随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其应用边界不断拓宽，从简单的图像识别到复杂的自然语言处理，再到自动驾驶、智能制造等前沿领域，AI 正以前所未有的速度改变着我们的世界。在这场 AI 革命中，深度学习作为其核心驱动力，不断推动着算法与模型的革新，同时也对计算资源提出了更为严苛的要求。诞生于 1985 年的 FPGA 虽然问世时间不长，但已经凭借「可编程」的独特优势，在百花齐放的芯片浪潮中夺得一席之地，成为 GPU 芯片的又一劲敌。FPGA 的特点FPGA 芯片是基于可编程器件（PAL、GAL、CPLD）发
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FPGA
本文从数字芯片设计项目技术总监的角度出发，介绍了如何将芯片的产品定义与设计和验证规划进行结合，详细讲述了在FPGA上使用IP核来开发ASIC原型项目时，必须认真考虑的一些问题。文章从介绍使用预先定制功能即IP核的必要性开始，通过阐述开发ASIC原型设计时需要考虑到的IP核相关因素，用八个重要主题详细分享了利用ASIC所用IP来在FPGA上开发原型验证系统设计时需要考量的因素。本篇文章是SmartDV数字芯片设计经验分享系列文章的第一篇，作为全球领先的验证解决方案和设计IP提供商，SmartDV的产品研发及
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FPGA SmartDV
莱迪思半导体，低功耗可编程器件的领先供应商，今日宣布为其领先的小尺寸FPGA产品中再添一款逻辑优化的全新莱迪思Certus-NX™ FPGA器件。新产品包括两款新器件，即Certus-NX-28™和Certus-NX-09™，拥有多种封装选项，可提供行业领先的低功耗、小尺寸和可靠性以及灵活的迁移选项。这些器件旨在加速广泛的通信、计算、工业和汽车应用。莱迪思半导体产品营销副总裁Dan Mansur表示：“莱迪思致力于在小型、低功耗FPGA领域持续创新，为我们的客户提供优化的解决方案，满足空间受限的应用需求，
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莱迪思 FPGA 小型FPGA
许多嵌入式系统的开发者都对使用基于FPGA的SoC系统感兴趣，但是基于传统HDL硬件描述语言的FPGA开发工具和复杂流程往往会令他们望而却步。为了解决这一问题，莱迪思的Propel工具套件提供了基于图形化设计方法的设计环境，用于创建，分析，编译和调试基于FPGA的嵌入式系统，从而完成系统软硬件设计。莱迪思的Propel工具套件由两部分组成：Propel Builder提供图形化的SoC系统和硬件设计，通过拖放方式，选择处理器和相关的外设与IP，通过图形化的方式进行配置和连接，从而完成系统层面的硬件设计；
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软件设计工具 FPGA 莱迪思
IT之家 7 月 17 日消息，Arm 本月发布公告，宣布旗下开源 Mbed 平台和操作系统将于 2026 年 7 月终止生命周期，届时 Mbed 网站将被存档，并且将无法通过在线工具构建项目。设备软件 Mbed OS 是开源的，将继续公开提供，但不再由 Arm 主动维护。Mbed TLS 项目不受该公告的影响，并将继续作为 TrustedFirmware 社区项目的一部分获得支持。Arm 官方表示，自 2009 年以来，Mbed 一直是一个非常受欢迎的项目，帮助专业开发者、教育用户和
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Arm Mbed OS 操作系统
作者： Arm 开发者生态系统战略总监 Peter Hodges近日，Arm 推出了 Arm 精锐超级分辨率技术 (Arm Accuracy Super Resolution, Arm ASR)，这是一款面向移动设备进行优化升级的出色开源超级分辨率 （下文简称“超分”） 解决方案。本文将为你介绍我们所采用的方法，并欢迎你一同加入我们的技术探索旅程。制作精良的游戏能够带领玩家踏上一段动人的旅程。游戏开发者套件里有许多工具可以为此增添助力，例如引人入胜的音乐、
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Arm 超级分辨率
作者：Arm 物联网事业部业务拓展副总裁 马健你听过莫拉维克悖论 (Moravec's paradox) 吗？它是指，对于人工智能 (AI) 系统而言，高级推理只需非常少的计算能力，而实现我们人类习以为常的感知运动技能却需要耗费巨大的计算资源。实质上，与人类本能可以完成的基本感官任务相比，复杂的逻辑任务对 AI 而言更加容易。这一悖论凸显了现阶段的 AI 与人类认知能力之间的差异。人生来就是多模态的。我们每个人就像一个智能终端，我们通常需要去学校上课接受学识熏陶（训练），但训练与学习的目的和结果是
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Arm AI 机器人
作者：Arm 基础设施事业部无线 vRAN 解决方案市场营销总监 Mo Jabbari如今，对于数据的需求持续快速增长，每年的增幅预计将超过 30% [1] 。随着人工智能 (AI) 逐渐成为日常的实用技术，需处理的数据量将呈指数级增长。数据量的激增给网络运营商带来了巨大压力，它们不仅要维护现有网络，还要为下一代网络进行技术创新。为此，它们对节能且可扩展的计算基础设施的迫切需求更胜以往。高效计算在新一代通信技术和 AI 中的作用我们正向 6G 等新一代通信技术发展，加之越来越多地将 A
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Arm 通信技术
跨平台游戏体验吸引了全球数以百万计的玩家。然而，这对游戏开发者来说则是一大挑战，他们需要花费更多的时间和精力来调整内容适配台式机、游戏主机和移动设备。为了更好赋能开发者，Arm 携手腾讯游戏，在 2024 年游戏开发者大会 (GDC) 上展示了一项不断发展的全新渲染技术 —— NanoMesh。移动游戏开发以往需使用平台专用技术来进行高多边形网格建模，而 NanoMesh 可显著简化这一切。再加上其中内置的自适应剔除 (Adaptive Culling) 算法，该技术在移动设备上的性能发展潜力巨大。202
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Arm NanoMesh
人工智能 (AI) 正在众多行业掀起浪潮，尤其是在大语言模型 (LLM) 问世后，AI 发展呈现井喷之势。LLM 模型不仅极大改变了我们与技术的交互方式，并且在自然语言理解和生成方面展现出了惊人的能力。虽然 GPU 在训练生成式 AI 模型方面发挥了重要作用，但在推理领域，除了 GPU 和加速器之外，还有其他可行的选择。长期以来，CPU 一直被用于传统的 AI 和机器学习 (ML) 用例，由于 CPU 能够处理广泛多样的任务且部署起来更加灵活，因此当企业和开发者寻求将 LLM 集成到产品和服务中时，CPU
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Arm Neoverse 大语言模型
随着我们逐步迈入人工智能 (AI) 的世界，小体量模型愈发具有大优势。在过去的一年多里，大语言模型 (LLM) 推动了生成式 AI 的早期创新浪潮，训练参数量朝万亿级规模迈进，但越来越多的证据表明，无限制地扩展 LLM 并不具备可持续性。至少来说，通过此方式来发展 AI 所需的基础设施成本过于高昂，仅有少数企业可以承受。此类 LLM 需要消耗大量算力和电力，运营成本不菲。这些项目将带来沉重的财务和资源负担，例如 GPT-4 的训练成本至少为一亿美元。除此之外，这些 LLM 的开发和部署过程也相对复杂。剑桥
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Arm
汽车的算力需求呈现持续增长的态势。为了追求更高的自动驾驶性能、先进的车内体验，以及向电气化的转变，软件和人工智能 (AI) 正在加速发展，驱动一个由 AI 赋能的软件定义汽车 (SDV) 时代。与此同时，先进驾驶辅助系统 (ADAS)、自动驾驶和车载信息娱乐 (IVI) 等关键的汽车用例，需要采用异构计算方法来满足复杂的计算要求。以 IVI 为例，它正逐步演变为全面的数字平台，配备更多高分辨率显示屏，并引入众多新的应用。同时，ADAS 也在不断扩增新的计算特性和安全功能，两者均对 AI 性能提出了更高的要
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从早期的真空管到如今的集成电路，半导体行业的发展如同一场没有终点的赛跑。人们一直在思考：「半导体行业，会有永远的大赢家吗？」历史的车轮滚滚向前，半导体行业经历了无数次的变革与洗牌。曾经称霸一时的巨头可能在瞬间黯然失色，新兴的力量又如同雨后春笋般崛起。这个行业的竞争之激烈，变化之迅速，让每一个参与者都如同在波涛汹涌的海洋中前行，稍有不慎便可能被浪潮淹没。半导体行业永远有「英雄」，但不是所有「英雄」都能够稳坐王位。「王者」x86 迎来新挑战CPU 的发展史简单来说就是英特尔公司的发展历史。x86 系列 CPU
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x86 Arm
在人工智能（AI）技术日新月异的今天，从云端到边缘的计算需求不断攀升，为各行各业带来了前所未有的变革机遇。作为这一领域的领军者，Arm 公司凭借其卓越的节能技术和从云到边缘的广泛布局，正逐步构建着未来AI生态的基础。其中，Arm Ethos U85 NPU（神经网络处理器）的推出，更是为边缘智能的发展注入了强劲动力，开启了AI无处不在的新篇章。随着物联网（IoT）设备的普及和大数据的爆炸式增长，边缘计算逐渐成为AI应用的重要场景。边缘计算能够在数据源附近进行数据处理和分析，极大地降低了数据传输的延迟和带宽
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