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随着工业企业将重心转向以人为本、以地球为中心的工业5.0理念,边缘人工智能(AI)技术正展现出变革性力量。这些解决方案将边缘计算的强大能力与人工智能领域的最新进展相结合
Robotec.ai 的 RoSi 传感器由 RGS 光线追踪库提供支持,可为激光雷达和雷达仿真提供优化的 GPU 性能,从而能够快速测试复杂的多传感器配置。
AMD 提供的端到端计算产品组合涵盖 CPU、GPU、FPGA 与自适应 SoC,能为广播级音视频系统的每个环节——从信号采集到最终显示——提供强劲动力。
在本文中,我们将探讨日益迫切的安全数据中心的控制需求,安全与信任如何与可管理性相结合,以及现场可编程门阵列(FPGA)为何能够成为构建安全人工智能基础设施的关键战略使能器件。
在高端 FPGA 领域,一个长期被默认接受的逻辑正在被反复强化:性能要更强,板卡就必须更大;射频要更快,系统就必须更复杂。
思尔芯、MachineWare与晶心科技联合发布一款协同仿真解决方案,旨在应对日益复杂的RISC-V芯片设计。
该系列产品面向需要高性能、确定性运行行为以及长期运行寿命的应用,旨在提供卓越的计算、图形和 AI 加速性能。
该解决方案协议栈适用于下一代医疗、工业及机器人视觉应用,支持广播级视频质量、SLVS-EC至CoaXPress桥接功能及超低功耗运行
Lattice Nexus™ 2在能效、性能、连接性及安全性方面较竞品有显著提升,支持开发者快速开发多款FPGA器件,用于创新的产品设计并解决设计中的技术难题。
随着人工智能从算法研究走向大规模工程化与产业化落地,计算负载呈现出算力需求激增与应用形态高度分化并存的特征。
随着系统级芯片(SoC)设计在规模和接口多样性上的持续扩张,原型验证在容量、互连规划以及 Bring-Up 效率方面面临着更高要求。
当人们谈论“量子末日”(Q-Day)时,脑海中浮现的往往是未来某天,一台超级量子计算机瞬间破解所有加密的科幻场景。然而,真正的威胁远比这更现实、更迫在眉睫
在中高端 FPGA 应用中,AMD Kintex UltraScale+ 系列通常用于对吞吐能力、接口规模和功耗控制都有高要求的系统。
在过去很长一段时间里,FPGA 世界有一条几乎默认成立的“潜规则”:性能越高,定制越深;一代芯片一代板。接口不统一、载板强绑定、I/O 分配高度碎片化,几乎成了 FPGA 工程的“宿命”。