400万+工程师在用

400万+工程师在用

国产FPGA应用领域和全球竞争格局

电子说

5347人已加入

描述

AI芯片主要分为CPU 、GPU、FPGA以及ASIC。其中以CPU、GPU、FPGA、ASIC的顺序,通用性逐渐减低,但运算效率逐步提高。FPGA作为专用集成电路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。

FPGA主要应用在AI、自动驾驶、5G通信、工业物联网、数据中心5个方面。FPGA具有可重构、可定制的优势,成本低于完全定制化的ASIC,但比通用型产品拥有更大的并行度。

2ac21366-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

2bb26e7e-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

2bf9483a-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

2c385e8a-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

2c7e1754-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

2d1e113c-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

2d80acde-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

2df86a58-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

2e98a9c8-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

2eccbd3a-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

2f4ba60e-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

2fa36be6-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

2ffa319c-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

304422ac-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

308639b2-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

30bfa15c-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

30f82ad6-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

312c2386-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

3181942e-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

318fed9e-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

31e142ca-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

32126206-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

32ad3da8-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

330194e8-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

33a65780-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

340d5da4-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

351e3e0c-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

35505112-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

358f4bf6-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

35cc587a-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

36314870-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

36627580-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

36c6ec54-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

37076fe0-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

3771471c-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

37c7ea36-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

381df368-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

38538b36-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

38d9bea4-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

392baf84-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

39786090-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

39d4c0ce-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

3a4301f6-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

3a9d6d44-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

3adc8d08-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

3b12a0a0-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

3b85e6c8-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

3ca5f318-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

3cf46b24-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

3d501334-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

3dbd57d2-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

3e2a5260-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

423844f2-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

428ee294-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

43bdddbe-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

44486bf0-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

44b11c7c-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

45221652-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

456016d2-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

45ddb9e8-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

462c9aa4-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

466d090e-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

46c58d90-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

47324bf6-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

476f6216-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

49b3846c-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

49f016d4-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

4a6d3e34-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

4aa28d96-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

4b0f6d1c-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

4b47ed0e-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

4bb82998-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

4c0f943a-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

4c49f0d0-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

4c94cde4-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

4d1cce24-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

4db368e8-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

4e3d5fe4-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

4e9db1be-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

4ee54fc4-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

4f4694d2-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

4f82bdd6-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

4fcfe5ac-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

501344a0-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

50811066-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

50d66c3c-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

517cfd7c-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

51c5a1bc-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

5212ab4c-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

52501edc-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

529160d6-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

52d48c3a-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

5317423c-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

53ed6330-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

542c76ce-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

546064c0-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

54a1877a-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

54f5f562-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

55351d28-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

554df0a0-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

55a66654-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

55faa6a6-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

5619c9f0-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

5657b850-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

56b238d4-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

56fdcd6c-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

577e3894-7c76-11eb-8b86-12bb97331649.jpg

 

 

原文标题:深度:国产FPGA研究框架

文章出处:【微信公众号:FPGA技术江湖】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

责任编辑:haq

打开APP阅读更多精彩内容
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容图片侵权或者其他问题,请联系本站作侵删。 侵权投诉

电子发烧友网

收听电子行业动态,抢先知晓半导体行业

全部0条评论

快来发表一下你的评论吧 !

打开APP