 业务管理部门主管 Venkat Yadavalli 表示。但 FPGA、嵌入式现场可编程门阵列（eFPGA）和 DSP 的设计复杂且耗时
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人工智能 FPGA DSP 可编程逻辑
人形机器人市场正快速从概念走向商用落地。得益于传感、驱动与边缘智能技术的大幅进步，原本仅存在于科研实验室的成果，现已成为工厂、仓库及各类服务场景落地应用。随着这类系统承担愈发复杂的任务，开发人员必须在严苛的功耗与散热限制下，实现高密度传感器融合、亚微秒级电机控制环路和实时感知能力。如今核心问题已不再是 “能否造出人形机器人”，而是能否确保其安全、自主地运行。莱迪思 FPGA 在这一转型中扮演关键角色：在驱动感知与灵巧操作的电机和传感器近端，提供低功耗、高确定性的处理能力。通过添加锚定可信平台模块（TPM）
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人形机器人 莱迪思 FPGA
专注于引入新品的全球电子元器件和工业自动化产品授权代理商贸泽电子 (Mouser Electronics) 即日起开售Altera全新Agilex™ 5 FPGA和SoC产品。Agilex 5系列FPGA和SoC产品可广泛应用于需要高性能、低功耗、小规格及高逻辑密度的应用，涵盖无线与有线通信、视频与广播设备、工业、测试测量、数据中心、医疗等应用场景。 Altera Agilex 5 FPGA和SoC系列产品在FPGA架构中融入了采用AI张量模块的增强型DSP，可提供高效的AI与DSP处理能力。此
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贸泽电子 工业 AI 医疗 数据中心 Altera Agilex 5 FPGA SoC
想要在噪声中提取微弱信号？不想被传统台式仪器的固定功能束缚？NI最新的锁相放大器FPGA参考设计来了！这是一套开放的IP，能够将PXI R系列、FlexRIO甚至示波器“变身”为高性能数字锁相放大器。为什么我们需要开放的LIA架构？在基础物理、材料科学、光学测量的前沿探索中，以及生物医药、分布式传感、惯性导航等高端工业应用里，如何从强噪声背景中精准提取微弱信号，始终是测量的核心挑战。锁相放大器（LIA）因此被公认为微弱信号检测的“神器”。然而，传统台式LIA往往受限于其“黑盒”属性：通道数固定、体积笨重、
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NI FPGA 参考设计
人工智能的发展之路并非一帆风顺。媒体与华尔街对人工智能行业情绪的任何细微变化，都会表现出极端且剧烈的反应。狄更斯早已预见这般光景：“那是最美好的时代，那是最糟糕的时代；那是智慧的年头，那是愚昧的年头；那是信仰的时期，那是怀疑的时期；那是光明的季节，那是黑暗的季节；那是希望的春天，那是失望的冬天。” 在这些喧嚣的头条背后，人工智能推理的规模化发展正面临一个关键难题：芯片的理论峰值性能与系统厂商能实际保障的性能之间，差距正不断扩大。这一差距对算力的功耗需求和系统安全性，都产生了重大影响。这一性能差距究竟从何而
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人工智能 IP Arteris
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