无论是在出货量巨大的消费电子市场，还是针对特定应用的细分芯片市场，差异化芯片设计带来的定制化需求也在芯片设计行业中不断凸显，同时也成为了芯片设计企业实现更强竞争力和更高毛利的重要模式。所以，当您在为下一代SoC、ASIC或FPGA项目采购设计IP，或者寻求更适合的验证解决方案（VIP），以便更快更好地完成您的芯片设计项目的时候，SmartDV都可以快速且可靠地在其多元化的产品组合之上进行IP定制，以满足您期待的差异化设计需求。当大型IP供应商将其客户锁定在使用商品化的通用内核时，SmartDV就已经提供了
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IP Your Way SmartDV 定制IP
“NPU” 代表什么？它能做什么？在过去的一年里，关于神经处理单元（NPU）的讨论越来越多。虽然 NPU 已经在智能手机中出现几年了，但英特尔、AMD 以及最近的微软都推出了配备 NPU 的支持 AI 的消费级笔记本电脑和个人电脑。NPU 与 AI PC 的相关概念密切相关，AMD、Apple、Intel 和 Qualcomm 等主要硬件制造商生产的芯片中越来越多地使用 NPU。自微软推出 Copilot+ AI PC 产品以来，NPU 开始越来越多地出现在笔记本电脑中。NPU起什么作用？NPU 的作用是
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NPU 微软 AI 英特尔
在科技之光的照耀下，大模型从云端的殿堂飘然而至终端的舞台。这一历史性的跨越，不仅赋予了数据处理以迅捷之翼，更将智能体验推向了前所未有的高度。终端上的大模型以灵动的姿态，即时捕捉并回应着每一个细微的需求，将AI的触角延伸至世界的每一个角落。近日，在EEVIA主办的第12届中国硬科技产业链创新趋势峰会暨百家媒体论坛上，安谋科技产品总监鲍敏祺发表了精彩的主题演讲《端侧AI应用芯机遇，NPU加速终端算力升级》。他深入剖析了端侧AI发展的广阔前景，并详细介绍了安谋科技自研NPU的最新进展。端侧AI正在崛起AIGC大
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安谋科技 周易 NPU 端侧AI
进入2024年，全球RISC-V社群在技术和应用两个方向上都在加快发展，中国国内的RISC-V CPU IP提供商也在内核性能和应用扩展方面取得突破。从几周前在杭州举行的2024年RISC-V中国峰会以及其他行业活动和厂商活动中，可以清楚地看到这一趋势。作为全球领先的IP供应商，SmartDV也从其中国的客户和志趣相投的RISC-V CPU IP供应商那里获得了一些建议和垂询，希望和我们建立伙伴关系携手在AI时代共同推动芯片产业继续高速发展。SmartDV也看到了这一新的浪潮。上一次在行业庆祝RISC-V
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MCX N系列NPU, 作为先进的人工智能处理器，以其强大的计算能力和高效的算法优化，不仅能够处理复杂的图像识别任务，还能在咖啡研磨过程中实现精准控制，确保每一粒咖啡豆都能得到恰到好处的处理。为AI咖啡机注入了前所未有的智能动力！先说结论，利用150MHz MCX N的NPU去推理咖啡豆烘焙程度(39mS)比用400MHz的M7内核推理(109mS)快了3倍!作为一名“咖市”的“MCU系统与应用工程师”一直为研磨咖啡豆的颗粒度而感到苦恼，每次换豆都要浪费2次18克豆子去实现“18克豆，10bar，30秒内
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NPU AI咖啡机 深度学习
本系列文章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 IP来在FPGA上开发原型验证系统设计时需要考量的因素。在上篇文章中，我们分享了第二到第四主题，介绍了使用FPGA进行原型设计时需要立即想到哪些基本概念、在将专为ASIC技术而设计的I
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摘要：● 新思科技ARC HS4xFS处理器IP和新思科技IP开发流程均通过独立审计机构SGS-TṺV Saar的ISO/SAE 21434认证。● 获得ISO/SAE 21434认证可应对不断变化的网络安全威胁，有助于在整个生命周期内为汽车系统提供长期的安全性与可靠性。● 经过安全风险分析（SRA）认证的新思科技ARC HS4xFS处理器IP助力开发者能够以安全的方式将IP集成到系统中，从而满足ISO/SAE 21434要求。●&n
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新思科技 ISO/SAE 21434 网络安全合规认证 IP 汽车安全
本系列文章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。在上篇文章中，我们介绍了将ASIC IP移植到FPGA原型平台上的必要性，并对原型设计中各种考量因素进行了总体概述，分析开发A
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ASIC IP FPGA SmartDV
一站式定制芯片及IP供应商——灿芯半导体（上海）股份有限公司近日宣布成功研发出一款通用高性能小数分频锁相环（fractional-N PLL） IP，支持24bits高精度小数分频，最高输出频率4.5Ghz，另外还支持扩频时钟（SSC）功能，可以为客户提供多功能的小数分频 PLL解决方案。PLL电路一般用于产生输出频率，输出频率值与PLL的参考输入频率呈倍数关系。小数分频PLL通过频率乘法比例的小数值，实现更精确的输出频率控制，从而提供更高精度和准确度的输出频率。SSC发生器是在一定频率范围内调制时钟信号
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● 小巧的Ceva-NeuPro-Nano NPU带来了超低功耗与最佳性能的优化平衡，可在消费、工业和通用 AIoT 产品中高效执行 TinyML 工作负载● 用于Ceva-NeuPro NPU系列的Ceva-NeuPro Studio完善了AI SDK，支持包括TensorFlow Lite for Microcontrollers和 microTVM的开放式 AI 框架，可加快开发 TinyML 应用● Ceva凭借在物联网连接方
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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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在人工智能计算架构的布局中，CPU 与加速芯片协同工作的模式已成为一种典型的 AI 部署方案。CPU 扮演基础算力的提供者角色，而加速芯片则负责提升计算性能，助力算法高效执行。常见的 AI 加速芯片按其技术路径，可划分为 GPU、FPGA 和 ASIC 三大类别。在这场竞争中，GPU 凭借其独特的优势成为主流的 AI 芯片。那么，GPU 是如何在众多选项中脱颖而出的呢？展望 AI 的未来，GPU 是否仍是唯一解呢？GPU 如何制胜当下？AI 与 GPU 之间存在着密切的关系。强大的并行计算能力AI 大模型
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今天，北京奕斯伟计算技术股份有限公司（以下简称“奕斯伟计算”）与Imagination Technologies和SiFive联合宣布，奕斯伟EIC77系列SoC中的图形和计算加速功能由Imagination的GPU IP、SiFive的CPU IP，以及奕斯伟计算的专有神经网络单元NPU无缝集成而成。“AI时代，面对千行百业被重塑的巨大机遇，奕斯伟计算正在构建基于RISC-V的智能计算未来，”奕斯伟计算副董事长王波表示，“算力是AI的核心驱动力，我们已推出EIC77系列SoC，以满足客户更多应用场景的不
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奕斯伟 RISC-V SiFive CPU Imagination GPU NPU
半导体制程进入2奈米，撷发科技董事长杨健盟指出，IC设计难度陡增，未来硅智财、ASIC角色将更加吃重，协助IC设计以SoC方式因应AI新世代。杨健盟分析，过往IDM分拆晶圆代工之典范，将在IC设计上发生，AI时代IC设计大者恒大趋势成形。 撷发科技已获国际芯片大厂AI芯片外包订单，杨健盟认为，现在芯片晶体管动辄百亿个，考验IC设计业者研发量能。大量采用基础、接口IP使研发能力更能专注前段设计，海外大厂甚至将后段交由ASIC业者，未来倚重IP、ASIC趋势只会更加明显。中国台湾半导体产业链在逻辑先进制程、先
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IC设计 IP ASIC
根据Technavio的报告，全球半导体知识产权（IP）市场规模预计将在2024年至2028年间增长27.1亿美元。预计在预测期内，市场的复合年增长率（CAGR）将超过7.47%。复杂芯片设计和多核技术的使用推动了市场的增长，同时纳米光子集成电路（ICs）的出现也是一大趋势。然而，半导体IP的重复使用构成了一项挑战。主要市场参与者包括Achronix Semiconductor Corp.、Advanced Micro Devices Inc.、Alphawave IP Group plc、Arm Ltd
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半导体知识产权 IP
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