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Achronix 很新基于台积电（TSMC）的7nm FinFET工艺的Speedster7t FPGA器件包含了革命性的新型二维片上网络（2D NoC）。2D NoC如同在FPGA可编程逻辑结构上运行的高速公路网...

设计应用时间：2022/1/10 阅读：954

日益增长的数据加速需求对硬件平台提出了越来越高的要求，FPGA作为一种可编程可定制化的高性能硬件发挥着越来越重要的作用。近年来，高端FPGA芯片采用了越来越多的Hard IP...

设计应用时间：2021/1/29 阅读：344

. 概述　　得益于大数据的兴起以及算力的快速提升，机器学习技术在近年取得了革命性的发展。在图像分类、语音识别、自然语言处理等机器学习任务中，数据为大小维度确定且排...

设计应用时间：2020/12/17 阅读：561

摘要：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。...

设计应用时间：2020/12/11 阅读：567

MLP_Conv2D是功能齐全的设计，可将2D输入图像与多个内核同时进行卷积。该设计充分利用了MLP和BRAM模块，每个MLP一个周期执行12个int8乘法。此外，MLP列和BRAM块均等级联以...

设计应用时间：2020/6/15 阅读：535

自从几十年前首次推出FPGA以来，每种新架构都继续在采用按位（bit-wise）的布线结构。虽然这种方法一直是成功的，但是随着高速通信标准的兴起，总是要求不断增加片上总线位宽，以支持这些新的数据速率。这种限制的一个后果是，设计人员经...

基础电子时间：2020/6/12 阅读：776

在摩尔定律的推动下，集成电路工艺取得了高速发展，单位面积上的晶体管数量不断增加。片上系统（System-on-Chip，SoC）具有集成度高、功耗低、成本低等优势，已经成为大规...

设计应用时间：2020/5/25 阅读：522

在众多的行业中，数据加速是构建高效、智能系统的关键之处。传统的通用处理器在支持用户去突破性能和延迟限制方面性能不足。而已经出现的许多加速器技术填补了基于定制芯片...

设计应用时间：2020/4/14 阅读：424

随着机器学习（Machine Learning）领域越来越多地使用现场可编程门阵列（FPGA）来进行推理（inference）加速，而传统FPGA只支持定点运算的瓶颈越发凸显。 Achronix为了解决这一大困境，创新地设计了机器学习处理器（MLP）单元，不仅支持...

基础电子时间：2020/3/14 阅读：578

简介：随着网络和数据中心带宽需求的日益提升，针对高性能内存解决方案的需求也是水涨船高。对于超过 400 Gbps 的系统开发，以经济高效的方式实现内存方案的性能和效率已经...

设计应用时间：2020/3/2 阅读：447

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