物联网、人工智能、大数据等新兴技术的推动，集成电路技术和计算机技术得到蓬勃发展。电子产品设计系统日趋数字化、复杂化和大规模集成化，各种电子系
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EDA技术 FPGA 设计
导言：循环神经网络(RNNs)具有保留记忆和学习数据序列的能力。由于RNN的循环性质，难以将其所有计算在传统硬件上实现并行化。当前CPU不具有大规模并行
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嵌入式 FPGA
摘 要：本文研究了一种运用FPGA进行数据处理的方法，包括：提取输入数据的高log2M个比特位的数据，作为高有效位，根据预先设置的目标函数的计算表格，
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数字信号 FPGA
摘要：为了满足高速图像数据采集系统中对高带宽和大容量的要求，利用Virtex-7 系列FPGA 外接DDR3 SDRAM 的设计方法，提出了一种基于Verilog-HDL 语言的
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控制器 FPGA
IODelay是Xilinx FPGA IO结构内，一个很有用处的单元，至少从Spartan6/Virtex5时代开始，就已经集成了这一技术，在很多高速接口互联时，我们都可能找到
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FPGA
在启动目前的大型系统单芯片 FPGA 的多重电轨时，有许多技巧可用来控制其启动顺序和时序。遵照装置制造商所指定的正确顺序甚为重要，如此可避免装置抽
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FPGA 电源定序
导语基于FPGA的通用CNN加速设计，可以大大缩短FPGA开发周期，支持业务深度学习算法快速迭代;提供与GPU相媲美的计算性能，但拥有相较于GPU数量级的延时
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FPGA 控制
现场可编程逻辑门阵列(FPGA)和高性能数字信号处理器(DSP)是高速信号处理领域两大关键器件，FPGA和DSP的运算速度及并行处理效能成为制约高速信号处理应
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Virtex FPGA 嵌入式 信号处理
对于现场可编程门阵列(FPGA)、图形处理器(GPU)和嵌入式计算器件等低电压、高功耗应用而言，管理并降低功耗至关重要。这些器件首先必须准确测量功耗才能对其进行管理，但高精度的功率测量解决方案通常意味着高成本，而且需要多个集成电路(IC)或电源配置来测量不同的轨道。为了满足这些需求，Microchip Technology Inc.(美国微芯科技公司)推出全新的双通道和三通道功率监控器件，可以通过一块芯片测量0V至32V电压下的功耗，这为设计人员提供了简单易用且能够提高功率测量准确性的解决方案。双通道
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Microchip，FPGA
人工智能的风潮从技术一路蔓延到硬件，让“芯片”成为今年行业里盛极一时的主题。人们关注通用芯片领域里CPU和GPU不断刷新的基准(benchmark)，更对专用芯片(ASIC)领域不同场景下不断问世的解决方案表示出了空前的热情。 而众所周知，在专用芯片与通用芯片中间，还有一个更为灵活，也更为神秘的领域：FPGA。无论是英特尔天价的收购还是微软与 IBM 雄心勃勃的计划，都让人对其更加好奇。而“万能芯片”的名称，以及多样化的职责范围：它可以是智能手机里不起眼的一个小组件，也可以是数千美金一块的开发板，也
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FPGA 深度学习
中国缺少什么样的电子工程师?中国缺少满嘴胡须的电子工程师;中国缺少坐轮椅的电子工程师;中国缺少在一个行业专注几十年的资深电子技术专家;中国缺少知识全面，做事精密细致的电子系统架构师。中国有多少工作很多年的电子工程师;中国每年有多少电子新手需要开始全新的技术生涯;他们有什么困惑需要去解开;他们最关心的问题是什么?他们对未来的期待是什么? 以下提取了12个电子工程师最关心的问题，是经过同电子工程师的真诚交流，长时间的深刻思考电子工程师一直纠结于心中的难题，并做了浅显的分析，希望电子工程师论坛的广大工程师
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ARM FPGA
可编程的“万能芯片” FPGA——现场可编程门阵列，是指一切通过软件手段更改、配置器件内部连接结构和逻辑单元，完成既定设计功能的数字集成电路。
FPGA简介
FPGA(Field Programmable Gate Array)于1985年由xilinx创始人之一Ross Freeman发明，虽然有其他公司宣称自己最先发明可编程逻辑器件PLD，但是真正意义上的第一颗FPGA芯片XC2064为xilinx所发明，这个
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FPGA ASIC
ARM(Advanced RISC Machines)是微处理器行业的一家知名企业，设计了大量高性能、廉价、耗能低的RISC处理器、相关技术及软件。ARM也是单片机。ARM架构是面向低预算市场设计的第一款RISC微处理器，基本是32位单片机的行业标准，它提供一系列内核、体系扩展、微处理器和系统芯片方案，四个功能模块可供生产厂商根据不同用户的要求来配置生产。 由于所有产品均采用一个通用的软件体系，所以相同的软件可在所有产品中运行。目前ARM在手持设备市场占有90以上的份额，可以有效地缩短应用程序开发与
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CPLD FPGA DSP
前言 在过去的几年里，我们目睹了数据的一系列巨大变化，包括数据如何被生成、处理以及进一步利用以获取额外的价值和智能，而这些变化都受到以深度学习和神经网络应用为基础的新兴计算模式所影响。这种深刻的变化始于数据中心，其利用深度学习技术来提供对海量数据的洞察，主要用于分类或识别图像、支持自然语言处理或语音处理，或者理解、生成或成功学习如何玩复杂的策略游戏。这种变化催生了一批专门针对这些类别的问题而设计的高功效计算设备(基于GP-GPU和FPGA)，后来还产生了可完全定制的ASIC，进一步加速并提高了基于深
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RISC-V FPGA
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