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將ASIC IP核移植到FPGA上——更新概念并推動改變以完成充滿挑戰(zhàn)的任務(wù)!

本系列文章從數(shù)字芯片設(shè)計(jì)項(xiàng)目技術(shù)總監(jiān)的角度出發(fā)，介紹了如何將芯片的產(chǎn)品定義與設(shè)計(jì)和驗(yàn)證規(guī)劃進(jìn)行結(jié)合，詳細(xì)講述了在FPGA上使用IP核來開發(fā)ASIC原型項(xiàng)目時，必須認(rèn)真考慮的一些問題。文章從介紹使用預(yù)先定制功能即IP核的必要性開始，通過闡述開發(fā)ASIC原型設(shè)計(jì)時需要考慮到的IP核相關(guān)因素，用八個重要主題詳細(xì)分享了利用ASIC所用IP來在FPGA上開發(fā)原型驗(yàn)證系統(tǒng)設(shè)計(jì)時需要考量的因素。在上篇文章中，我們介紹了將ASIC IP移植到FPGA原型平臺上的必要性，并對原型設(shè)計(jì)中各種考量因素進(jìn)行了總體概述，分析開發(fā)A
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國產(chǎn)FPGA，走到哪一步了？

隨著人工智能（AI）技術(shù)的飛速發(fā)展，其應(yīng)用邊界不斷拓寬，從簡單的圖像識別到復(fù)雜的自然語言處理，再到自動駕駛、智能制造等前沿領(lǐng)域，AI 正以前所未有的速度改變著我們的世界。在這場 AI 革命中，深度學(xué)習(xí)作為其核心驅(qū)動力，不斷推動著算法與模型的革新，同時也對計(jì)算資源提出了更為嚴(yán)苛的要求。誕生于 1985 年的 FPGA 雖然問世時間不長，但已經(jīng)憑借「可編程」的獨(dú)特優(yōu)勢，在百花齊放的芯片浪潮中奪得一席之地，成為 GPU 芯片的又一勁敵。FPGA 的特點(diǎn)FPGA 芯片是基于可編程器件（PAL、GAL、CPLD）發(fā)
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將ASIC IP核移植到FPGA上——明了需求和詳細(xì)規(guī)劃以完成充滿挑戰(zhàn)的任務(wù)

本文從數(shù)字芯片設(shè)計(jì)項(xiàng)目技術(shù)總監(jiān)的角度出發(fā)，介紹了如何將芯片的產(chǎn)品定義與設(shè)計(jì)和驗(yàn)證規(guī)劃進(jìn)行結(jié)合，詳細(xì)講述了在FPGA上使用IP核來開發(fā)ASIC原型項(xiàng)目時，必須認(rèn)真考慮的一些問題。文章從介紹使用預(yù)先定制功能即IP核的必要性開始，通過闡述開發(fā)ASIC原型設(shè)計(jì)時需要考慮到的IP核相關(guān)因素，用八個重要主題詳細(xì)分享了利用ASIC所用IP來在FPGA上開發(fā)原型驗(yàn)證系統(tǒng)設(shè)計(jì)時需要考量的因素。本篇文章是SmartDV數(shù)字芯片設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)分享系列文章的第一篇，作為全球領(lǐng)先的驗(yàn)證解決方案和設(shè)計(jì)IP提供商，SmartDV的產(chǎn)品研發(fā)及
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萊迪思全新推出邏輯優(yōu)化的通用FPGA拓展其小型FPGA產(chǎn)品組合

萊迪思半導(dǎo)體，低功耗可編程器件的領(lǐng)先供應(yīng)商，今日宣布為其領(lǐng)先的小尺寸FPGA產(chǎn)品中再添一款邏輯優(yōu)化的全新萊迪思Certus-NX? FPGA器件。新產(chǎn)品包括兩款新器件，即Certus-NX-28?和Certus-NX-09?，擁有多種封裝選項(xiàng)，可提供行業(yè)領(lǐng)先的低功耗、小尺寸和可靠性以及靈活的遷移選項(xiàng)。這些器件旨在加速廣泛的通信、計(jì)算、工業(yè)和汽車應(yīng)用。萊迪思半導(dǎo)體產(chǎn)品營銷副總裁Dan Mansur表示：“萊迪思致力于在小型、低功耗FPGA領(lǐng)域持續(xù)創(chuàng)新，為我們的客戶提供優(yōu)化的解決方案，滿足空間受限的應(yīng)用需求，
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利用強(qiáng)大的軟件設(shè)計(jì)工具為FPGA開發(fā)者賦能

許多嵌入式系統(tǒng)的開發(fā)者都對使用基于FPGA的SoC系統(tǒng)感興趣，但是基于傳統(tǒng)HDL硬件描述語言的FPGA開發(fā)工具和復(fù)雜流程往往會令他們望而卻步。為了解決這一問題，萊迪思的Propel工具套件提供了基于圖形化設(shè)計(jì)方法的設(shè)計(jì)環(huán)境，用于創(chuàng)建，分析，編譯和調(diào)試基于FPGA的嵌入式系統(tǒng)，從而完成系統(tǒng)軟硬件設(shè)計(jì)。萊迪思的Propel工具套件由兩部分組成：Propel Builder提供圖形化的SoC系統(tǒng)和硬件設(shè)計(jì)，通過拖放方式，選擇處理器和相關(guān)的外設(shè)與IP，通過圖形化的方式進(jìn)行配置和連接，從而完成系統(tǒng)層面的硬件設(shè)計(jì)；
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Arm 旗下熱門開源嵌入式操作系統(tǒng) Mbed OS 將于 2026 年 7 月結(jié)束官方維護(hù)

IT之家 7 月 17 日消息，Arm 本月發(fā)布公告，宣布旗下開源 Mbed 平臺和操作系統(tǒng)將于 2026 年 7 月終止生命周期，屆時 Mbed 網(wǎng)站將被存檔，并且將無法通過在線工具構(gòu)建項(xiàng)目。設(shè)備軟件 Mbed OS 是開源的，將繼續(xù)公開提供，但不再由 Arm 主動維護(hù)。Mbed TLS 項(xiàng)目不受該公告的影響，并將繼續(xù)作為 TrustedFirmware 社區(qū)項(xiàng)目的一部分獲得支持。Arm 官方表示，自 2009 年以來，Mbed 一直是一個非常受歡迎的項(xiàng)目，幫助專業(yè)開發(fā)者、教育用戶和
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Arm 推出精銳超級分辨率技術(shù)

作者：?Arm 開發(fā)者生態(tài)系統(tǒng)戰(zhàn)略總監(jiān) Peter Hodges近日，Arm 推出了?Arm 精銳超級分辨率技術(shù)?(Arm Accuracy Super Resolution, Arm ASR)，這是一款面向移動設(shè)備進(jìn)行優(yōu)化升級的出色開源超級分辨率?（下文簡稱“超分”）?解決方案。本文將為你介紹我們所采用的方法，并歡迎你一同加入我們的技術(shù)探索旅程。制作精良的游戲能夠帶領(lǐng)玩家踏上一段動人的旅程。游戲開發(fā)者套件里有許多工具可以為此增添助力，例如引人入勝的音樂、
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大咖觀點(diǎn) | AI 大模型邁向多模態(tài)，助力具身智能與機(jī)器人實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新

作者：Arm 物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部業(yè)務(wù)拓展副總裁馬健你聽過莫拉維克悖論 (Moravec's paradox) 嗎？它是指，對于人工智能 (AI) 系統(tǒng)而言，高級推理只需非常少的計(jì)算能力，而實(shí)現(xiàn)我們?nèi)祟惲?xí)以為常的感知運(yùn)動技能卻需要耗費(fèi)巨大的計(jì)算資源。實(shí)質(zhì)上，與人類本能可以完成的基本感官任務(wù)相比，復(fù)雜的邏輯任務(wù)對 AI 而言更加容易。這一悖論凸顯了現(xiàn)階段的 AI 與人類認(rèn)知能力之間的差異。人生來就是多模態(tài)的。我們每個人就像一個智能終端，我們通常需要去學(xué)校上課接受學(xué)識熏陶（訓(xùn)練），但訓(xùn)練與學(xué)習(xí)的目的和結(jié)果是
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Arm 攜手三星，共同開拓新一代通信技術(shù)

作者：Arm 基礎(chǔ)設(shè)施事業(yè)部無線 vRAN 解決方案市場營銷總監(jiān) Mo Jabbari如今，對于數(shù)據(jù)的需求持續(xù)快速增長，每年的增幅預(yù)計(jì)將超過 30% [1] 。隨著人工智能 (AI) 逐漸成為日常的實(shí)用技術(shù)，需處理的數(shù)據(jù)量將呈指數(shù)級增長。數(shù)據(jù)量的激增給網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商帶來了巨大壓力，它們不僅要維護(hù)現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)，還要為下一代網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新。為此，它們對節(jié)能且可擴(kuò)展的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的迫切需求更勝以往。高效計(jì)算在新一代通信技術(shù)和 AI 中的作用我們正向 6G 等新一代通信技術(shù)發(fā)展，加之越來越多地將 A
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簡約之美：移動端渲染技術(shù)創(chuàng)新 NanoMesh

跨平臺游戲體驗(yàn)吸引了全球數(shù)以百萬計(jì)的玩家。然而，這對游戲開發(fā)者來說則是一大挑戰(zhàn)，他們需要花費(fèi)更多的時間和精力來調(diào)整內(nèi)容適配臺式機(jī)、游戲主機(jī)和移動設(shè)備。為了更好賦能開發(fā)者，Arm 攜手騰訊游戲，在 2024 年游戲開發(fā)者大會 (GDC) 上展示了一項(xiàng)不斷發(fā)展的全新渲染技術(shù) —— NanoMesh。移動游戲開發(fā)以往需使用平臺專用技術(shù)來進(jìn)行高多邊形網(wǎng)格建模，而 NanoMesh 可顯著簡化這一切。再加上其中內(nèi)置的自適應(yīng)剔除 (Adaptive Culling) 算法，該技術(shù)在移動設(shè)備上的性能發(fā)展?jié)摿薮蟆?02
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Windows on Arm 繼續(xù)存在高通拯救了Microsoft

PC芯片競爭升溫高通驍龍X的推出使x86處于劣勢，至少目前是這樣。
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加速基于 Arm Neoverse N2 的大語言模型推理

人工智能 (AI) 正在眾多行業(yè)掀起浪潮，尤其是在大語言模型 (LLM) 問世后，AI 發(fā)展呈現(xiàn)井噴之勢。LLM 模型不僅極大改變了我們與技術(shù)的交互方式，并且在自然語言理解和生成方面展現(xiàn)出了驚人的能力。雖然 GPU 在訓(xùn)練生成式 AI 模型方面發(fā)揮了重要作用，但在推理領(lǐng)域，除了 GPU 和加速器之外，還有其他可行的選擇。長期以來，CPU 一直被用于傳統(tǒng)的 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 用例，由于 CPU 能夠處理廣泛多樣的任務(wù)且部署起來更加靈活，因此當(dāng)企業(yè)和開發(fā)者尋求將 LLM 集成到產(chǎn)品和服務(wù)中時，CPU
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借助小語言模型，高效 Arm 計(jì)算賦能定制化 AI 未來

隨著我們逐步邁入人工智能 (AI) 的世界，小體量模型愈發(fā)具有大優(yōu)勢。在過去的一年多里，大語言模型 (LLM) 推動了生成式 AI 的早期創(chuàng)新浪潮，訓(xùn)練參數(shù)量朝萬億級規(guī)模邁進(jìn)，但越來越多的證據(jù)表明，無限制地?cái)U(kuò)展 LLM 并不具備可持續(xù)性。至少來說，通過此方式來發(fā)展 AI 所需的基礎(chǔ)設(shè)施成本過于高昂，僅有少數(shù)企業(yè)可以承受。此類 LLM 需要消耗大量算力和電力，運(yùn)營成本不菲。這些項(xiàng)目將帶來沉重的財(cái)務(wù)和資源負(fù)擔(dān)，例如 GPT-4 的訓(xùn)練成本至少為一億美元。除此之外，這些 LLM 的開發(fā)和部署過程也相對復(fù)雜。劍橋
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Arm 驅(qū)動汽車行業(yè)芯粒開發(fā)與部署

汽車的算力需求呈現(xiàn)持續(xù)增長的態(tài)勢。為了追求更高的自動駕駛性能、先進(jìn)的車內(nèi)體驗(yàn)，以及向電氣化的轉(zhuǎn)變，軟件和人工智能 (AI) 正在加速發(fā)展，驅(qū)動一個由 AI 賦能的軟件定義汽車 (SDV) 時代。與此同時，先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng) (ADAS)、自動駕駛和車載信息娛樂 (IVI) 等關(guān)鍵的汽車用例，需要采用異構(gòu)計(jì)算方法來滿足復(fù)雜的計(jì)算要求。以 IVI 為例，它正逐步演變?yōu)槿娴臄?shù)字平臺，配備更多高分辨率顯示屏，并引入眾多新的應(yīng)用。同時，ADAS 也在不斷擴(kuò)增新的計(jì)算特性和安全功能，兩者均對 AI 性能提出了更高的要
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半導(dǎo)體，江湖變了

從早期的真空管到如今的集成電路，半導(dǎo)體行業(yè)的發(fā)展如同一場沒有終點(diǎn)的賽跑。人們一直在思考：「半導(dǎo)體行業(yè)，會有永遠(yuǎn)的大贏家嗎？」歷史的車輪滾滾向前，半導(dǎo)體行業(yè)經(jīng)歷了無數(shù)次的變革與洗牌。曾經(jīng)稱霸一時的巨頭可能在瞬間黯然失色，新興的力量又如同雨后春筍般崛起。這個行業(yè)的競爭之激烈，變化之迅速，讓每一個參與者都如同在波濤洶涌的海洋中前行，稍有不慎便可能被浪潮淹沒。半導(dǎo)體行業(yè)永遠(yuǎn)有「英雄」，但不是所有「英雄」都能夠穩(wěn)坐王位?！竿跽摺箈86 迎來新挑戰(zhàn)CPU 的發(fā)展史簡單來說就是英特爾公司的發(fā)展歷史。x86 系列 CPU
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