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英特爾被曝將出售Altera部分股權(quán)

英特爾被曝將出售Altera部分股權(quán)

路透社報(bào)道稱，銀湖資本和貝恩資本等潛在收購(gòu)方正準(zhǔn)備收購(gòu)英特爾可編程解決方案事業(yè)部阿爾特拉（Altera）少數(shù)股權(quán)。 Altera 作為 FPGA 領(lǐng)域的頭部企業(yè)，曾發(fā)明世界上第一個(gè)可編程邏輯器件。英特爾在 2015 年以近 170 億美元（IT之家備注：當(dāng)前約 1209.15 億元人民幣）收購(gòu)了 Altera。

《基于MATLAB與FPGA的圖像處理教程》上市一周銷量突破2000冊(cè)

《基于MATLAB與FPGA的圖像處理教程》這個(gè)月終于與大家見面了。

發(fā)表于：2/22/2023

芯片設(shè)計(jì)五部曲之三 | 戰(zhàn)略規(guī)劃家——算法仿真

上兩集我們已經(jīng)分別深入了模擬IC和數(shù)字IC的設(shè)計(jì)全流程，結(jié)合EDA工具特性和原理，講述怎么利用計(jì)算機(jī)技術(shù)提高模擬與數(shù)字芯片的研發(fā)設(shè)計(jì)效率。這一集，我們把其中的算法仿真部分拉出來(lái)展開說(shuō)說(shuō)。

發(fā)表于：2/22/2023

教程：基于FPGA實(shí)現(xiàn)分離用軟件的圖像處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

　　圖像處理FPGA 設(shè)計(jì)基本方法：1.陣列結(jié)構(gòu)結(jié)合流水線處理設(shè)計(jì)例如RGB圖像，包括三組數(shù)據(jù)，處理時(shí)需要并行三通道后，每個(gè)通道進(jìn)行分別的串行流水處理。2.緩存設(shè)計(jì)幀緩存行緩存列對(duì)齊3.資源分辨率處理窗口對(duì)資源影響成倍增加

發(fā)表于：2/19/2023

入門：FPGA的電源要求是什么？

　　ROHM擁有各種各樣的DC/DC轉(zhuǎn)換器IC，其中包括適合用于FPGA電源的產(chǎn)品陣容。這里列舉的8種機(jī)型，可滿足FPGA需要的電源規(guī)格，也提供參考設(shè)計(jì)。我們就該FPGA用降壓型DC/DC轉(zhuǎn)換器系列的性能以及特征采訪了ROHM的應(yīng)用工程師柴戸孝信（Shibako Takanobu）先生。

發(fā)表于：2/19/2023

入門：你必須知道的FPGA硬件屬性

　　如果我們進(jìn)一步放大，我們可以看到，每個(gè)可編程模塊都包含有許多數(shù)字功能。在這個(gè)例子中，我們可以見到一個(gè)三輸入的查找表（LUT）、一個(gè)復(fù)用器和一個(gè)觸發(fā)器，但重要的是我們要認(rèn)識(shí)到，這些功能的數(shù)量和類型對(duì)不同系列的 FPGA 來(lái)說(shuō)是會(huì)變化的。

發(fā)表于：2/19/2023

教程：Xilinx FPGA電源設(shè)計(jì)與注意事項(xiàng)

　　隨著半導(dǎo)體和芯片技術(shù)的飛速發(fā)展，現(xiàn)在的FPGA集成了越來(lái)越多的可配置邏輯資源、各種各樣的外部總線接口以及豐富的內(nèi)部RAM資源，使其在國(guó)防、醫(yī)療、消費(fèi)電子等領(lǐng)域得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。當(dāng)采用FPGA進(jìn)行設(shè)計(jì)電路時(shí)，大多數(shù)FPGA對(duì)上電的電源排序和上電時(shí)間是有要求的，所以電源排序是需要考慮的一個(gè)重要的方面。通常情況下，F(xiàn)PGA供應(yīng)商都規(guī)定了電源排序、上電時(shí)間的要求。因?yàn)橐粋€(gè)FPGA所需要的電源軌數(shù)量會(huì)從3個(gè)到10個(gè)以上不等。通過(guò)遵循推薦的電源序列，可以避免在啟動(dòng)期間吸取過(guò)大的電流，同時(shí)又可以防止器件受損壞。對(duì)一個(gè)FPGA的最小電路中的電源進(jìn)行排序有多種方法。本文中主要以MP5650為例，來(lái)敘述把PGOOD引腳級(jí)聯(lián)至使能引腳來(lái)實(shí)現(xiàn)排序。

發(fā)表于：1/29/2023

基于 FPGA 的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)加速電路設(shè)計(jì)

　　目前主流的目標(biāo)檢測(cè)算法都是用CNN來(lái)提取數(shù)據(jù)特征，而CNN的計(jì)算復(fù)雜度比傳統(tǒng)算法高出很多。同時(shí)隨著CNN不斷提高的精度，其網(wǎng)絡(luò)深度與參數(shù)的數(shù)量也在飛快地增長(zhǎng)，其所需要的計(jì)算資源和內(nèi)存資源也在不斷增加。目前通用CPU已經(jīng)無(wú)法滿足CNN的計(jì)算需求，如今主要研究大多通過(guò)專用集成電路（ASIC），圖形處理器（GPU）或者現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（FPGA）來(lái)構(gòu)建硬件加速電路，來(lái)提升計(jì)算CNN的性能。

發(fā)表于：1/29/2023

基于改進(jìn)蟻群算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法

根據(jù)傳統(tǒng)蟻群算法在機(jī)器人的路線規(guī)劃中具有收斂速度慢、容易陷入局部最優(yōu)解的缺陷，提供了一個(gè)經(jīng)過(guò)改進(jìn)的蟻群算法。使用柵格法建立路徑矩陣，建立一種轉(zhuǎn)角啟發(fā)函數(shù)，增加選擇指定路徑的概率，提高算法的搜索速度；將A*算法與改進(jìn)蟻群算法結(jié)合，提出一種改進(jìn)的距離啟發(fā)函數(shù)，避免了陷入局部最優(yōu)解；并提出一種可根據(jù)迭代次數(shù)而改變的信息素?fù)]發(fā)因子，增強(qiáng)了全域搜尋能力。根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)分析，與Ant Colony Algorithm with Multiple Inspired Factor（ACAM）算法相比，改進(jìn)的蟻群算法對(duì)于解決算法收斂速度慢、防止進(jìn)入局部最優(yōu)解等方面效果更好。

發(fā)表于：1/13/2023

基于能量均衡高效的LEACH改進(jìn)算法

LEACH路由協(xié)議是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)一個(gè)經(jīng)典的分簇路由方法，但在限能嚴(yán)重的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)功耗高、生存時(shí)間短等問(wèn)題嚴(yán)重影響網(wǎng)絡(luò)性能，為此提出了改進(jìn)的基于能量均衡高效的LEACH-X協(xié)議。通過(guò)加入最優(yōu)簇首數(shù)，提出修正的剩余能量因子，考慮節(jié)點(diǎn)的剩余能量、周期內(nèi)當(dāng)選過(guò)簇首的次數(shù)以及密度因子，并對(duì)部署區(qū)域分區(qū)，針對(duì)區(qū)域調(diào)整距離因子增益參數(shù)的權(quán)重來(lái)修正簇首選舉閾值函數(shù)；接著進(jìn)行二次競(jìng)爭(zhēng)并最終選舉簇首，從而減小節(jié)點(diǎn)能耗，使WSN存活時(shí)間得到一定的延長(zhǎng)。仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)LEACH協(xié)議進(jìn)行對(duì)比，LEACH-X協(xié)議降低了網(wǎng)絡(luò)能耗，延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間。

發(fā)表于：1/13/2023

自適應(yīng)跨平臺(tái)PSS中間件架構(gòu)及開發(fā)

芯片工藝、規(guī)模不斷在提升，所包含的功能越來(lái)越復(fù)雜。多核、多線程中央處理器（Central Processing Unit，CPU），多維度片上網(wǎng)絡(luò)（Network on Chip，NoC），高速、高密度接口，各類外設(shè)等IP（Intellectual Property）集成在芯片上系統(tǒng)（System on Chip，SoC），使芯片開發(fā)階段的仿真驗(yàn)證場(chǎng)景極其復(fù)雜，對(duì)芯片特別是SoC開發(fā)和驗(yàn)證完備性帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。當(dāng)前在芯片開發(fā)領(lǐng)域，便攜式測(cè)試和激勵(lì)標(biāo)準(zhǔn)（Portable Test and Stimulus， PSS）是在UVM（Universal Verification Methodology）驗(yàn)證方法學(xué)基礎(chǔ)上進(jìn)一步解決隨機(jī)化和跨平臺(tái)的復(fù)雜組合場(chǎng)景定義和代碼生成難題。

發(fā)表于：1/13/2023