- 可编程的“万能芯片” FPGA——现场可编程门阵列，是指一切通过软件手段更改、配置器件内部连接结构和逻辑单元，完成既定设计功能的数字集成电路。
FPGA简介
FPGA(Field Programmable Gate Array)于1985年由xilinx创始人之一Ross Freeman发明，虽然有其他公司宣称自己最先发明可编程逻辑器件PLD，但是真正意义上的第一颗FPGA芯片XC2064为xilinx所发明，这个
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FPGA ASIC
- 在需要灵活性的应用、不断将可编程逻辑和硬线逻辑结合在一起的系统架构以及适用于两者的工具的推动下，ASIC和FPGA之间的界限正在变得日益模糊。
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FPGA ASIC
- MEMS产业增长潜力巨大，而MEMS制造是产业持续发展的瓶颈还是将潜力兑现成现实的关键路径?据麦姆斯咨询报道，漫长的开发周期、繁多的制造平台、研发期间的用量少带来的高报价是阻碍新产品快速研发的主要绊脚石。了解MEMS制造的特殊特性，清楚众多生态系统的选择，将有助于您在面临挑战时发展路线清晰，从而更快速地开发出具有特色的新产品。 MEMS器件种类繁多，要求不一。一种器件就是一套工艺流程，这是MEMS制造面临巨大挑战的根结所在。虽然单一的方法不适合所有公司，但利用不同公司专业知识形成生态系统是解决这些挑
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MEMS ASIC
- 凭借过去20年在SoC上的经验，联发科技累积了丰富的IP和先进的工艺制程，这为联发科在ASIC芯片市场打下很好的基础，使得联发科可以快速为大型客户量身打造专用定制化芯片(ASIC)，去年联发科ASIC团队已顺利抢下思科订单，开始与博通等国际厂商展开竞争。
4月24日，联发科在其深圳分公司举行媒体沟通会，向记者展示了业界首个7nm 56G PAM4 SerDes IP ASIC。联发科技副总经理暨智能设备事业群总经理游人杰表示，ASIC将会是高速成长的市场，未来几年，希望ASIC芯片能扮演联发科业
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联发科 ASIC
- 大规模集成电路芯片, 比如SoC(System on chip)，由多核CPU和GPU组成，用于智能手机主芯片、车载多媒体和导航系统，或者特定用途的集成电路芯片ASIC(Application specified integrated circuit)，用于电子控制模块的信号处理，算法运行和控制执行部件， 比如自动泊车、启动安全气囊、自动驾驶的雷达信号分析等。这些芯片是未来数字化、智能化的核心元件。但是，它们的成本是怎样构成? 客户所能知道的就是半导体公司或芯片贸易商(Distributor)的报价。
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ASIC 芯片
- ASIC以太币矿机对内存要求很大，用常规DDR4没有竞争力，省下的只是GPU的成本，但是要被内存制造商三星美光海力士等收割一波。
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以太币 ASIC
- 泸州倍赛达科技有限公司宣布其团队完成了第一项客制化ASIC项目，并于上周投片。 该工程项目是为一欧洲客户定制的，应用为新一代利用光波作数据传输，而且可以在消费或工业终端设备上使用，在单价及功耗这些要素上都必需用ASIC来实现。 此项目在FPGA上作原型机，需要把设计转移至ASIC标准单元(standard cell)，而且在功能及性能要与原来的FPGA一致。 美国BaySand总裁兼首席执行官Salah Werfelli先生表示：“此项目将在亚洲某个世界级晶圆代工厂生
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ASIC
- 今天被罗振宇的跨年演讲刷爆了朋友圈。不过他讲深度学习和GPU的时候，真让人虐心。 显卡的处理器称为图形处理器(GPU)，它是显卡的“心脏”，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。 对深度学习硬件平台的要求 要想明白“深度学习”需要怎样的硬件，必须了解深度学习的工作原理。首先在表层上，我们有一个巨大的数据集，并选定了一种深度学习模型。每个模型都有一些内部参数需要调整，以便学习数据。而这种参数调整实际上可以归结为优化问题，在调整这些参数时，就相
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深度学习 ASIC
- ASIC矿机占领虚拟币挖矿对于我们普通消费者来说，反而是天大的喜事。矿机效率高于显卡挖矿，意味着显卡不再缺货，价格也将回到正常水平。人人都能买到心满意足的显卡，岂不是美滋滋。
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台积电 ASIC
- 根据Gartner公司的统计,到2018年,全球半导体收入预计将达到4510亿美元,比2017年的4190亿美元增长7.5%,这相当于Gartner之前估计的2018年增长率4%的两倍。
Gartner首席研究分析师Ben Lee表示:“2016年下半年内存行业的有利市场条件盛行至2017年,并将在2018年持续,为半导体收入带来重大推动。” “Gartner将2018年前景增加了236亿美元,其中内存市场规模为195亿美元,而DRAM和NAND闪存的价格上涨
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ASIC ASSP
- 加利福尼亚州圣克拉拉市及圣何塞市-可配置标准单元ASIC解决方案的领导者，BaySand Inc.宣布与Efinix合作，以Efinix的Quantum可编程加速器技术平台提供ASIC/SoC设计服务。 BaySand金属可配置标准单元(MCSC)的功耗、性能、面积属性非常接近标准单元ASIC, 同时为客户的设计降低了光罩成本并缩短了进入市场的时间。 Efinix的Quantum可编程加速器技术之功耗、性能、面积，明显优于传统的可编程技术四倍以上。这一突破性优势使Efinix的
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BaySand ASIC
- 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
- GPU 只是当前最佳的解决方案，明年 GPU 在 AI 的地位，也许会遭ASIC取代。
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ASIC GPU
- 人工智能系统开发近年快速跃进，战场已从过去「软件开发」走向「硬件芯片」竞争，搭配网络普及型塑出大数据，使得真实世界的无限复杂与快速计算可以藉由AI实现。
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AI ASIC
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