传统的CPU、GPU等大量运算的芯片都需要在外部采取强有力的散热系统来降低芯片运算带来的发热，而今，科学家新发明的芯片内液冷系统将改变这个局面。

一个运用NoC访问片外GDDR6的例子

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。

将三年前的汽车安全性技术与今天的技术进行对比，您就会发现摄像头数量已显著增加，以支持诸如全景可视、驾驶员注意力分散监测器、立体视觉摄像头、前向摄像头和多个后视摄像头等应用。除了摄像头，系统功能也增强了，包括自动紧急制动、车道偏离警告、后方盲点检测和交通标志识别等。这一趋势表明，汽车电子类产品在持续快速地创新，但这也给汽车原始设备制造商（OEM）带来了全新的挑战……

“一生一芯”，能否在中国的教育中普及芯片设计

跨界竞争不仅仅存在与商业模式中，技术体系的创新也能带来跨界竞争。AI行业的GPU竞争就是一例。鲲云数据流架构AI芯片利用率提升10倍以上，在AI芯片高端领域开启了性能大比拼

尽管在FPGA中的按位来布线非常灵活，但其缺点是每个段都会给任何给定的信号通路增加延迟。需要在FPGA中进行长距离传输的信号会导致分段之间的连接延迟，从而降低了功能的性能。按位布线的另一个挑战是拥塞，它要求信号路径绕过拥塞，这会导致更多的延迟，并造成性能的进一步降低。

物联网AI、嵌入式视觉、硬件安全、5G通信、工业和汽车自动化等新兴应用正在重新定义开发人员设计网络边缘产品的硬件要求。

当奥迪在2017年底推出其重新设计的A8轿车时，该公司吹捧它是汽车行业的首款3级汽车。当时奥迪所面临的技术问题和陌生的成本结构，整个汽车行业现在都仍在面对。本文根据奥迪A8的拆解，对五个问题进行了深刻解读。

Speedster 7t FPGA上的二维片上网络（2D NoC）支持高带宽数据加速应用

本文将重点描述基于AlexNet的2D卷积核的实例应用。

曾经我以为我可以成为一名FPGA工程师。后来面试过了数字前端岗位，不熟练Linux基本命令，没用过DC、NC、PT等，却趁着某某事件后的IC就业潮进入了IC行业。本文就来盘盘在学校里玩的都是FPGA，如何转行做ASIC。

Achronix创新的机器学习处理器（MLP）突破传统FPGA运算瓶颈

得益于晶圆制造技术的线宽缩小，高性能数字IC(例如GPU、FPGA和微处理器)呈现电流需求迅速增加和工作电压下降的发展趋势。传统上，数字IC采用LDO稳压器或基于电感的开关稳压器控制器以及板外电源设备供电。随着对电源性能和尺寸要求的提高，传统方法已不再适用，而需要新一代的单片式电源。

任何编程语言的学习都不是一朝一夕的事，经验技巧的积累都是在点滴中完成，FPGA设计也无例外。下面就以我的切身体会，谈谈FPGA设计的经验技巧。