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在过去二十多年里，FPGA 一直处在一个略显尴尬的位置：它比 ASIC 灵活，却不够高效；比 GPU 可定制，却更难开发。

在硅谷，几乎每周都有新的AI芯片故事上演。但今天这家刚结束隐身期的公司，讲的故事有点“反直觉”。

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。

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”。

在过去很长一段时间里，FPGA 被视为一种“昂贵但灵活”的可编程器件，更多存在于通信设备、军工与高端工业系统中。但进入 2022 年之后，FPGA 的产业定位发生了根本变化

Primus 生成的波形 vcd 文件，需要进行怎样的预处理和格式转化，才能允许 MATLAB 直接导入呢？本文将给大家分享这个过程的实现步骤，技巧和经验。

随着人工智能、高速无线通信、医疗与生命科学技术的发展，以及复杂芯片架构对数据流优化的需求不断攀升，FPGA 正在迎来新的应用场景。

近期，复旦大学与绍兴实验室联合发布的晶圆级二维半导体 FPGA，在产业界和科研界都引发了强烈关注。

在智能汽车的感知系统中，没有哪一个模块像“电子后视镜（CMS）”这样既低调、却又决定生死。它关系到驾驶安全，关系到用户体验