RISC-V架构的一个关键特性是CPU开发人员可以根据需求调整RISC-V功能，而无需牺牲为基本标准所创建的工具与库的适用性。这种适用性的关键在于要了解RISC-V模块化指令集架构。

硅光子一直是项极具吸引力的技术。既然对光通信中所用红外波段的光子来说，硅是透明的，那么为什么不将光学器件集成到硅片上呢？SOI(绝缘硅)工艺可用于在硅中形成波导、调制器和其他光学结构，并充分利用CMOS的低成本与可扩展性。

台积电在日本京都举办的超大规模集成电路研讨会（VLSI Symposium）上，展示了名为“This”的芯片，由台积电自行完成设计与生产。这颗芯片的架构并非最新最强，仅仅采用Cortex-A72四核+6MiB三级缓存的双芯片组合设计，无法与主流旗舰平台的Cortex-A76相提并论。那么这个“This”有什么特别之处吗？

我一看到BreadShield开始执行，马上就了解到这些年本来应该可以省下多少时间…

“麒麟”这个代号真正出现是在4G时代。2014年，华为发布智能手机芯片麒麟Kirin920。这款芯片采用业界领先的8核big。LITTLE架构，支持TD LTE/LTE FDD/TD SCDMA/WCDMA/GSM共5种制式，全球率先实现LTE Cat6手机商用，支持峰值300M极速下载，性能、工艺、功耗、通信能力等各方面均达到业界领先水平。可以看出，海思的芯片与华为手机是互相成就的，这也奠定了华为手机的技术壁垒。

这一新的逻辑架构可以通过器件级存算一体路径破解数据传输阻塞瓶颈问题，突破了现有逻辑系统中冯·诺依曼架构的限制。

我们是芯片需求大国，但却不是芯片设计、制造大国，所以此次输掉“芯片”大战自在意料之中。输一次不可怕，最怕的是一直输。

没有什么电路或系统是完美的，所以真正的问题是「对于应用来说够不够好？」不过，这经常是一个两难的问题...

近来人们不再像从前那样单独提及AI（人工智能）和IoT（物联网），而是将其融合在一起，AIoT（人工智能物联网）成为科技行业热词。AI+IoT成为业内共识，语音识别+人脸识别+边缘计算+物联网等多概念融入，借助AI、大数据、云计算等技术，实现“云+边+端”的全新模式被广泛接受。

5月10日，一年一度的“松山湖中国IC创新高峰论坛”再次盛大举行。松山湖IC论坛已迈进第九个年头，2019年中国最需要的十款创新国产IC有哪些？

在过去十年中，设计人员开发了各种硅技术，能够以足够快的速度运行先进的深度学习数学，以探索和实现人工智能（AI）应用，如目标识别、语音和面部识别等。机器视觉应用目前通常比人类更精确，它是推动新的片上系统（SoC）投资以满足日常应用AI开发的关键功能之一。在视觉应用中使用卷积神经网络（CNN）和其它深度学习算法已经产生了这样的影响——即SoC内的AI能力正变得普及。

在实时和性能关键型（performance-critical）应用中，周期精确追踪正变得越来越重要，工程师需要将其硬件和软件代码的运行优化到单时钟周期的水平，即被CPU、GPU、DSP或加速器所识别的最小时间单位。

一位Arm公司院士说：“我终于学会了停止担忧并爱上摩尔定律的终结。”

展望未来十年，随着5G的出现，无线基础设施将变得更加普遍，甚至与我们日常生活的方方面面完全融为一体。5G延续了先前蜂窝标准（在驱动带宽方面）的模式，但也将其扩展到更多设备和使用模式。本文考虑如何通过具有高性能CPU子系统和包括FPGA可重编程加速硬件处理单元的SoC架构来成功应对5G的独特需求。

AI的本质就是高性能计算，就像电力一样是一项通用能力，是能对所有行业进行产业升级以及产品迭代起促进作用的存在。