RISC-V 指令集架构（ISA）的兴起，由 RISC-V International 管理，正值半导体行业演变的一个激动人心的时期。新技术的诞生正在推动人工智能、物联网、汽车工业，甚至太空探索等多个领域的进步。这些创新产品设计的出现恰逢SoC设计师推动新指令集（ISA）的推进（见图1）。在这一交汇的时刻，RISC-V ISA脱颖而出，为设计师提供了更广泛的CPU、NPU和IP核心选项，以适应当今技术爆炸不断演变的环境。1. 此图展示了截至2030年RISC-V SoC出货量的数十亿。
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SoC RISC-V ISA 开源
PCI-SIG外围组件互连 Express Gen5（PCIe Gen5）是一种系统协议，主要用于系统中高速的数据传输。PCIe Gen5可实现32 Gb/s的传输速率。PCIe 几乎集成在所有计算机系统中，包括服务器。PCIe是一种复杂的协议，包括链路训练、TLP生成和事务、不同的有效载荷传输、错误TLP、流量控制以及RC和EP模式下的恢复状态验证。在对整个系统进行验证之前，验证协议至关重要。验证工程师通过通用验证方法（UVM）测试平台参与验证PCIe协议。除了验证设置外，仿真工程师还提供验证PCIe协
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Palladium 模拟器 PCIe 配置 FPGA
半导体设计的发展推动了现代片上系统（SoC）达到前所未有的复杂程度。当今最先进的SoC通常集成数百个智能属性（IP）块，涵盖多个处理单元、专用加速器和高速互连。这一快速扩展还得益于多芯片架构的兴起，旨在将扩展性和性能扩展到传统单片设计的限制之外。这些进步带来了重大挑战，尤其是在管理实现芯片间无缝数据流的互连结构方面。传统的互连解决方案，如交叉开关和总线架构，已被片上网络（NoC）取代，后者提供可扩展的高带宽通信，同时优化电力效率。不过，工程师仍需手动实现NoC设计的某些方面，使得工艺劳动强度较大。任何设计
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SoC 自动化 机器学习 NoC
全球功率系统和物联网领域的半导体领导者英飞凌科技股份公司近日宣布，AMD 已测试英飞凌 64MB HYPERRAM™ 存储芯片和 HYPERRAM™ 控制器 IP 在 AMD Spartan™ UltraScale+™ FPGA SCU35 评估套件上的使用情况，结果证明其可作为 AMD MicroBlaze™ V 软核 RISC-V 处理器经济高效的高带宽存储解决方
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英飞凌 HYPERRM 存储芯片 AMD FPGA
长期以来，Lattice Mach™系列FPGA在板级控制与安全应用领域树立了性能、灵活性和能效方面的标杆。随着全新Lattice MachXO4™ FPGA系列的推出，莱迪思正重新定义下一代系统在控制与连接方面的可能性，为计算、工业、汽车、消费电子和通信等众多市场领域的应用提供极具竞争力的能效表现、卓越的可靠性和灵活的设计方案。Lattice Mach 系列FPGA兼具无与伦比的系统可靠性、小巧的封装尺寸和低功耗特性，已成功驱动海量应用，使设计人员即使在空间受限的环境中也能高效实现复杂的逻辑功能。该系列
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莱迪思 FPGA
汽车行业正经历一场前所未有的革命。汽车中摄像头、激光雷达和雷达等传感器的普及，催生了先进的驾驶辅助系统（ADAS），这些系统为现代车辆在自动驾驶、安全和性能方面提供了前所未有的功能。然而，随着传感器活动的增加，行业也在硬件、计算和设计方面面临重大挑战。具体来说，这些传感器产生的大量数据在数据管理、控制和处理方面带来了问题。同时，实现性能和安全需要对这些数据进行实时、低延迟的处理。所有这些因素都导致人们意识到通用计算硬件已无法胜任这一任务。为了实现最高水平的车辆自动驾驶，行业已转向硬件加速和定制电子设备，取
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FPGA ADAS
探索FPGA加速的语言模型如何重塑生成式人工智能，带来更快的推理、更低的延迟和更优的语言理解。引言：大型语言模型近年来，大型语言模型（LLMs）彻底改变了自然语言处理领域，使机器能够生成类人文本并进行有意义的对话。这些模型，如OpenAI的GPT，拥有惊人的语言理解和生成能力。它们可用于多种自然语言处理任务，包括文本生成、翻译、摘要、情感分析等。大型语言模型通常通过深度学习技术构建，特别是使用变换器架构。Transformer是神经网络模型，擅长捕捉序列中的长距离依赖关系，非常适合语言理解和生成任务。训练
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FPGA chatgpt
实现FPGA加速LLM性能Speedster7t FPGA 在运行 Llama2 70B 参数模型时，与 GPU 解决方案相比表现如何？证据令人信服——Achronix Speedster7t FPGA 在处理大型语言模型（LLM）方面表现优异，通过提供计算能力、内存带宽和卓越能效的最佳组合——这些是当今大型语言模型复杂需求的关键特质。像Llama2这样的大型语言模型的快速发展，为自然语言处理（NLP）开辟了一条新的道路，有望带来比以往任何时候都更接近人类的互动和理解。这些复杂的大型语言模型是创新的催化剂
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FPGA LLM
随着人工智能（AI）模型日益复杂和普及，行业仍在努力寻找最有效的硬件，以满足AI推理不断变化的需求。虽然GPU、TPU和CPU传统上处理各种AI工作负载，但FPGA——尤其是配合Achronix Speedster7t FPGA等高性能架构时——在灵活性、效率和实时性能方面提供了无与伦比的优势。本文重点介绍了FPGA成为AI推理工作负载更优解决方案的五大架构原因，以及Achronix Speedster7t FPGA如何引领这一趋势。1. 大规模并行性，调整到模型与连续处理任务的CPU和提供固定函数并行性
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AI FPGA
硅安全传统上侧重于密码学，包括加固加密加速器和保护密钥存储。在系统芯片（SoC）设计中，这种方法不够。SoC将多个组件，如核心、内存和第三方IP块集成到一个芯片上。这种集成引入了硬件层面的漏洞，这些漏洞并非针对加密算法本身。相反，这些威胁利用芯片的物理实现和架构结构。对于系统架构师和工程师来说，了解这些漏洞至关重要。那么，这些非密码风险究竟存在于哪里？这些担忧可分为三大类：侧信道攻击、故障注入攻击和架构隔离缺陷。侧通道攻击侧信道攻击（SCA）被动利用硬件在运行过程中产生的非预期信息泄漏。这种泄漏可能包括功
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SoC 硬件层面 漏洞
Altera 终于从英特尔独立出来，使 Altera 能够专注于 FPGA 芯片和工具。其最新发布的是Agilex 5 D系列，属于其FPGA产品线的中段（见图1）。Agilex FPGA 还可以集成硬 Arm CPU 逻辑，如双核 Arm Cortex-A55 和双核 Arm Cortex-A76 硬逻辑。Agilex 9 系列支持直接射频技术。1. Altera最新的Agilex 5正好位于其FPGA产品线的中间位置。使用后量子加密安全启动Agilex 产品组合由基于 RAM 的 FPGA
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量子 加密 FPGA
中国研究团队宣布研发出晶圆级二维半导体 FPGA，这一成果可能推动二维材料向实用计算架构拓展迈出重要一步。该器件由复旦大学与绍兴实验室联合开发，通过晶圆级二维半导体工艺实现了可重构数字逻辑功能。这项研究具有参考价值，因其聚焦二维半导体集成这一新兴技术领域 —— 该领域正因抗辐射、低功耗电子应用，吸引国际社会日益增长的研究关注。迈向复杂二维半导体系统据 Yuecheng/Buildface 报道，该团队将约 4000 个晶体管集成到功能性 FPGA 阵列中，在单一工艺流程内实现了二维数字
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FPGA 抗辐射 二维
物联网规模持续扩张，但工程师仍需应对一系列复杂挑战：标准碎片化、严苛的功耗与空间限制，以及性能与成本之间的持续权衡。不过，新一代无线系统级芯片（SoC）正逐步破解这些难题。Silicon Labs 首席技术官 Daniel Cooley 表示，这类物联网芯片整合了无线连接、计算与安全功能，能降低硬件复杂度，缩短从工厂嵌入式传感器到智能家居设备等各类产品的上市时间。“最终，所有无线应用都将具备一定程度的处理能力，” 他在上个月于得克萨斯州奥斯汀举行的 Silicon Labs 2025 年 Works Wi
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无线物联网 芯片 多协议 SoC
最近，复旦大学与邵新实验室联合研究团队，由彭周鹏和鲍文中带领，在二维半导体集成电路领域取得了又一项全球领先的突破——开发出全球首个使用晶圆级二维半导体材料制造的现场可编程门阵列（FPGA）。研究结果发表在《国家科学评论》上。据乐诚发布，该芯片利用二维半导体材料实现低功耗运行、可重构性和高可靠性，为下一代智能计算和航天电子提供了新的硬件解决方案。FPGA集成了约4000个晶体管，标志着二维半导体从简单逻辑电路向复杂可重构功能系统的历史性飞跃。与团队早期的“Infinity”芯片——全球首款基于二维半导体材料
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