根据新的研究报告“IP设计IP(IP处理器IP，接口IP，内存IP)”显示，半导体知识产权市场预计到2023年将达到6.22万亿美元，2017 - 2023年之间的复合年增长率为4.87% 。驱动这个市场的主要因素包括消费电子行业的多核技术的进步，以及对现代SoC设计的需求增加，导致市场增长，以及对连接设备的需求也不断增长。
消费电子在预测期间占据半导体IP市场的最大份额
各地区消费电子产品的使用量的增加正在推动消费电子行业半导体IP市场的增长。此外，APAC和Ro
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IP SoC
相比GPU和GPP，FPGA是深度学习的未来？-相比GPU和GPP，FPGA在满足深度学习的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。凭借流水线并行计算的能力和高效的能耗，FPGA将在一般的深度学习应用中展现GPU和GPP所没有的独特优势。同时，算法设计工具日渐成熟，如今将FPGA集成到常用的深度学习框架已成为可能。未来，FPGA将有效地适应深度学习的发展趋势，从架构上确保相关应用和研究能够自由实现。
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机器学习 FPGA GPU GPP
GPU的作用及工作原理- 在上一篇文章《什么是GPU？GPU有什么用？》曾提及可编程着色器，可编程着色器对于 3D 游戏的设计者来说可谓有巨大的优点，不过同时也给 GPU 工程师带来了一些和 CPU 类似的有趣的问题。因需要发送指令（instruction）运行，解码（decode）和执行指令（execute）过程必不可少，而着色器代码中判断语句和循环语句也会引起执行次序的小问题等等。
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GPU 处理器 电源
科普：深度解析GPU 知道不一定就懂-除了 CPU（中央处理器）以外，SoC（System On a Chip：片上系统）另一个重要的组成部分是图像处理单元（Graphical Processing Unit），就是俗称的 GPU。大家或许都知道玩 3D 游戏少不了它，但具体发挥什么作用也许说不清楚，这回我们就来揭开 GPU 的神秘面纱。
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GPU CPU ARM
如何使用FPGA加速机器学习算法- 当前，AI因为其CNN（卷积神经网络）算法出色的表现在图像识别领域占有举足轻重的地位。基本的CNN算法需要大量的计算和数据重用，非常适合使用FPGA来实现。上个月，Ralph Wittig（Xilinx CTO Office的卓越工程师）在2016年OpenPower峰会上发表了约20分钟时长的演讲并讨论了包括清华大学在内的中国各大学研究CNN的一些成果。
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FPGA GPU AuvizDNN
如何在EDK中使用自己的 IP核？-如何在EDK中使用自己的 IP核呢？ 这是很多人梦寐以求的事情。然而在EDK以及ISE的各种文档中对此却遮遮掩掩，欲语还休。
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赛灵思 ISE IP
揭秘GPU是如何影响VR体验的-今年4月，VR行业迎来了全球首个VR技术标准——20ms延时、75Hz以上刷新率及1K以上陀螺仪刷新率，这一标准的出炉就意味着VR头盔的游戏规则就此改变了，刚好符合标准的我们称之为低端VR，没达到标准的一律被划到山寨行列。
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GPU VR
用CORDIC IP产生SINE波形-以ISE10.1软件为例，其集成的CORDIC算法IP为V3.0版本，具体步骤如下：
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CORDIC IP SINE
多核处理器会取代FPGA吗？-有人认为诸如图形处理器（GPU）和Tilera处理器等多核处理器在某些应用中正逐步替代现场可编程门陈列（FPGA）。理由是这些多核处理器的处理性能要高很多，例如，由于GPU起初主要负责图形绘制，因此，其尤其善于处理单精度（SP）及（某种情况下）双精度（DP）浮点（FP）运算。
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FPGA GPU Tilera
CPU架构和GPU分类详解-目前市面上的CPU指令集分类主要分有两大阵营，一个是intel、AMD为首的复杂指令集CPU，另一个是以IBM、ARM为首的精简指令集CPU。
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CPU GPU
用卷积神经网络检测脸部关键点的教程（一）-这是一个手把手教你学习深度学校的教程。一步一步，我们将要尝试去解决Kaggle challenge中的脸部关键点的检测问题。
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卷积神经网络 CPU GPU
如何评价光栅化渲染中光线在场景中的折返？-对于那些想要获得现实感的艺术家或开发人员而言，一款可以模拟光在场景中发生相互作用（即光反射、光吸收、光折射等）的渲染器（具有创建视觉效果的功能）十分重要。这就需要在处理每个像素时，对场景有一个全方位的了解，这里不是指最常见的渲染技术，而是需要实时的光栅化渲染器。
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powervr gpu 光线追踪
在过去两年里，英伟达的市值飙涨超过7倍，股价直线攀升，甚至突破了1000亿美元的关口。这样的大好形势在很大程度上受益于GPU在人工智能领域起到的关键性作用，可以说，现在几乎所有涉足人工智能的企业都在用英伟达的芯片。这让它在“一夜之间”成为了人工智能行业中举足轻重的角色。
然而，在GTC CHINA媒体见面会上，黄仁勋却说，英伟达一开始做人工智能时其实完全没有想到生意的问题。
▲ GTC CHINA 2017 大会
放在几年前，大家对英伟达的印象，还
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英伟达 GPU
英伟达(Nvidia)在北京召开GTC大会，该公司创始人、CEO黄仁勋表示，中国安防、人脸识别、人工智能和数据采集的一些列新老公司都采用了基于英伟达产品的方案。
其中，用于打造AI智慧城市的NVIDIA Metropolis平台，新增了阿里巴巴与华为两家合作伙伴。包括之前的大华技术、海康威视，还有创业型的商汤科技等公司，都被英伟达一网打尽。黄仁勋称，未来1000万个Tesla GPU去支持10亿个摄像头。
NVIDIA DeepStream SDK简化了由深度学习提供支持的、用于AI城市与
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英伟达 GPU
2017年9月26日，英伟达(Nvidia)在北京召开GTC大会，该公司创始人、CEO黄仁勋表示，中国安防、人脸识别、人工智能和数据采集的一些列新老公司都采用了基于英伟达产品的方案。
其中，用于打造AI智慧城市的NVIDIA Metropolis平台，新增了阿里巴巴与华为两家合作伙伴。包括之前的大华技术、海康威视，还有创业型的商汤科技等公司，都被英伟达一网打尽。黄仁勋称，未来1000万个Tesla GPU去支持10亿个摄像头。
NVIDIA DeepStream SDK简化了由深度学习提供
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