深度学习作为新一代计算模式,近年来,其所取得的前所未有的突破掀起了人工智能新一轮发展热潮。深度学习本质上是多层次的人工神经网络算法,即模仿人脑的神经网络,从最基本的单元上模拟了人类大脑的运行
让机器人在物理世界中安全地移动是件棘手的事情。工业机器人是强大的产品,但是有可能出现完全粉碎人类的意外,但用机器人视觉和足够的大脑来避开障碍成本非常昂贵,并减慢运动。通常,机器人简单地在设置
人工智能(AI)可说是2016年运算领域最热门的话题,厂商竞相开发专用芯片的战争已经开打… 接续前文:《人工智能芯片战开打 边缘计算还面临哪些障碍?》 CEA的雄心
1月5日-8日拉斯维加斯消费电子展(CES)上,地平线机器人(以下简称“地平线”)将与英特尔联合展示一款基于单目摄像头和FPGA的ADAS产品原型系统。
毫无疑问,如果评选2016年度科技界十大最耀眼热词,人工智能&深度学习必定会华丽丽地上榜。从年初阿尔法狗战胜世界围棋冠军李世石,到年末世界互联网大会上BAT大佬们的集体AI秀,每一个信号
通过使用Achronix Speedster7t FPGA中的机器学习加速器MLP72,开发人员可以轻松选择浮点/定点格式和多种位宽,或快速应用块浮点,并通过内部级联可以达到理想性能。
SDSoC 开发环境可为异构 Zynq? All Programmable SoC 及 MPSoC 部署提供类似嵌入式 C/C++/OpenCL 应用的开发体验,其中包括简单易用的
据海外媒体报道,自AlphaGo下围棋胜过职业棋手新闻爆出后,关于人工智能(AI)的投资又掀起热潮,除了较为人注意的考试机器人东大君以外,另一个比较不受重视的方向,则是制作
中国广州,2020年8月12日-广东高云半导体科技股份有限公司(如下简称:高云半导体)的GW1NRF-4 µSoC FPGA BLE模块获得韩国蓝牙认证,从而使得开发人员能够轻松快捷地完成产品开发和系统集成。
因应快速成长的物联网应用市场,英特尔宣布推出Intel Cyclone 10可编程逻辑闸阵列(FPGAs)系列产品,均采用台积电20纳米先进制程生产。这款FPGA的设计是要提供快速、省电的处理能
十多年前豪赌WiMax,错过了4G/LTE的最佳布局时间。这一次,面对市场价值高过千万倍的5G,英特尔早早开始行动,成为市场上最积极的厂商之一,从系统云端到边缘到终端,从运营商到垂直应用领域的大
随着AI产业快速突破,各大公司在AI领域的人才动向也在引起极大关注,你来我往、归去来兮,AI江湖上大有一片血雨腥风之势。当然,AI领军人物的变动,会对具体公司业务造成影响。但从整个行业来看,人才
中国似乎成了人工智能(ArTIficial Intelligence,缩写为AI)的前沿阵地。 5月中下旬,谷歌AlphaGo的2.0版本将在中国乌镇与目前排名世界第一的职业九段选手&m
很多工业逆变器和伺服器驱动厂商在很长一段实现内依赖现场可编程门阵列 (FPGA) 或ASIC技术来完成商用现货 (COTS) 产品,比如说32位微控制器 (MCU) 所不支持的功能。然而,为了支
在这个系列的第一篇博文中,我们了解到FPGA是如何被引入到驱动架构中的。现在,我们来看一看在一个工业驱动/伺服机架构中使用FPGA时遇到的一些挑战,以及以COTS MCU形式运转的控制片上系统
很多原始设备制造商 (OEM) 已经习惯于依赖现场可编程门阵列 (FPGA) 或ASIC技术来完善现成可用的产品所不支持的功能。 这些功能中的其中一个就是与工业用伺服器和AC逆变器驱动中
本文来自计算机体系结构专家王逵。他认为,“摩尔定律结束之后,性能提升一万倍”不会是科幻,而是发生在我们眼前的事实。 2008年,《三体2:黑暗森林》里写到:
能够暴力弹跳的复杂机械装置?各类价格昂贵的传感器?或像EVE那样以萌神外形征服世界? No,no,no!最重要的是:能在复杂的环境中完成特定工作,做一个有益于人民的机器人(好正的三观!)
跨时钟域处理是FPGA设计中经常遇到的问题,而如何处理好跨时钟域间的数据,可以说是每个FPGA初学者的必修课。如果是还在校生,跨时钟域处理也是面试中经常常被问到的一个问题。 这里主要介绍三种跨时钟域处理的方法,这三种方法可以说是FPGA界最常用也最实用
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。FPGA 的低功耗、可编程、规格适中等特性,使其在市场中占据一席之地。本文分析了通信、HPC、数据中心等多个领域的现状,对市场、价格和竞品对比等方面进行了概要分析,并预测了 FP