可编程器件电子器件的发展方向：模拟器件→数字器件；专用集成电路（ASIC）→可编程器件。可编程器件的特点：CPU在固定频率的时钟控制下节奏运行。

点击上方“3DCVer”，选择“星标”干货第一时间送达作者|OskarMencer等译者|盖磊策划|陈思FPGA自上世纪80年代进入市场以来，就与通用CPU、ASIC乃至GPU竞争共存。

当前，AI芯片主要分为GPU、FPGA、ASIC。【嵌牛鼻子】AI、ASIC、优势【嵌牛提问】AI芯片相比于传统芯片，有什么不同呢？【嵌牛正文】所谓的

宝盛微交易是一个受监管的平台，受新西兰FSP和澳大利亚ASIC双重机构的监管，是一个具有国际认证的交易平台。分析师团队是微交易平台中不可缺少的一个组成部分。

我们为现实世界的部署选择了多个不同的平台，包括CPU、GPU、ASIC、D

FPGAASIC（专用集成电路）*小于号表示子集关系。

与数字电路的另一种重要实现方式ASIC（Applicat

它是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。

为什么说可以防止ASIC挖矿？Cryptohello算法实际上它是通过区块的一系列信息，求解区块hash的过程，也就是个挖矿的一个过程，那么在这个过程中间会涉及到多种的哈希算法。

本文回顾了比特币ASIC矿机制造商的历史，特别是几大主流矿机的能效比。报告分析了当今市场上的五大矿机制造商，重点关注了嘉楠耘智及其IPO后的盈利下降情况。

AI芯片指针对AI算法的ASIC(专用芯片)，传统的CPU都可以拿来利用执行AI算法，但是速度慢，性能低，无法实际商用。

软硬编解码的区分：软编码：使用CPU进行编码硬编码：使用非CPU进行编码，如显卡GPU、专用的DSP、FPGA、ASIC芯片等软硬编解码的区别：软编码：实现直接、简单，参数

ASIC（ApplicationSpecificIntegratedCircuit）是专用集成电路。针对用户对特定电子系统的需求，从根级设计、制造的专有应

FPGA就是一个可以通过编程来改变内部结构的芯片，FPGA常年来被用作专用芯片（ASIC）的小批量替代品，同时也在微软、百度等公司的数据中心大规模部署，以同时提供强大的计算能力和足够的灵活性。

常用的深度学习框架有TensorFlow、Pytorch、MXNet和CNTK，因为训练最为耗时，所以常使用GPU、FPGA、TPU和ASIC等硬件加速模块缩短训练耗时，这些定制化的硬件需要使用定制化的驱动和库以便和深度学习框架交互

数字集成电路与系统设计基础知识（一）ASIC可分为全定制和半定制。半定制是调配厂家的设计资源（库单元），全定制是全部自己做。fromscratch：白手起家、从头开始。suchthat：使得；这样。

它是作为ASIC领域中的一种半定制电路而出现的，即解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路有限的缺点。

在1980年代中期，RossFreeman和他的同事从Zilog购买了该技术，并创建了Xilinx，目标是ASIC仿真和教育市场。同时Altera以类似技术为核心

在1980年代中期，RossFreeman和他的同事从Zilog购买了该技术，并创建了Xilinx，目标是ASIC仿真和教育市场。同时Altera以类似技术为核心成立。

人工智能技术与咨询四大类人工智能芯片（GPU、ASIC、FGPA、类脑芯片）及系统级智能芯片在国内的发展进度参差不齐。

文章目录研究背景ML技术介绍（CNN&DNN）CNNs中三种类型的层的存储需求分析小规模神经网络加速器结构大规模神经网络加速器结构参考文献研究背景现阶段机器学习算法应用逐渐广泛，为了设计出可以更快运行相关算法的ASIC

任何模型（例如VGG/MobileNet等）都必须依赖于具体的计算平台（例如CPU/GPU/ASIC等）才能展现自己的实力。模型和计算平台的"默契程度"会决定模型的实际表现。

汽车电子等强实时性应用开始快速兴起，各类AI模型层出不穷，神经网络结构日益复杂，所需算力也越来越大，这使得神经网络的硬件加速成为近几年的热点研究，不论是工业界还是学术届，AI的硬件加速方案层出不穷，但主要分为FPGA和ASIC

专用集成电路（ASIC）：面向专门用途而区别于标准逻辑电路、通用存储器及通用微处理器电路的IC，它是根据某一用户的特定要求，能以低制作成本、短交货周期供货的半定制、定制电路以及PLD和FPGA电路。

一、GPU简介1985年8月20日ATi公司成立，同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡，1992年4月ATi发布了Mach32图形卡集成了图形加速功能，1998年4月ATi被IDC

很多年前写过一篇文章《有关数字电路设计的学习》，文章内容如下：“本文描述的数字电路设计的学习方法主要针对非集成电路设计专业的电子类的大学生，实际上对于集成电路专业还是非集成电路专业的大学生都是适用的，这是一个循序渐进的学习方法和步骤。大部分理工科的学生都学过模拟电子和数字电子，当学完数字电路基础时，如果要向数字集成电路设计方面发展，那该怎么继续呢？不是直接学习verilog,因为很多国内的veri

B站有演示，MalogicASICFPGA实现数字时钟和USB1.1IP并模拟鼠标_哔哩哔哩_bilibili在MalogicASICFPGA开发板上实现数字时钟、实现USB1.1IP并用此IP实现鼠标，网盘中有购买地址。https://item.taobao.com/item.htm?spm=2013.1.w4004-24157158006.2.73b659394kIPPM&id=6650622

Reference:1,xilinxFPGA权威设计指南；2,ASIC集成电路设计；3，综合与时序分析的设计约束实用指南1.时序检查概念1.1基本术语(1)发送沿(LaunchEdge):指发送数据的源时钟的活动边沿

门控时钟结构的选择3.使用DC工具添加门控时钟3.1门控时钟的自动添加3.2使用DC添加门控时钟3.3使用set_clock_gating_style命令的配置参考文献前言门控时钟是降低数字电路功耗的一个重要手段，在ASIC

文章目录前言1.基本概念1.1综合(Synthesis)1.2使用DesignCompiler进行综合2.使用DC进行编译2.1进入DC环境2.2编译过程2.2.1设置搜索路径2.2.2库环境设置2.2.3编译参数配置2.2.4读入设计2.2.5编译命令2.2.6保存编译结果2.2.6.1输出文件格式说明2.2.6.2保存报告2.3其他常用命令2.4完整脚本4.可能遇到的问题和解决方案4.1Net

创始人有多年半导体技术及市场运营经验，且拥有开放及合作的心态，与国内外著名科研院所保持紧密的沟通与合作，在材料、传感器及高精度、高集成度ASIC设计领域不断创新，从而

1984年Xilinx刚刚创造出FPGA时，它还是简单的胶合逻辑片，而如今在信号处理和控制应用中，它已经取代了自定制专用集成电路（ASIC）和处理器。

这里聚集着一些SOC大牛、ASIC大牛、安全小牛，也有一些超级大佬默默潜伏着(也许他们平常上班没时间看微信)。我稍微归纳整理下，有很多个群了，当然了还有一些小群我没统计。

本次讲解中NVIDIANPN合作伙伴负责人吴强从性能、可编程性、灵活性等方面对CPU、GPU、FPGA、ASIC等不同类型的服务器进行了系统的比较分析，并给出了五条选择GPU服务器的基本原则：1

大多数人认为,神经网络推算都应该留给GPU,TPU各种专用ASIC运算,实际,在ARM上也可以实现神经网络推算.在很久之前(半年前吧),ARM已经推出了CMSIS-NN,但是,大家都不太感兴趣啊.实际上

MATLABR2022a安装包MATLABR2022版本亮点新产品BluetoothToolbox-仿真、分析和测试蓝牙通信系统DSPHDLToolbox-为FPGA、ASIC和SoC设计数字信号处理应用

asic做

到了SoC阶段，IP核设计已成为ASIC电路设计公司和FPG

fpga核心做用：它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。

硬件准备ADSP-EDU-BF533：BF533开发板AD-HP530ICE：ADIDSP仿真器软件准备VisualDSP++软件硬件链接功能介绍代码实现了汉字库和ASICII码字库的功能，代码会在编译时，将字库文件加载到内存中，所以必须使用xml文件对内存进行初始化，所以必须用光盘中的ADSP-BF533-proc.xml文件把VisualDSP++下的ADSP-BF533-proc.xml文件

一个成熟的应用框图如下图所示，控制芯片（通常是FPGA、ASIC）通过GPIFII接口（通常用GPIFII状态机实现为同步从模式接口）与cyusb301

在接下来的文章中，你将了解到：FPGA的功用和市场概况，FPGA相较于CPU/GPU/ASIC芯片的优势，国内外FPGA的格局和现状。

目录1.影响最大时钟频率的因素2.流水线3.DLX指令集的实现4.流水线对吞吐率的影响5.流水线原理6.流水线冒险结构冒险数据冒险控制冒险其他冒险对高速ASIC日益增长的需求使得越来越需要增加电路每个时钟周期的计算吞吐率

MATLAB转换为FPGA目录：1.从MATLAB生成HDL代码2.MATLAB到硬件工作流3.MATLAB算法示例正文：1.从MATLAB生成HDL代码FPGA在通用处理器(GPP)和专用集成电路(ASIC

将工作负载部署到新平台：例如手机、嵌入式设备和加速器(例如FPGA、ASIC等)，需要大量的手工工作。作者提出了TVM，这是一种公开了g

通过FPGA，可以快速开始定制化运算的研究和设计，因为是使用FPGA，所以，可以保证开发软硬件平台的兼容，如果要获得更高性能，就定制ASIC芯片，如果ASIC过于昂贵，或者硬件产品的需求量不足，也可以继续使用

FOGA毕竟不是ASIC，对时序收敛的要求更加严格，本文主要介绍本人在工程中学习到的各种时序约束技巧。首先强烈推荐阅读官方文档UG903和UG949，这是最重要的参考资料，没有之一。

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作者|王言治来源|AI科技大本营（ID:rgznai100）深度神经网络（DNN）在图像、语言处理等领域获得了巨大成功，而如何将这些网络部署在ASIC、FPGA等嵌入式设备仍是热门研究方向。

5月19日，谷歌正式推出新一代人工智能ASIC芯片TPUv4，运算效能是上一代产品的2倍以上，由4096个TPUv4单芯片组成的pod运算集群