人工智能（AI）在边缘计算领域正经历着突飞猛进的高速发展，根据IDC的最新数据，全球边缘计算支出将从2024年的2280亿美元快速增长到2028年的3780亿美元*。这种需求的增长速度，以及在智能制造、智慧城市等数十个行业中越来越多的应用场景中出现的渗透率快速提升，也为执行计算任务的硬件设计以及面对多样化场景的模型迭代的速度带来了挑战。AI不仅是一项技术突破，它更是软件编写、理解和执行方式的一次永久性变革。传统的软件开发基于确定性逻辑和大多是顺序执行的流程，而如今这一范式正在让位于概率模型、训练行为以及数
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并行计算 GPU GPU IP
芯原股份（芯原）近日宣布其超低能耗且高性能的神经网络处理器（NPU）IP现已支持在移动端进行大语言模型（LLM）推理，AI算力可扩展至40 TOPS以上。该高能效NPU架构专为满足移动平台日益增长的生成式AI需求而设计，不仅能够为AI PC等终端设备提供强劲算力支持，而且能够应对智慧手机等移动终端对低能耗更为严苛的挑战。芯原的超低能耗NPU IP具备高度可配置、可扩展的架构，支持混合精度计算、稀疏化优化和并行处理。其设计融合了高效的内存管理与稀疏感知加速技术，显著降低计算负载与延迟，确保AI处理流畅、响应
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芯原 NPU 大语言模型推理 NPU IP
近日，一站式定制芯片及IP供应商——灿芯半导体（上海）股份有限公司宣布推出基于28HKC+ 0.9V/1.8V平台的Ternary Content-Addressable Memory (TCAM) IP。该IP具有高频率和低功耗特性，随着网络设备中快速处理路由表与访问控制列表（ACL）等需要高效查找的场景不断增加，该IP将被高端交换机、路由器等芯片广泛采用。灿芯半导体此次发布的TCAM IP包含全自研Bit cell，符合逻辑设计规则，良率高；在可靠性方面，这款TCAM抗工艺偏差强，具有高可靠
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灿芯 28HKC+ 工艺平台 TCAM IP
西班牙的 SemiDynamics 开发了一种完全可编程的神经处理单元 （NPU） IP，它结合了 CPU、向量和张量处理，可为大型语言模型和 AI 推荐系统提供高达 256 TOPS 的吞吐量。Cervell NPU 基于 RISC-V 开放指令集架构，可从 8 个内核扩展到 64 个内核。这使设计人员能够根据应用的要求调整性能，从紧凑型边缘部署中 1GHz 的 8 TOPS INT8 到数据中心芯片中高端 AI 推理中的 256 TOPS INT4。这是继 12 月推出的一体化架构之后发布的，本白皮书
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SemiDynamics RISC-V NPU
5 月 7 日消息，当地时间 5 月 5 日，英特尔宣布成为唯一在 MLPerf Client v0.6 基准测试中实现全 NPU 支持的企业。英特尔表示，该结果标志着行业首个针对客户端 NPU 的大语言模型（LLM）性能标准化评估。测试数据显示，英特尔酷睿 Ultra 200 处理器在 GPU 和 NPU 上的输出速度远超人类平均阅读速度。英特尔客户端 PC 产品营销副总裁兼总经理丹尼尔・罗杰斯（Daniel Rogers）表示，“我们很荣幸能够引领行业，实现客户端 PC 平台的全 NPU 加速和领先
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英特尔 MLPerf Client 0.6 基准测试 NPU
确定IP技术发布的日期有时是一项挑战，尤其是英国处理器内核IP设计商 ARM。不过有证据可查的是第一款Arm内核处理器是在1985年4月26日在英国剑桥的Acorn上流片的，我们暂且将这个时间作为Arm真正进入IC设计领域的原点。ARM1是Acorn继BBC Micro家用电脑成功之后自主开发的处理器。它由Sophie Wilson和Steve Furber开发。当日这颗处理器流片前在设计和制造方面已经进行了好几个月的开发，而且硅片最后花了好几个月才回到剑桥。 “它的设计制造成本低廉，由于设计对微处理器的
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Arm IP
摘要本文介绍了一种在FPGA中实现的增强型正交频分复用（OFDM）调制器设计，它使用了逆FFT模式的莱迪思快速傅立叶变换（FFT）Compiler IP核和莱迪思有限脉冲响应（FIR）滤波器IP核。该设计解决了在没有主控制器的情况下生成复杂测试模式的常见难题，大大提高了无线链路测试的效率。通过直接测试模拟前端的JESD204B链路，OFDM调制器摆脱了对主机控制器的依赖，简化了初始调试过程。该设计可直接在莱迪思FPGA核中实现，从而节省成本并缩短开发周期。该调制器的有效性验证中使用了Avant-X70 V
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莱迪思半导体 iFFT FIR IP 5G OFDM
为了提供更好的用户体验，包括高质量的视频传输、更新的笔记本电脑（例如最新的 AI PC）和其他前沿设备，都需要 5 纳米及以下的先进节点 SoC，以达成出色的功耗、性能和面积（PPA）目标。然而，随着技术发展到 5 纳米以下的工艺节点，SoC 供应商面临各种挑战，例如平衡低功耗和低工作电压（通常低于 1.2V）的需求。与此同时，市场也需要高分辨率相机、更快的帧率和 AI 驱动的计算，这就要求接口具有更高的数据传输速率和更强的抗电磁干扰（EMI）能力。随着这些性能要求变得越来越复杂，市场亟需创新的解决方案来
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Cadencee USB2V2 IP
创意2日宣布，自主研发的HBM4控制器与PHY IP完成投片，采用台积电最先进N3P制程技术，并结合CoWoS-R先进封装，成为业界首个实现12 Gbps数据传输速率之HBM4解决方案，为AI与高效能运算（HPC）应用树立全新里程碑。HBM4 IP以创新中间层（Interposer）布局设计优化信号完整性（SI）与电源完整性（PI），确保在CoWoS系列封装技术下稳定运行于高速模式。 创意指出，相较前代HBM3，HBM4 PHY（实体层）效能显著提升，带宽提升2.5倍，满足巨量数据传输需求、功耗效率提升1
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创意 HBM4 IP 台积电 N3P
近日，一站式定制芯片及IP供应商——灿芯半导体（上海）股份有限公司宣布推出基于28HKD 0.9V/2.5V 平台的DDR3/4, LPDDR3/4 Combo IP 。该IP具备广泛的协议兼容性，支持DDR3, DDR3L, DDR4和LPDDR3, LPDDR4协议，数据传输速率最高可达2667Mbps，并支持X16/X32/X64等多种数据位宽应用。灿芯半导体此次发布的DDR3/4, LPDDR3/4 Combo IP集成高性能DDR&nb
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灿芯半导体 DDR3/4 LPDDR3/4 Combo IP
Imagination于不久前正式发布了DXTP GPU IP，这款新产品的亮点在于，在标准图形工作负载下，其能效比（FPS/W）相比前代产品实现了高达20%的提升。作为GPU IP行业的领导者，截至2023年的公开数据显示，搭载Imagination IP授权的芯片累计出货量高达110亿颗。这些芯片广泛应用于移动设备（包括智能手机）、汽车、消费电子产品和电脑等多个领域。此次功效得到大幅提升的DXTP GPU的发布，正值在DeepSeek等大模型技术的推动下，边缘AI设备广泛兴起的产业转型期，功效更高的G
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Imagination GPU GPU IP
当一辆汽车的性能不再由发动机排量决定，而是取决于车载芯片的算力与软件的智能程度，这场由" 软件定义汽车"（SDV）引发的产业革命已势不可挡。在2025 年CES 展会上，全球科技巨头纷纷亮出面向未来十年的智能汽车解决方案，而在这场技术竞速中，芯片架构的创新与人工智能的深度应用正在重塑整个汽车产业链。在这个背景之下，EEPW 与Imagination 的高级产品总监Rob Fisher进行了深度的交流采访，揭示了这场变革背后的技术逻辑与产业图景。Imagination 高级产品总监Rob
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202503 Imagination 软件定义汽车 GPU IP
3月7日，国芯科技在最新投资者关系活动记录表中透露， 基于“RISC-V CPU + AI NPU”双核方案，公司在汽车电子和工业控制应用领域打造系列化新芯片产品。其中，在汽车电子MCU芯片方面，公司结合了客户产品应用需求、AI技术发展趋势和自身CPU技术设计积淀，已启动首颗基于RSIC-V架构的高性能车规MCU芯片CCFC3009PT的设计开发。CCFC3009PT是面向汽车智能驾驶、跨域融合和智能底盘等领域应用而设计开发的高端域控MCU芯片，芯片适应汽车电子域控器的高算力、高速通信、功能安全和信息安全
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工业控制 risc-v MCU CPU NPU 国芯科技
2024年，得益于智能家居技术的进步、连接的增强以及行业标准的演进，物联网(IoT)继续迅速扩张。展望未来，2025年将迎来更多创新，特别是在智能家居和楼宇领域。预计在2025年，以下七大关键趋势将塑造物联网的格局。1.AI/ML将通过无线技术赋能边缘智能人工智能和机器学习的最新进展将提高我们生活的智能化和自动化水平，特别是在智能家居和楼宇领域。然而，将智能设备生成的大量数据流传输到云端，会缩短电池寿命并增加系统响应时间。对于许多边缘设备而言，在本地运行AI/ML的部分计算将极大地提高整体系统性能。恩智浦
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无线连接 恩智浦 eIQ 神经处理单元 NPU AI加速器
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