本文首先阐述了FPGA的原理了,其次分析了FPGA比CPU和GPU快的原理,最后阐述了CPU与GPU的区别。
2018-05-31 09:00:2915956 谈谈GPU与FPGA的一些看法
2018-06-10 11:44:4441682 尽管FPGA(可编程逻辑闸阵列)两大业者Xilinx与Altera在先进制程领域战得天昏地暗,一般来说,大多人对于FPGA产品的认识是价格昂贵、晶片面积大,但在性能方面却相当优异,所以在许多极需超高运算效能的应用领域来说,FPGA可谓有着先天的竞争优势。
2014-10-03 16:06:481779 Synopsys所做的第一步是启动一个概念验证项目。这个项目为Imagination的PowerVR Series6 GPU展示了基于FPGA的原型设计。
2015-06-24 09:47:001619 本文从硬件加速的视角考察深度学习与FPGA,指出有哪些趋势和创新使得这些技术相互匹配,并激发对FPGA如何帮助深度学习领域发展的探讨。
2016-03-24 13:41:062481 最近我们看到一篇文章,说FPGA可能会取代CPU和GPU成为将来机器人研发领域的主要芯片。文章列举了很多表格和实验数据,证明了在很多领域FPGA的性能会极大优于CPU。并且预言FPGA将来可能会取代CPU和GPU现在的地位。但事实真的是这样吗?
2016-05-16 10:39:5916447 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
2016-07-28 12:16:387349 FPGA 最初的应用领域也是传统的应用领域,通信领域,但随着信息产业以及微电子计数发展,FPGA的应用范围编辑航空航天、汽车、医疗、工业控制等领域。下面分4个方面介绍FPGA的用武之地:视频图像处理
2023-01-09 19:11:385004 当前主流的AI芯片主要分为三类,GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构,属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定制的芯片。行业内已经确认CPU不适用于AI计算,但是在AI应用领域也是必不可少。
2023-02-14 11:03:562495 15年以上高性能GPU芯片设计经验和丰富的5nm流片和7nm芯片量产经验。公司致力于研发生产拥有自主知识产权的、安全可靠的高性能GPU芯片,服务数据中心、云游戏、人工智能等需要高算力的诸多重要领域,填补国内高性能GPU芯片自主可控的空白。 高性
2020-11-27 10:34:004413 科技等。就在2021年3月,天数智芯发布全自研云端训练通用GPU芯片——天垓100芯片,这也是国内第一款全自研、GPU架构下的7nm制程通用GPU训练芯片。 电子发烧友网记者了解到,天数智芯的7nm 通用GPU训练芯片已经获得安防、人工智能、超算中心等多个应用领域的
2022-03-08 07:23:002546 CPU、GPU 都属于冯·诺依曼结构,指令译码执行、共享内存。FPGA 之所以比 CPU 甚至 GPU 能效高,本质上是无指令、无需共享内存的体系结构带来的福利。
2022-11-22 16:00:051256 思尔芯(S2C)近日宣布,公司全芯片原型验证解决方案成功协助中微电(全称“深圳中微电科技有限公司”)首款拥有自主知识产权的高性能桌面电脑GPU芯片——“南风一号”流片成功。 GPU 就是图形
2023-02-27 15:39:561734 (Amazon)日前宣布在云端网路服务,将采用赛灵思16纳米UltraScale+系列FPGA芯片,帮助云端服务器加速财务分析、影像处理、安控、机器学习等。值得注意的是,智能型手机两大品牌厂三星电子
2016-12-23 16:47:33
的普及,相信很多人都或多或少了解,什么CPU(中央处理器)和GPU(图形处理器),但你可能不知道,在芯片领域,还有另外一种鲜为人知的芯片——FPGA。 无论是在军事领域,还是民用领域都颇具意义。不仅
2016-06-21 11:53:27
的论文。他们的研究以最新的高性能的 NVIDIA Titan X Pascal Graphics Processing Unit (GPU) 为参照,对两代 Intel FPGA(Intel
2017-04-27 14:10:12
和低成本的Cyclone系列。2、选择一个性价比较高的FPGA芯片 1) Xilinx 的主流FPGA分为两大类,一种侧重于低成本应用,容量中等,性能可以满足一般的逻辑设计要求,如Spartan系列;还有
2020-09-04 10:10:49
、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。相对于比较常见的GPU和CPU两种芯片,它有以下几个的特点:硬件层面上,其内部集成大量的数字电路基本门电路和存储器,用户可以通过烧入配置文件来定义这些它们之间
2017-06-12 15:56:59
时延、非标准化的场景非常有优势
4.FPGA的战略意义:AI&Space
为什么FPGA是战略芯片?我们认为, 未来科技发展有两个领域处于战略地位: 一是 AI
2023-11-09 14:09:46
了几种模型架构,不过该领域仍处于早期发展阶段。
还有专门用于特定应用的集成电路 (ASIC),即专为某一特定人工智能需求制造的芯片。但 ASIC 缺乏 FPGA 的灵活性,无法重新编程。
Larzul
2024-03-21 15:19:45
两种技术实现。并发是指重复分配计算资源,使得多个模块之间可以同时独立进行计算。 FPGA的基本特点 1)采用FPGA设计ASIC电路,用户不需要投片生产,就能得到合用的芯片。 2)FPGA可
2020-10-26 14:35:32
别无选择的使用它。FPGA所固有的灵活性和并行性是其他芯片所不具备的,所以他的应用领域涵盖得很广。从技术角度来看,主要是有以下需求的应用场合:(特权同学版权所有)●逻辑粘合,如简单的地址或外设扩展
2015-03-24 11:09:11
视频处理是目前多媒体领域最热门的技术,主要分为视频编解码和目标信息识别两大类。前者为了节省视频数据的传输带宽,主要依靠传统的信息论理论,目前已经比较成熟;后者则为了提取用户信息,是了人工智能、计算机以及信息论等多门学科研究成果的交集,目前还处于快速发展阶段。
2019-10-08 11:43:12
是每个人都是OpenCL的狂热粉丝。先有Nvidia为其Tesla GPU加速器创建了自己的CUDA并行编程环境。再有SRC计算机公司不但早在2002年就为国防和智能领域提供混合CPU-FPGA系统
2017-03-07 11:52:29
的核心处理器。GPU是显卡的“心脏”,也就相当于CPU在电脑中的作用,它决定了该显卡的档次和大部分性能,同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。图形处理芯片。GPU能够从硬件上支持T&L
2016-01-16 08:59:11
潜在的市场。应用于手机等嵌入式、移动终端等领域的GPU芯片,一般体积小、耗电低、性能无需特别强大,但也支持诸多功能,不限于创建图像、图像处理、计算摄影、手势识别等,能为消费者带来全新的移动设备视觉
2021-12-07 10:04:11
、GPU、FPGA及ASIC四种,依特性与使用目的不同又可区分为云端运算与边缘运算。 前者云端运算因为需要处理庞大数据,加上长时间运作,芯片需求特性为功耗较高,整体效能佳,主要应用在数据中心与超级计算机
2017-12-05 08:09:38
上与代号为至强可扩展芯片配对,该计算机将提供两次性能测试。这个优秀的GPU提供45TFLOPS的FP32性能。有近1000亿个晶体管,基于堆叠设计,多达128个Xe图形内核紧密连接在一个网格中。该芯片
2022-03-29 14:41:33
你好, 我从2048x1536分辨率的GPU获得输入。我的gpu时钟是219 MHZ。从gpu探测时钟我看到了无噪声时钟信号但是从斯巴达6 FPGA我观察到时钟噪声。因为这个噪音我无法检查gpu像素数恰好是2048。所以在FPGA中使用无噪声时钟信号的任何解决方案都是为了找到像素数
2019-08-07 10:24:35
请问一下XS GPU是什么?XS GPU的主要特性包括哪些?XS GPU具备哪些功能?主要应用于哪些领域?
2021-07-01 06:55:05
在有些人看来,Imagination Technologies是在移动端领域的知名GPU供应商。其实,我们的GPU适用于广泛的市场,而汽车行业就是重要的一个。实际上,Imagination为汽车
2021-02-01 06:11:16
`Xilinx Artix-7 FPGA快速入门、技巧与实例连载5——FPGA应用领域更多资料共享链接:https://share.weiyun.com/53UnQasFPGA目前虽然还受制于较高
2019-03-22 08:28:31
、机器学习、视觉算法等,为行业提供基于FPGA的中间件IP,以减少应用程序的功耗。FPGA可作为类似GPU一样的加速技术被整合在处理器产品当中,与传统的芯片不同,FPGA芯片出厂后,客户可根据不同场景
2016-09-08 13:54:13
ai芯片和gpu的区别▌车载芯片的发展趋势(CPU-GPU-FPGA-ASIC)过去汽车电子芯片以与传感器一一对应的电子控制单元(ECU)为主,主要分布与发动机等核心部件上。...
2021-07-27 07:29:46
级的GPU的话,没有Windows和安卓这两大平台的支持的话,也是很难做起来的。但考虑到Think Silicon的老本行就是主要做IoT设备、可穿戴和小屏嵌入式设备,在系统支持和算力上其实也无需多高
2022-03-24 15:53:12
为什么要使用thumb模式,与ARM相比较,Thumb代码的两大优势是什么?
2022-11-02 14:17:55
最近我们看到一篇文章,说FPGA可能会取代CPU和GPU成为将来机器人研发领域的主要芯片。文章列举了很多表格和实验数据,证明了在很多领域FPGA的性能会极大优于CPU。并且预言FPGA将来可能会取代
2019-10-09 08:33:52
GPU 和 FPGA。有人说 GPU 好用;有人说 FPGA 灵活可编程;有人说 GPU 运算能力强,适合对人工智能进行“训练”;有人说做“推断”还得靠 FPGA … 作为程序员,您会更倾向于用哪一种方案?`
2017-08-23 15:42:16
在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系统板上,仅有为数不多的几种电源管理相关的设计挑战,但是由于需要反复调试,所以这类挑战可能使系统的推出时间严重滞后。
2019-10-09 06:21:11
在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系统板上,仅有为数不多的几种电源管理相关的设计挑战,但是由于需要反复调试,所以这类挑战可能使系统的推出时间严重滞后。
2019-09-30 06:59:24
可以在图像处理领域大显身手,它还被用来科学计算、密码破解、数值分析,海量数据处理(排序,Map-Reduce等),金融分析等需要大规模并行计算的领域。所以GPU也可以认为是一种较通用的芯片。▌ FPGA
2017-03-15 11:40:15
本身昂贵的价格,应用的普及率上来看和ARM、DSP还是有一定的差距,但是在非常多的应用场合,工程师们还是要别无选择的使用它。FPGA所固有的灵活性和并行性是其他芯片所不具备的,所以它的应用领域涵盖
2016-07-11 06:47:38
ASIC和FPGA的区别,还有它们和CPU、GPU之间的区别。
ASIC和FPGA,本质上都是芯片。AISC是全定制芯片,功能写死,没办法改。而FPGA是半定制芯片,功能灵活,可玩性强。
我们还是可以通过
2024-01-23 19:08:55
单片机最小系统电路包括哪两大类
2023-10-31 07:28:49
件,计算峰值较高,远期在机器学习领域(多指令平行处理单一数据),FPGA相对GPU在灵活性、功耗方面更胜一筹。FPGA芯片相较于GPU芯片GPU物理结构:GPU为图形处理器,针对各类计算机图形绘制行为进行
2021-07-04 08:30:00
件,计算峰值较高,远期在机器学习领域(多指令平行处理单一数据),FPGA相对GPU在灵活性、功耗方面更胜一筹。FPGA芯片相较于GPU芯片GPU物理结构:GPU为图形处理器,针对各类计算机图形绘制行为进行
2021-07-04 08:30:00
肯定是一个竞争很激烈的行业,关键看的就是速度和深度当然还有市场适应能力。FPGA和其他ASIC芯片最大不同在于它的可编程特性。FPGA在通信领域几乎是万能的,FPGA能做什么,很大程度上取决于用户
2018-08-22 09:46:55
和Microsemi所占有,这两家的专利也达3000多项。中国是全球FPGA需求最大的市场,能够在特定应用领域实现国产化。尽管FPGA市场前景诱人,但是门槛之高在芯片行业里无出其右。全球有60多家公司先后斥资数十
2017-01-12 18:54:15
一、介绍FPGA是实现可编程数字逻辑的器件。和CPU、GPU/NPU和专用ASIC等电路架构一样,FPGA如今也开始被广泛用于神经网络(NN)的实现。今天,赛灵思和英特尔是全球领先的两家FPGA
2023-02-08 15:26:46
。标准的嵌入式系统架构有两大体系,RISC处理器和CISC处理器体系。嵌入式主板分为比较常见的两大类:1、基于X86的嵌入式主板,Intel的X86 处理器就属于CISC体系,(一般使用INTEL、AMD、威盛、或其他产家的...
2021-12-16 06:41:20
高通(Qualcomm)不只是一家在移动SoC芯片和3G通信技术上造诣颇深的公司,而且是一家拥有移动GPU自主设计能力和生产能力的公司。移动GPU是SoC芯片的一部分,与ARM架构的通用处理器(CPU)一起构成SoC芯片体现应用性能的两个重要部分。·······
2011-08-09 10:52:23
记者:什么是主角经济? 智惠加App创始人闫中:“它是用户至上的5.0版本,是围绕用户并将用户当作‘绝对主角’的经营关系主体下而衍生出的商业模式和经济意识形态!” 记者:能否通俗的解释下
2017-06-22 23:33:16
招数通领域FPGA人才,JD如下:仅供参考,有意细聊,电话:010-82345803联系人:侯先生岗位职责:1、负责数通领域电子产品的FPGA逻辑开发工作;2、参与项目需求分析, 完成FPGA
2016-12-29 11:08:46
芯片。
这样极大的方便我们 IC 设计人员去验证自己的 IC 设计。
其他,比如电力行业的高速数据采集,医疗行业的高速、大数据量的模拟量采集传输,军工行业的雷达、卫星、制导系统等等都是FPGA的应用领域。
2024-01-17 17:03:05
、手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器,在游戏、娱乐、科研、医疗等各种领域都有广阔
2015-11-04 10:04:53
这两种芯片都可以用在什么领域上?
2021-06-18 14:40:04
传感器在生产和生活各个方面应用广泛, 而半导体压阻式传感器以其优越的性能成为现代测试领域的主角。关键词: 半导体压阻式传感器; 灵敏度; 分辨率; 半导体; 传感器
2009-06-30 09:50:106 最初,FPGA 只是用于胶合逻辑,从胶合逻辑到算法逻辑再到数字信号处理、高速串行收发器和嵌入式处理器,FPGA 真正地从配角变成了主角。
2009-11-30 16:25:1417 全球FPGA(Field Programmable Gate Array)芯片业者2017年将陆续切入云端服务、机器学习、资料中心等应用领域,且在智能型手机市场应用范围更广泛,半导体业者表示
2016-12-21 09:35:151536 FPGA仿真篇-使用脚本命令来加速仿真二 基于FPGA的HDMI高清显示借口驱动 基于FPGA灰度图像高斯滤波算法的实现 FPGA为什么比CPU和GPU快 基于Xilinx FPGA的视频图像采集
2018-02-20 20:49:001479 在手机芯片产业,“核芯”技术受制于人是中国的软肋,现在国产芯片初步站稳,将打响“攻芯战”,国产手机芯片制造正在尝试摆脱困境,在这两大领域将可逆袭,甚至达到领跑阶段。
2018-02-08 11:45:481858 CPU和GPU都属于冯·诺依曼结构,指令译码执行,共享内存。FPGA之所以比CPU、GPU更快,本质上是因为其无指令,无共享内存的体系结构所决定的。
2018-04-02 17:52:3195602 不过在联发科副总经理暨智能设备事业群总经理游人杰看来,虽然CPU、GPU等通用型芯片以及FPGA可以适应相对更多种的算法,但是特定算法下ASIC的性能和效能要更高。另外,虽然FPGA的便定制特性比ASIC芯片更加灵活,但部署FPGA所付出的成本也要比ASIC更高。
2018-05-04 15:39:03251868 本文首先介绍了FPGA的概念及优势,其次介绍了FPGA和GPU在性能、功耗等方面进行了对比,最后介绍了FPGA主要的应用领域及市场前景。
2018-05-31 14:07:417253 基本相当,而比 GPU 低一个数量级。我们即将用上的下一代 FPGA,Stratix 10,将配备更多的乘法器和硬件浮点运算部件,从而理论上可达到与现在的顶级 GPU 计算卡旗鼓相当的计算能力。
2018-06-25 16:02:4517458 除了CPU(中央处理)和GPU(图形处理器)之外,芯片家族还有另外一名“成员”—FPGA。
2018-07-13 15:20:0040534 着眼未来,自动驾驶也将逐步完善,届时又会加入激光雷达的点云(三维位置数据)数据以及更多的摄像头和雷达传感器,GPU也难以胜任,ASIC性能、能耗和大规模量产成本均显著优于GPU和FPGA,定制
2018-08-09 11:11:4222663 除了芯片性能外,GPU相对于FPGA还有一个优势就是内存接口。GPU的内存接口(传统的GDDR,最近更是用上了HBM和HBM2)的带宽远好于FPGA的传统DDR接口,而众所周知服务器端机器学习算法需要频繁访问内存。
2018-09-15 09:15:00838 美国低功耗现场可程序逻辑门阵列(FPGA)制造商Xilinx表示,伙伴厂商利用FPGA芯片进行基因体定序与优化语音识别所需的深度学习、察觉FPGA的耗能低于GPU且处理速度较快。
2018-11-26 16:03:192857 NVIDIA 虽凭借通用GPU(GPGPU)登上人工智慧(AI)芯片一哥位置,但竞争对手早已在一旁虎视眈眈。美国低功耗现场可程式逻辑闸阵列(FPGA)制造商Xilinx 表示,伙伴厂商利用FPGA
2019-01-18 14:14:42499 从28纳米到3D堆叠,FPGA身价突然翻涨,不再是过去那个扮演配角的被支配角色,反而由于其功能大跃进、重要性大增,目前在许多应用中,已经逐渐成为支配系统运作的主角。而现阶段FPGA的三大发展方向:28纳米、3D堆叠,以及SoC系统化,也成为FPGA制霸市场的决胜关键。
2019-02-21 15:02:073670 当前主流的AI芯片主要分为三类,GPU、FPGA、ASIC。其中GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构,属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定制的芯片。
2019-03-07 14:39:2129058 在AI芯片领域,前有英伟达GPU独领风骚,后有谷歌对外开放TPU,赛灵思CEO Victor则认为FPGA芯片将是重头戏。
2019-08-21 15:10:27474 人工智能的三大支撑是硬件、算法和数据,其中硬件指的是运行 AI 算法的芯片与相对应的计算平台。在硬件方面,目前主要是使用 GPU 并行计算神经网络,同时,还有 FPGA 和 ASIC 也具有未来异军突起的潜能。
2019-08-21 17:48:555236 FPGA相对于CPU和GPU,在进行感知处理等简单重复的任务的时候的优势很明显,按照现在的趋势发展下去,FPGA或许会在未来取代机器人开发中GPU的工作。
2019-09-06 17:48:102115 目前,在AI计算平台使用最广泛的两种加速部件是GPU和FPGA。GPU可适用于具备计算密集、高并行、SIMD(SingleInstructionMultipleData,单指令多数据流)应用等特点
2019-11-01 15:07:072656 什么是FPGA芯片,这种芯片与传统的CPU、GPU芯片有什么不同呢?传统的芯片,例如CPU,其逻辑单元是固化的,我们操作软件来向操作系统发送命令,操作系统会将这些命令转化成CPU可以识别的代码,这些被识别的代码进而进入到CPU内部的流水线当中被一一执行,那么FPGA芯片是这样吗?
2019-11-13 15:14:21837 GPU是计算机的一个重要组成部分,但GPU这类重要资源虚拟化的性能、扩展性和可用性相对于CPU等处于滞后的阶段。
2019-12-06 15:07:433275 芯片又短缺了!只是这次出现“芯片不足”问题的主角不再是智能手机,而是多家车企的芯片缺货了——本次短缺的汽车芯片将导致ESP(电子稳定程序系统)和ECU(电子控制单元)即车载电脑两大模块无法生产。
2020-12-15 17:47:352017 AI芯片主要分为CPU 、GPU、FPGA以及ASIC。其中以CPU、GPU、FPGA、ASIC的顺序,通用性逐渐减低,但运算效率逐步提高。FPGA作为专用集成电路领域中的一种半定制电路而出
2021-03-05 15:50:402383 本部分,我们就跟随作者一起看看Intel Stratix10 NX和Nvidia在这个领域的利器T4以及V100之间的对比,过程分为芯片级对比以及系统级对比。 本部分一起先来看看芯片级对比 首先
2021-03-29 14:15:372448 FPGA 可提供一种不同的 AI 优化的硬件方法。与 GPU 不同,FPGA 提供独特的精细化空间可重构性。这意味着我们可以配置 FPGA 资源,以极为准确的顺序执行精确的数学函数,从而实施所需的操作。
2022-06-13 09:58:351060 陌生,它一直都被广泛使用。但是,大部分人 还不是太了解它,对它有很多疑问——FPGA到底是什么?为什么要使用它?相比 CPU、GPU、ASIC(专用芯片),FPGA有什么特点?…… 今天,带着这一系列的问题,我们一起来——揭秘FPGA。 一、为什么使用 FPGA? 众所周知,
2022-11-22 14:35:101087 FPGA 是数字芯片的一类分支,与CPU、GPU等功能固定芯片不同的是, FPGA 制造完成后可根据用户需要,赋予其特定功能。 FPGA 芯片涉及通信、工业、军工/航天、汽车和数据中心等多个领域
2023-02-08 06:20:033578 当前主流的AI芯片主要分为三类,GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构,属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定制的芯片。行业内已经确认CPU不适用于AI计算,但是在AI应用领域也是必不可少。
2023-03-17 11:05:301515 目前,智能驾驶领域在处理深度学习AI算法方面, **主要采用GPU、FPGA 等适合并行计算的通用芯片来实现加速** 。同时有部分芯片企业开始设计专门用于AI算法的ASIC专用芯片,比如谷歌TPU
2023-03-21 14:42:082253 和话语权的决定性因素之一 。 FPGA在安防应用中独具优势 从技术方面来看, AI芯片的典型代表包括GPU、FPGA和ASIC三种 。不过,GPU并未专门针对安防监控需求进行优化,处理大量视频数据时功耗高,FPGA和ASIC在效能方面有更好的表现。尽管ASIC在性能
2023-06-17 17:30:02644 GPU和FPGA都是现代计算机技术中的高性能计算设备,具有不同的特点和应用场景。本文将详细介绍GPU和FPGA的工作原理及其区别。
2023-08-06 16:50:491348 人工智能的飞速发展,深度学习作为其重要分支,正在推动着诸多领域的创新。在这个过程中,GPU扮演着不可或缺的角色。就像超级英雄电影中的主角一样,GPU在深度学习中拥有举足轻重的地位。那么,GPU在深度
2023-12-06 08:27:37608 FPGA(现场可编程门阵列)和GPU(图形处理器)是两种常见的硬件加速器,用于提高计算和处理速度。尽管它们在很多方面都有重叠,但在架构、设计和应用上存在许多区别。在本文中,我们将详细探讨FPGA
2023-12-25 15:28:00715 上篇提到,GPU的并行算力能力很强,但是它也有缺点,就是功耗高,体积大,价格贵。
2024-01-05 10:10:42674 CPU、GPU遵循的是冯·诺依曼体系结构,指令要经过存储、译码、执行等步骤,共享内存在使用时,要经历仲裁和缓存。 而FPGA和ASIC并不是冯·诺依曼架构(是哈佛架构)。以FPGA为例,它本质上是无指令、无需共享内存的体系结构。
2024-01-06 11:20:07452 一、CPU/GPU/FPGA/ASIC芯片CPU/GPU/FPGA/ASIC芯片是智能汽车的“大脑”。GPU、FPGA、ASIC在自动驾驶AI运算领域各有所长。传统意义上的CPU通常为芯片
2024-02-20 16:44:52648 FPGA芯片市场上有多个知名品牌,它们在各自的领域里都有出色的表现。以下是一些主要的FPGA芯片品牌。
2024-03-14 16:19:11250 Xilinx FPGA芯片拥有多个系列和型号,以满足不同应用领域的需求。以下是一些主要的Xilinx FPGA芯片系列及其特点。
2024-03-14 16:24:41215
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