- 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
- 今天，英特尔宣布推出英特尔® Stratix® 10 MX FPGA，该产品是行业首款采用集成式高带宽内存 DRAM (HBM2) 的现场可编程门阵列 (FPGA)。通过集成 HBM2，英特尔 Stratix 10 MX FPGA 可提供 10 倍于独立 DDR 内存解决方案的内存带宽。凭借强大带宽功能，英特尔 S
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英特尔 FPGA
- 中芯国际与Efinix，可编程产品平台及技术的创新企业，今日共同宣布，中芯国际40纳米工艺平台成功交付Efinix首批QuantumTM可编程加速器产品样本。从使用中芯国际物理设计工具(PDK)进行产品开发，到系统生效交付产品样本，双方仅用了不到六个月时间，以破纪录的效率创造了这一重要里程碑。预计QuantumTM 加速器产品将在 2018 年投入生产，面向大规模的可编程加速器市场。
“这是Efinix第一次与中芯国际合作，他们的鼎力支持给我们留下了深刻印象。中芯国际与我们的商业和技
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中芯国际 FPGA
- 莱迪思半导体公司,客制化智能互连解决方案市场的领先供应商，今日宣布Lattice Diamond设计软件2.1版本取得道路车辆功能安全认证。ISO 26262标准为汽车应用定义了符合功能安全规范的设计方法，涵盖汽车电子和集成安全系统的整个生命周期。在现有电气/电子/可编程电子安全相关系统(E/E/PES)功能安全(IEC 61508)认证的基础上，本次取得的ISO 26262认证是对莱迪思功能安全设计流程的进一步提升。上述认证由提供测试、检测和认证服务的德国TÜ
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莱迪思 FPGA
- 云计算代表着FPGA的未来，怎样才能迅速跟紧潮流? 人工智能，深度神经网络，4K视频直播 – 相信您一定不会对这些概念感到陌生。这些新兴的概念正在重塑每一个行业的未来，同时也极大地推动了市场对FPGA的需求。而很多数据中心的巨头(比如亚马逊，微软，腾讯)都坚信价格低廉，易于扩展的云计算可以让FPGA应到最广泛的市场中。他们因而纷纷在自己的云服务器中部署FPGA，以在这场未来战争中抢占先机。一个标志性的事件就是不久前，全球最大的云供应商亚马逊网络服务(AWS)和FPGA业内的龙头厂
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浦利丰 FPGA
- 英特尔(Intel)日前宣布Stratix 10 SX系列芯片将开始出货。Stratix 10 SX系列由10个装置组成，逻辑单元(logic element;LE)数介于40万~550万个。每个装置都有1个双核或4核ARM Cortex-A53处理子系统。而其最接近的竞争产品，赛灵思(Xilinx) Zynq UltraScale + MPSOC EG系列约有110万个逻辑单元。
根据EEJournal报导，Stratix 10 SX Cortex-A53的运作时脉高达1.5GHz，嵌入式存储
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英特尔 FPGA
- 中国广东，2017年11月30日讯，广东高云半导体科技股份有限公司（以下简称“高云半导体”）宣布将向客户提供支持汽车级温度范围的FPGA器件。此前，高云半导体已经推出了两个家族的FPGA系列产品，分别是使用嵌入式闪存工艺的非易失FPGA小蜜蜂®家族和基于SRAM的中密度FPGA晨熙®家族，这两个家族的器件均已支持商业级（0C°-85C°）和工业级（-40C°~+100C°）温度标准。此次推出支持汽车级温度范围（-40C°~+125C°）的为小蜜蜂®家族部分FPGA器件。
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FPGA 高云半导体
- 背景
“No PP，No WAY”这是个眼见为实的世界，这是个视觉构成的信息洪流的世界。大脑处理视觉内容的速度比文字内容快6万倍，而随着智能手机的普及，图片、视频的产生和分享已经是人们在社交平台上的基本交流方式。用户通过手机、平板、电脑上传和分享自己的图片，而且这个趋势是每年都在增长(参见图1)。
图1. 2016年KPCB统计报告[1]
每天QQ相册、微信朋友圈上，用户上传的图片数量有上亿张，这些图片被后台服务器存储下来，再通过网络分发出去。如果每张图片
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FPGA
- 传统的硬件实现哈夫曼编码的方法主要有：预先构造哈夫曼编码表，编码器通过查表的方法输出哈夫曼编码[1];编码器动态生成哈夫曼树，通过遍历节点方式获取哈夫曼编码[2-3]。第一种方法从平均码长角度看，在很多情况下非最优;第二种方法需要生成完整的哈夫曼树，会产生大量的节点，且需遍历哈夫曼树获取哈夫曼编码，资源占用多，实现较为麻烦。本文基于软件实现[4]时，使用哈夫曼树，会提出一种适用于硬件并行实现的新数据结构——字符池，通过对字符池的频数属性比较和排序来决定各个字符节点在字符池中的归属。配置字符池的同时逐步生成
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verilog 哈夫曼编码 字符池 FPGA 201712
- 最近FPGA又频频被各AI领域的巨头看好，比如微软、百度、科大讯飞都对FPGA应用前景有所期待。那么如果让你选择FPGA作为AI计算系统的主力军，你会有什么样的顾虑?
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FPGA GPU
- 在FPGA的传统市场，一直被经营了30多年的FPGA的美国四大家垄断着，国产FPGA厂商虽然举步维艰但近几年在产品布局、发展策略方面发力已经初见成效。
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FPGA ADAS
- 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
- 延宕了一年之久的莱迪思(Lattice)收购案近期终于落下帷幕。由于受到特朗普的否决，Canyon Bridge对Lattice的收购要约可能告吹。虽然买卖不成，但lattice发展的脚步还是要继续迈进。根据其最新的动态来看，lattice瞄准了网络边缘这一逐渐兴起的领域。
目前的网络中已经有64亿台设备连接，此外还新增了550万台新设备，因此物联网的兴起需要采用新的处理和分析需求的方法。充分利用物联网需要在设备和云之间实现强大的无缝连接，同时消除计算问题和隐私问题。云计算结合IoT技术的能力意
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Lattice FPGA
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