- 泸州倍赛达科技有限公司宣布其团队完成了第一项客制化ASIC项目，并于上周投片。 该工程项目是为一欧洲客户定制的，应用为新一代利用光波作数据传输，而且可以在消费或工业终端设备上使用，在单价及功耗这些要素上都必需用ASIC来实现。 此项目在FPGA上作原型机，需要把设计转移至ASIC标准单元(standard cell)，而且在功能及性能要与原来的FPGA一致。 美国BaySand总裁兼首席执行官Salah Werfelli先生表示：“此项目将在亚洲某个世界级晶圆代工厂生
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ASIC
- 3月9日下午，作为第十三届全国人大代表，雷军在“代表通道”接受中外记者的集体采访，重点谈了对中国制造业发展的看法。
采访现场，央视记者向雷军提出，党的十九大报告指出加强建设制造业强国，加强建设先进制造业，而中国制造正在快速崛起，希望雷军能分享下经验和看法，以及接下来中国制造升级应该重点发力的方面。
雷军结合小米的创业经验，提出了四个关键点：创新、质量、设计、互联网+。
雷军表示，发展制造业首先要靠创新，突破核心技术，抢占技术制高点，获得技术话语权，这是最重
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制造 互联网+
- 今天被罗振宇的跨年演讲刷爆了朋友圈。不过他讲深度学习和GPU的时候，真让人虐心。 显卡的处理器称为图形处理器(GPU)，它是显卡的“心脏”，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。 对深度学习硬件平台的要求 要想明白“深度学习”需要怎样的硬件，必须了解深度学习的工作原理。首先在表层上，我们有一个巨大的数据集，并选定了一种深度学习模型。每个模型都有一些内部参数需要调整，以便学习数据。而这种参数调整实际上可以归结为优化问题，在调整这些参数时，就相
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深度学习 ASIC
- ASIC矿机占领虚拟币挖矿对于我们普通消费者来说，反而是天大的喜事。矿机效率高于显卡挖矿，意味着显卡不再缺货，价格也将回到正常水平。人人都能买到心满意足的显卡，岂不是美滋滋。
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台积电 ASIC
- 根据Gartner公司的统计,到2018年,全球半导体收入预计将达到4510亿美元,比2017年的4190亿美元增长7.5%,这相当于Gartner之前估计的2018年增长率4%的两倍。
Gartner首席研究分析师Ben Lee表示:“2016年下半年内存行业的有利市场条件盛行至2017年,并将在2018年持续,为半导体收入带来重大推动。” “Gartner将2018年前景增加了236亿美元,其中内存市场规模为195亿美元,而DRAM和NAND闪存的价格上涨
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ASIC ASSP
- 加利福尼亚州圣克拉拉市及圣何塞市-可配置标准单元ASIC解决方案的领导者，BaySand Inc.宣布与Efinix合作，以Efinix的Quantum可编程加速器技术平台提供ASIC/SoC设计服务。 BaySand金属可配置标准单元(MCSC)的功耗、性能、面积属性非常接近标准单元ASIC, 同时为客户的设计降低了光罩成本并缩短了进入市场的时间。 Efinix的Quantum可编程加速器技术之功耗、性能、面积，明显优于传统的可编程技术四倍以上。这一突破性优势使Efinix的
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BaySand ASIC
- 在2016年初，机器学习仍被视为科学实验，但目前则已开始被广泛应用于数据探勘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、语音和手写识别、战略游戏与机器人等应用领域。在这短短一年的时间内，机器学习的成长速度超乎外界预期。
Deloitte Global 最新的预测报告指出，在 2018 年，大中型企业将更加看重机器学习在行业中的应用。和 2017 年相比，用机器学习部署和实现的项目将翻倍，并且 2020 年将再次翻倍。
目前，有越来越多的类型开
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FPGA ASIC
- FPGA市场在2008年是40亿美元规模，到了2016年还是40亿美元。似乎显而易见，当ASIC越来越贵，可编程应该要增长才对。然而事实并非如此。
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FPGA ASIC
- 作为ADI公司总裁兼首席执行官的好处之一，就是能走遍全球，在不同地区与来自各行各业的客户见面，聆听他们对所面临的技术、业务和市场挑战的看法。我们的客户生产各种各样的电子设备，它们影响着我们在交通、医疗健康、通信等现代生活的方方面面。我们的讨论往往聚焦于当前该如何巧妙地在现实与数字世界之间架起桥梁，并探讨他们希望在未来实现的创新。我根据这些对话和其他研究总结出以下五个将在2018年对商业与社会产生最大影响的科技宏观趋势 。
人工智能
就像十年前人们努力实现数字化优势一样，每个细分市场的客户都正在狂热
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人工智能 制造 传感器
- GPU 只是当前最佳的解决方案，明年 GPU 在 AI 的地位，也许会遭ASIC取代。
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ASIC GPU
- 人工智能系统开发近年快速跃进，战场已从过去「软件开发」走向「硬件芯片」竞争，搭配网络普及型塑出大数据，使得真实世界的无限复杂与快速计算可以藉由AI实现。
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AI ASIC
- 人工智能相关ASIC近来渐获市场注意，多家厂商如NVIDIA、英特尔、Google及部分新创企业均相继抢进开发，有望在未来形成数十亿美元市场商机规模。
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ASIC 人工智能
- AI芯片不会是一两颗芯片打遍天下，而一定是针对不同的应用类型处理，由不同的芯片来支持，是很多款芯片的融合。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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ASIC FPGA
- 根据Semico Research，在未来几年，人工智能将以图形辨识、语音辨识和语言翻译等各种形式，出现在几乎每一款装置与应用中…
根据Semico Research的最新调查报告，在2021年以前，人工智能(AI)声控装置ASIC的设计预计将以接近20%的复合年成长率(CAGR)成长，几乎达到2016年至2021年间所有ASIC设计成长率(10.1%)的两倍。
随着Amazon Echo和Google Home等声控数位助理的普及，加上普遍对于人工智能(AI)进行设计的狂热
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