汽车自19世纪首次亮相，到如今已发生许多变化。80年代末出现的GPS汽车导航系统是第一个基于半导体的驾驶辅助系统，因而备受关注。如今，几乎所有汽车中都会使用ABS（防抱死制动系统）和ESP（电子稳定程序）。它们都使用高品质的电子设备以保障驾驶员和乘客们的安全。60年代的人们对于自动驾驶汽车的梦想终究在现代得以实现——就在几年的时间里。ADAS 和 AD 需要在车辆周围使用摄像头、毫米波雷达、激光雷达和超声波雷达等多个传感器。 因此，ADAS 和 AD 应用需要片上系统芯片 (SoC) 的高端计算能力，来分
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瑞萨 ADAS SoC
IT之家 4 月 19 日消息，联发科近日悄然在官网上线了天玑 6300 处理器，X 平台消息源 @Sudhanshu1414 表示 realme 真我面向印度市场的 C65 5G 手机将搭载这一 SoC。天玑 6300 处理器基于台积电 6nm 制程，采用了 2+6 设计，即 2 颗至高 2.4GHz 的 Arm Cortex-A76 核心和 6 颗至高 2.0GHz 的 Cortex-A55 核心，GPU 部分则是 Arm Mali-G57 MC2。存储方面天玑 6300 支持 2133MH
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天玑 6300 SoC
nRF52840 DK是一款多功能单板开发套件，适用于nRF52840 SoC上的低功耗蓝牙、蓝牙Mesh、Thread、Zigbee、802.15.4、ANT和2.4 GHz专有应用。它也能支持nRF52811 SoC上的开发。 nRF52840 DK也支持Matter over Thread操作，其中Thread用于传输，低功耗蓝牙则用于调试。基于Thread的Matter设备需要同时具备低功耗蓝牙功能，以便能向网络添加新设备。它促进了利用nRF5284
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Nordic 蓝牙 SoC
高性能FPGA芯片和嵌入式FPGA（eFPGA）硅知识产权（IP）领域的领先企业Achronix半导体公司，以及RISC-V工具和IP领域的行业领导者Bluespec有限公司，日前联合宣布推出一系列支持Linux的RISC-V软处理器，这些处理器都可用于Achronix FPGA产品Speedster®7t系列中。这是业界首创，Bluespec的RISC-V处理器现在无缝集成到Achronix的二维片上网络（2D NoC）架构中，简化了集成，使工程师能够轻松地将可扩展的处理器添加到他们的Achronix
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Achronix FPGA Bluespec RISC-V 软处理器
基于英特尔® FPGA SmartNIC N6000-PL 平台的英特尔® 加速虚拟蜂窝基站路由器解决方案，助力通信服务提供商 (CoSP) 提高服务创收能力.英特尔应需而动，推出基于英特尔® FPGA SmartNIC N6000-PL 平台的英特尔® 加速虚拟蜂窝基站路由器 (vCSR) 解决方案，以更出色的性能、更低的 TCO、更强的可扩展性，以及对于通信设备互操作性、高时间同步精度和网络切片技术的有力支持，助力通信服务提供商更快部署和管理其 5G 网络，提高服务创收能力，并在网络性能和成本效益之间
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英特尔 虚拟蜂窝基站 路由器 FPGA SmartNIC N6000-PL
5G 赛道的竞争已铺开，且迅速延伸到了更多领域。英特尔 FPGA 采用突破性的软逻辑和集成芯粒技术，其性能能够在关键之处发挥作用，且具备您所需的灵活性。抢先推广针对效率和降低开发成本优化的英特尔支持平台。 抓住下一波无线电流行趋势随着对无线连接的需求不断增长，无线电的部署场景日益多样化，无论是宏观覆盖、mMIMO 的用户容量，或是 mmW 的吞吐量。从商业移动网络到私人企业和工厂，无线电是与多种频带、输出功率等级、带宽、不同标准、功能分割以及射频/天线要求相关的复杂系统。无线电必须比以往任何时候都更灵活、
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英特尔 Agilex FPGA 5G无线电
超级高铁技术是一种十分新潮的交通概念，它有望以其高速、低压系统重新定义移动出行的未来。超级高铁的核心是在密封管网络中，乘客舱在磁悬浮和电力推进下，以超高速度行驶。确保如此复杂系统的无缝运行和安全性需要先进的控制和监控功能，而这正是FPGA的用武之地。FPGA提供无与伦比的灵活性、安全性和高性能，可处理各类复杂任务，包括管理超级高铁网络中的推进、导航和通信等。凭借自身的可重新编程性、行业领先的安全功能和实时数据处理能力，FPGA在优化超级高铁运输系统的效率和可靠性方面发挥着关键作用，为更快、更安全、更可持续
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FPGA 莱迪思 Lattice Swissloop
近日举办的GTC大会把人工智能/机器学习（AI/ML）领域中的算力比拼又带到了一个新的高度，这不只是说明了通用图形处理器（GPGPU）时代的来临，而是包括GPU、FPGA和NPU等一众数据处理加速器时代的来临，就像GPU以更高的计算密度和能效胜出CPU一样，各种加速器件在不同的AI/ML应用或者细分市场中将各具优势，未来并不是只要贵的而是更需要对的。此次GTC上新推出的用于AI/ML计算或者大模型的B200芯片有一个显著的特点，它与传统的图形渲染GPU大相径庭并与上一代用于AI/ML计算的GPU很不一样。
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FPGA AI ML Achronix
2024 年 3 月 5 日，加利福尼亚州圣克拉拉—— AMD（超威，纳斯达克股票代码：AMD）宣布推出 AMD Spartan™ UltraScale+™ FPGA 系列，这是广泛的 AMD 成本优化型 FPGA 和自适应 SoC 产品组合的最新成员。Spartan UltraScale+ 器件能为边缘端各种 I/O 密集型应用提供成本效益与高能效性能，在基于 28 纳米及以下制程技术的 FPGA 领域带来业界极高的 I/O 逻辑单元比，较之前代产品可带来高达 30% 的总功耗下降1，同时还涵盖 AMD
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FPGA Spartan UltraScale
在构建嵌入式应用的过程中，硬件设计人员长期以来面临着艰难的取舍，为推动产品快速上市，他们必须在成本、I/O 数量和逻辑密度要求之间达成平衡。我们非常高兴地宣布一款解决方案让这种取舍自此成为历史: 全新 AMD Spartan UltraScale+ FPGA 低成本系列带来出色的 I/O 逻辑单元比、低功耗以及强大的安全功能，同时兼具小型尺寸。AMD
Spartan UltraScale+ FPGA
系列在价格、功耗、功能和尺寸之间取得了良好的平衡，为我们的成本优化型产品组合提供有力补充
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AMD UltraScale FPGA
没错，看到标题各位一定已经知道了，本篇文章我们接着来聊一聊Apple Vision Pro。Apple Vision Pro在北美正式发售至今已经过了一个月多了，笔者也是写了数篇文章来讲解了这款Apple全新的空间计算设备，那为什么今天还来探讨Apple Vision Pro呢？因为，笔者突然意识到有一个十分重要的部件，一直没有涉及，这便是Apple Vision Pro之中全新搭载的芯片，用于空间计算的R1芯片。单从Apple发布会的公开信息来看，R1 芯片是为应对实时传感器处理任务而设计的。它负责处理
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Apple XR头显 Vision Pro R1 SoC
IT之家 3 月 17 日消息，过去几年里，三星在高端芯片方面对高通的依赖程度显著增加。其可折叠手机系列一直只采用高通骁龙芯片，Galaxy S23 系列也全部搭载了高通芯片。三星自家的 Exynos 芯片仅在今年推出的 Galaxy S24 系列中得以回归，部分市场也仍然搭载骁龙处理器。芯片是三星移动部门成本投入最大部分的之一，如果高通涨价，三星就别无选择，只能接受他们的报价。据悉高通芯片的价格相当高，三星似乎希望从今年开始在更多 Galaxy 设备中使用 Exynos 芯片来降低成本。一份近
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三星 Exynos 芯片 SoC 智能手机
芯原股份（芯原）近日宣布嘉楠科技（嘉楠）全球首款支持RISC-V Vector 1.0标准的商用量产端侧AIoT芯片K230集成了芯原的图像信号处理器（ISP）IP ISP8000、畸变矫正（DeWarp）处理器IP DW200，以及2.5D图形处理器（GPU）IP GCNanoV。该合作极大地优化了高精度、低延迟的端侧AIoT解决方案，可广泛适用于各类智能产品及场景，如边缘侧大模型多模态接入终端、3D结构光深度感知模组、交互型机器人、开源硬件，以及智能制造、智能家居和智能教育相关硬件设备等。芯原的ISP
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嘉楠 RISC-V AIoT SoC 芯原 ISP IP GPU IP
IT之家 3 月 13 日消息，YouTube 频道 Erdi Özüağ 在最新一期视频中，对比测试了高通公司的 12 核骁龙 X Elite 与英特尔的酷睿 Ultra 7 155H 处理器，结果显示前者在处理 AI 任务方面更胜一筹。Özüağ 测试的机型搭载功耗为 28W 的高通骁龙 X Elite X1E80100 型号 CPU，配备 64GB 的 LPDDR5x 内存。在 UL Proycon 基准测试，高通公司的骁龙 X Elite X1E80100 CPU 在性能数据上
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高通 英特尔 SoC
预计到2028年，物联网设备的数量将增加一倍以上，处理能力需求也将同步增长。设备数量的激增会推动产生对于更高数量I/O的需求、对更通用I/O的需求，以及对于边缘端安全解决方案的需求；处理能力需求的提升则需要更强且更有效率的处理器，这些需求的驱动下，经济型FPGA迎来了全新的市场发展机遇。 作为经济型FPGA的经典系列，从1998年Spartan FPGA首发以来持续推动着包括日常所使用技术的进步以及医疗机器人和宇航探索等很多突破性的进展，特别是最近这些年在诸多边缘互联应用中收获了广泛的应用场景。在总结Sp
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Spartan FPGA 智能边缘
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