- 我们的产品设计涉及到更多协议和数十亿门设计，还要最大程度降低能耗，软件也变得日益繁多复杂，对于网络应用，还存在数百个交换机和路由器端口，因此我们需要可扩展的虚拟硬件仿真。我们需要进行大量验证，来设计用于组成物联网 (IoT) 和网络生态系统的产品和网络。这些都是非常复杂的大规模设计。它们使用大量的软件，而且必须满足严格的低功耗要求。
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物联网 硬件仿真 SoC IOT EDA 网络验证 Mentor
- 过去十年来，功率已经成为一个关键的设计考虑，并在工程师设计与验证系统方面带来了一些巨大的挑战。物理学不再提供免费便车。
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功率 动态功率控制 EDA DVFS
- EDA技术发展迅猛，完全可以用日新月异来描述。EDA技术的应用广泛，现在已涉及到各行各业。EDA水平不断提高，设计工具趋于完美的地步。EDA市场日趋成熟，但我国的研发水平仍很有限，尚需迎头赶上。
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IC设计 PCB设计 电子电路设计 EDA SPICE 华大
- 日前Google针对资料中心市场推出自家晶片Tensor Processing Unit (TPU)，专门应付处理大量数据需求。评论指出，Google之所以推出该技术，主要出发点在于追求效能、降低耗能与带领其他业者一同加入打造TPU的行列。
据Network World报导，过去由IBM大型主机与升阳(Sun)伺服器处理的资料中心工作量自从受到诸如Google等云端业者带动后，更让英特尔(Intel)的PC硬体将其普及化，不过，日前Google公布自家TPU效能与架构详细研究报告后，上述情况恐将
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Google AI
- 试想一下，我们在高速公路上使用GPS导航时，我们更愿意口述目的地还是手动输入目的地?未来，语音将极大程度上代替键盘，成为我们与计算机交流的主要方式。 随着深度学习、大数据以及云计算在语音识别中的广泛应用，语音识别的技术得到了长足的进展，在此方面有多年经验的东芝综合运用其先进的语音、图像识别技术并综合云计算服务，开发出能够助力人与人交流的AI技术——“RECAIUS™”。 东芝产业信息通信技术ICT解决方案公司负责“RECAIUS™”项目研发的梅木秀雄介绍说：“为了实现人与AI安心、舒适、协调共存，
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东芝 AI
- VHDL超高速集成电路硬件描述语言是随着集成电路系统化和高度集成化逐步发展起来的，是一种用于数字系统设计、测试，面向多领域、多层次的IEEE标准硬件描述语言。
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VHDL Max+PlusⅡ EDA
- 一千个安防企业有一千种生存之道，但是他们的创新和发展一定离不开市场的热点、行业的必然趋势。正如现阶段的安防行业，人们对AI 津津乐道，安防企业也在不断寻找AI与安防产品和技术更好的融合。“AI+安防”才刚刚开始，作为安防企业应该在这片新领域中重塑核心竞争力呢?把握这些很关键!
发挥技术优势，大刀阔斧进行创新
目前的人工智能算法大都基于深度学习实现，深度学习训练神经网络模型是基于海量的训练集，同时需要训练集中的数据具有多样性和完备性。而安防行业最大的资源就是海量高清的
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安防 AI
- 在综合和仿真方面，EDA供应商是公认的专家；而在物理设计和硬件验证方面，只有FPGA厂商能设计和提供为芯片专门优化的后端工具。我们的经验是借助于领先EDA供应商的专业技术使FPGA设计工具套件为用户提供更高的价值。
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FPGA EDA
- 在嵌入式计算机系统中，键盘是最基本的人机交互输入设备。除了使用通用的标准键盘外，实际工程应用中更需要进行单独设计并购程专用的各种小键盘。随着EDA（电子设计自动化）技术的迅速发展，利用FPGA来实现各种数字电路将是非常经济和便利的。文中介绍键盘扫描模块地实现原理，阐迷了一种基于FPGA的键盘扫描模块的实现方法。
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健盘扫描 嵌入式系统 抖动 FPGA EDA
- 在FPGA开发的各个阶段，市场为我们提供了很多优秀的EDA工具。面对眼花缭乱的EDA工具，如何充分利用各种工具的特点，并规划好各种工具的协同使用，对FPGA开发极其重要。本文将通过开发实例“带顺序选择和奇偶检验的串并数据转换接口”来介绍基于多种EDA工具——QuartusII、FPGA CompilerII、Modelsim——的FPGA协同设计。
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FPGA；EDA；协同设计
- 一、嵌入式系统设计方法变化的背景 嵌入式系统设计方法的演化总的来说是因为应用需求的牵引和IT技术的推动。 随着微电子技术的不断创新和发展，大规模集成电路的集成度和工艺水平不断提高。硅材料与人类智慧的结合，生产出大批量的低成本、高可靠性和高精度的微电子结构模块，推动了一个全新的技术领域和产业的发展。在此基础上发展起来的器件可编程思想和微处理(器)技术可以用软件来改变和实现硬件的功能。微处理器和各种可编程大规模集成专用电路、半定制器件的大量应用，开创了一个崭新的应用世界，以至广泛影响着并在逐步改变着人
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嵌入式系统 EDA
- 业界共同的愿景是开发一款人工智能(AI)处理器，它可为神经网络处理训练与推理等任务，甚至可能出现一些新的自我学习技术;这种AI处理器还必须能透过大规模的平行化方式提供强大的性能，同时具有高功效且易于编程...
由亚马逊(Amazon)、Google和Facebook等网络巨擘所收集的大量数据集，正推动处理这些巨量数据的新芯片复兴。预计在六月底的年度计算机架构大会上将亮相其中两项最新成果。
史丹佛大学(StanfordUniversity)的研究人员将介绍一种可重配置处理器—&m
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AI 处理器
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