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NeuroBlade在亞馬遜EC2 F2 實(shí)例上加速下一代數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析加速領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者NeuroBlade宣布其已經(jīng)與亞馬遜云科技（AWS）最新發(fā)布的Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) F2實(shí)例實(shí)現(xiàn)集成，該實(shí)例采用了AMD FPGA與EPYC CPU技術(shù)。此次合作通過(guò)NeuroBlade創(chuàng)新的數(shù)據(jù)分析加速技術(shù)，為云原生數(shù)據(jù)分析工作負(fù)載帶來(lái)了前所未有的性能和效率。
2024-12-27
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將“微型FPGA”集成到8位MCU，是種什么樣的體驗(yàn)？
在半導(dǎo)體領(lǐng)域，微控制器（MCU）是一個(gè)很卷的賽道。為了能夠從眾多競(jìng)爭(zhēng)者中脫穎而出，MCU產(chǎn)品一直在不斷添加新“技能”，以適應(yīng)市場(chǎng)環(huán)境的新要求。因此，時(shí)至今日，如果你“打開(kāi)”一顆MCU，會(huì)發(fā)現(xiàn)其早已不再是一顆傳統(tǒng)意義上簡(jiǎn)單的計(jì)算和控制芯片，而是集成了CPU內(nèi)核以及豐富外設(shè)功能模塊的SoC。
2024-12-25
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AMD 宣布推出第二代 Versal Premium 系列，滿(mǎn)足數(shù)據(jù)密集型工作負(fù)載需求
2024 年 11 月 12 日，加利福尼亞州圣克拉拉——AMD（超威，納斯達(dá)克股票代碼：AMD）今日宣布推出第二代 AMD Versal? Premium 系列，這款自適應(yīng) SoC 平臺(tái)旨在面向各種工作負(fù)載提供最高水平系統(tǒng)加速。第二代 Versal Premium 系列將成為 FPGA 行業(yè)首款在硬 IP 中采用 Compute Express Link （CXL?）3.1① 與 PCIe? Gen6 并支持 LPDDR5 存儲(chǔ)器的器件。
2024-11-13
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深入了解數(shù)字音頻接口TDM在軟硬件配置中的問(wèn)題
在 PCB 板內(nèi)的音頻設(shè)計(jì)時(shí)，很多時(shí)候都是以模擬信號(hào)作為前后輸入輸出，但是板內(nèi)更多是以數(shù)字信號(hào)為主，例如我們可以看到各種 aux、同軸、蓮花口等信號(hào)輸入。只要音頻需要進(jìn)行處理，一般都是需要轉(zhuǎn)成數(shù)字信號(hào)來(lái)進(jìn)行的，比如當(dāng)我們?cè)谟?FPGA、DSP、單片機(jī)等系統(tǒng)時(shí)。大多數(shù)情況下，簡(jiǎn)單 2 通道的實(shí)現(xiàn)在軟硬件上還是比較簡(jiǎn)單，但是上升到 TDM8 以上，很多客戶(hù)就會(huì)面臨穩(wěn)定性的問(wèn)題。接下來(lái)將分兩個(gè)板塊——軟件和硬件，為大家說(shuō)明如何有效規(guī)避這些風(fēng)險(xiǎn)。
2024-09-02
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開(kāi)發(fā)嵌入式系統(tǒng) 這五種微處理器該怎么選？
本文介紹了嵌入式系統(tǒng)中常用的五種微處理器類(lèi)型：微處理器單元（MPU）、微控制器（MCU）、數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）、現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門(mén)陣列（FPGA）和單片機(jī)（SBC）。文章詳細(xì)闡述了每種處理器的功能、優(yōu)點(diǎn)、缺點(diǎn)以及選擇建議，并列出了一些精選的微處理器產(chǎn)品，供讀者參考。
2024-08-01
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RF ADC為什么有如此多電源軌和電源域？
為了解電源域和電源的增長(zhǎng)情況，我們需要追溯ADC的歷史脈絡(luò)。早期ADC采樣速度很慢，大約在數(shù)十MHz內(nèi)，而數(shù)字內(nèi)容很少，幾乎不存在。電路的數(shù)字部分主要涉及如何將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)字接收邏輯——專(zhuān)用集成電路 (ASIC) 或現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列 (FPGA)。用于制造這些電路的工藝節(jié)點(diǎn)幾何尺寸較大，約在180 nm或更大。使用單電壓軌(1.8 V )和兩個(gè)不同的域（AVDD和DVDD，分別用于模擬域和數(shù)字域），便可獲得足夠好的性能。
2024-07-09
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為邊緣 AI 節(jié)點(diǎn)供電：邊緣 AI 對(duì)供電系統(tǒng)設(shè)計(jì)的影響
邊緣 AI 是將 AI 模型直接部署在位于網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備上；此舉可通過(guò)采用設(shè)備上的處理功能來(lái)實(shí)現(xiàn)低延遲響應(yīng)，從而減少對(duì)云計(jì)算的依賴(lài)。若將邊緣 AI 添加到物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)（構(gòu)成 AIoT（人工智能物聯(lián)網(wǎng)）系統(tǒng)的組合）中，則還可以分析傳感器數(shù)據(jù)、識(shí)別模式、得出推論并在本地層面做出決策，從而盡量減少數(shù)據(jù)過(guò)載；然后，只需要通過(guò)網(wǎng)關(guān)傳輸相關(guān)結(jié)果。邊緣 AI 可以最大限度地減少傳入和傳出云端的數(shù)據(jù)，優(yōu)化帶寬利用并適應(yīng)微控制器和 FPGA 等資源受限的邊緣設(shè)備。
2024-07-05
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高分辨率低功耗圖像傳感器，工業(yè)5.0進(jìn)階應(yīng)用必備
在更快的連接速度、更高的自動(dòng)化程度和更智能系統(tǒng)的推動(dòng)下，工業(yè)4.0加快了視覺(jué)技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用，并將智能化引入到以往簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中。上一代視覺(jué)系統(tǒng)負(fù)責(zé)捕捉圖像，對(duì)其進(jìn)行封裝以供傳輸，并為后續(xù)的FPGA、ASIC或昂貴的SoC等器件提供圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。如今，工業(yè)5.0更進(jìn)一步，通過(guò)在整個(gè)數(shù)據(jù)通路中融入人工智能（AI）與機(jī)器學(xué)習(xí)（ML），實(shí)現(xiàn)大規(guī)模定制化。攝像頭變得智能化，具備在應(yīng)用層面處理的圖像數(shù)據(jù)，僅輸出用于決策的元數(shù)據(jù)。
2024-06-17
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采用創(chuàng)新的FPGA 器件來(lái)實(shí)現(xiàn)更經(jīng)濟(jì)且更高能效的大模型推理解決方案
采用 FPGA 器件來(lái)加速LLM 性能，在運(yùn)行 Llama2 70B 參數(shù)模型時(shí)，Speedster7t FPGA 如何與 GPU 解決方案相媲美？證據(jù)是令人信服的——Achronix Speedster7t FPGA通過(guò)提供計(jì)算能力、內(nèi)存帶寬和卓越能效的最佳組合，在處理大型語(yǔ)言模型（LLM）方面表現(xiàn)出色，這是當(dāng)今LLM復(fù)雜需求的基本要求。
2024-06-14
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面向現(xiàn)代視覺(jué)系統(tǒng)的低功耗圖像傳感器
在更快的連接速度、更高的自動(dòng)化程度和更智能系統(tǒng)的推動(dòng)下，工業(yè)4.0加快了視覺(jué)技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用，并將智能化引入到以往簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中。上一代視覺(jué)系統(tǒng)負(fù)責(zé)捕捉圖像，對(duì)其進(jìn)行封裝以供傳輸，并為后續(xù)的FPGA、ASIC或昂貴的SoC等器件提供圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。如今，工業(yè)5.0更進(jìn)一步，通過(guò)在整個(gè)數(shù)據(jù)通路中融入人工智能（AI）與機(jī)器學(xué)習(xí)（ML），實(shí)現(xiàn)大規(guī)模定制化。攝像頭變得智能化，具備在應(yīng)用層面處理的圖像數(shù)據(jù)，僅輸出用于決策的元數(shù)據(jù)。
2024-05-28
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嵌入式系統(tǒng)的微處理器選擇
任何一個(gè)電子系統(tǒng)都需要一個(gè)微處理器（MPU）內(nèi)核，當(dāng)然也有些系統(tǒng)會(huì)選擇微控制器（MCU），或是數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）、現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門(mén)陣列（FPGA），甚至是單片機(jī)（SBC）來(lái)負(fù)責(zé)系統(tǒng)的計(jì)算與控制工作，以下將為您進(jìn)行微處理器等相關(guān)產(chǎn)品的概要介紹。
2024-05-06
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BYO、FPGA開(kāi)發(fā)板與商用，一文詳解各類(lèi)原型驗(yàn)證
幾十年來(lái)，數(shù)字芯片設(shè)計(jì)復(fù)雜度不斷攀升，使芯片驗(yàn)證面臨資金與時(shí)間的巨大挑戰(zhàn)。在早期，開(kāi)發(fā)者為了驗(yàn)證芯片設(shè)計(jì)是否符合預(yù)期目標(biāo)，不得不依賴(lài)于耗時(shí)的仿真結(jié)果或是等待實(shí)際芯片生產(chǎn)（流片）的成果。無(wú)論是進(jìn)行多次仿真模擬還是面臨流片失敗，都意味著巨大的時(shí)間和金錢(qián)成本。
2024-03-29
- 增強(qiáng)視覺(jué)傳感器功能：3D圖像拼接算法幫助擴(kuò)大視場(chǎng)
- PNP 晶體管：特性和應(yīng)用
- 使用IO-Link收發(fā)器管理數(shù)據(jù)鏈路如何簡(jiǎn)化微控制器選擇
- 用好 DMA控制器這兩種模式 MCU效率大大提高！
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- Honda（本田）與瑞薩簽署協(xié)議，共同開(kāi)發(fā)用于軟件定義汽車(chē)的高性能SoC
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- 如何使用高性能監(jiān)控電路來(lái)提高工業(yè)功能安全合規(guī)性？
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