关于ASIC的所有信息
华为通用芯片之殇怎解?仅凭海思能否救得了华为?

最近中文媒体圈里何庭波给海思员工关于启动所谓备胎芯片的信刷屏了。我读了之后,却觉得有些话不得不讲。

格芯重组,Marvell收购Avera半导体

Marvell本周一(5月20日)宣布,已与GlobalFoundries达成协议,将收购Avera半导体。

邱景宏:MEMS属于集成型技术,未来应用广泛,有望迈向更完善的智能语音领域

近期上市挂牌的钰太是台湾少数从事微机电系统(MEMS)设计的公司,若说十年磨一剑、功力深厚,董事长邱景宏自学生时代专研MEMS长达20余年,创业过程历尽艰辛,但一路走来对MEMS前景义无反顾、不曾怀疑放弃。随着语音助理兴起敲起MEMS麦克风应用大门,他认为,未来MEMS领域还有许多应用可发挥,钰太将持续专精高进入高端产品。

AI芯片终将是少数人的游戏

AI芯片领域的玩家众多,作品也在不断更新迭代。然而,到目前为止,完全符合描述和基准测试的AI芯片寥寥无几。即便是谷歌的TPU,也不足以支撑起AI更为长远的发展。

人工智能如何开启半导体发展黄金十年?
人工智能如何开启半导体发展黄金十年?

鉴于如今科技创新迅猛,有望促进半导体行业持续增长。经过2019年的相对疲软之后,我们预测半导体行业将在2020年实现复苏。

人工智能芯片市场迎来野蛮式增长,厂商们却迷茫了?

恰逢第三波人工智能浪潮,2018年“人工智能芯片”这个有点新鲜的字眼彻底大火了一把,国内外科技巨头、传统芯片巨头以及初创公司纷纷布局人工智能芯片市场,用“草长莺飞式的野蛮生长”来形容当前的人工智能芯片市场,似乎再恰当不过了。

“矿难”这次真的要来了?国家发改委将虚拟货币“挖矿”活动列入淘汰类产业?
“矿难”这次真的要来了?国家发改委将虚拟货币“挖矿”活动列入淘汰类产业?

近期比特币价格涨回5000美元,让2018年底经历“矿机轮斤卖”和关机潮的矿圈稍微松了一口气。不过,这口气可能松不了多久,产业政策的“利剑”又来了。

在AI 领域,FPGA和ASIC一定是对手吗?AI芯片的终点又是什么?
在AI 领域,FPGA和ASIC一定是对手吗?AI芯片的终点又是什么?

近两年,人工智能市场一直处于火热的状态。而经过过去两年的发展,人工智能市场的玩家越来越少,对于这一市场的思考也愈加冷静,芯片厂商对于人工智能市场未来的发展也都有着自己的思考。

人工智能风潮席卷全球,因而推升ASIC需求

人工智能风潮席卷全球,而为了加速AI应用普及,并降低云端运算工作负载,实现更多的创新应用,边缘运算需求与日俱增,AI开始从「云端」走向「终端」,也因而推升ASIC需求;

半导体寒冬席卷晶圆代工产业,今年总产值有转负疑虑

半导体业寒冬绵延2019年?市调机构18日分别发表最新研究报告,除对第1季整体台湾晶圆代工营收保守看待,不论季度或年度相比恐都衰退2位数幅度;也对于今年首季除消费性产品需求疲弱、库存水位高等等经济因素影响外,还有国际政经的非经济因素干扰,预期2019年晶圆代工总产值恐有转负疑虑。

识别面积提升/不再使用硅片打造,第二代超声波指纹识别有望在今年下半年亮相
识别面积提升/不再使用硅片打造,第二代超声波指纹识别有望在今年下半年亮相

继高通在三星Galaxy S10系列上搭载第一代的超声波屏下指纹识别后,高通宣布第二代超声波屏下指纹识别技术已经在研发的路上,或将于今年下半年正式面世。

超低功耗ASIC惊艳ISSCC,让机器人小车跑几分钟和几个小时的差别
超低功耗ASIC惊艳ISSCC,让机器人小车跑几分钟和几个小时的差别

近日,科学家研发成功一款超低功耗混合信号芯片,该芯片的设计灵感来自对人类大脑的认识,可以帮助手掌大小的机器人协同工作,并从经验中学习。结合新一代的低功耗电机和传感器,该ASIC以毫瓦功率运行,从而可以将单节干电池供电智能机器人的运行时间从几分钟提高到数小时。

GPU、FPGA、ASIC等主流AI芯片对比

当前主流的AI芯片主要分为三类,GPU、FPGA、ASIC。其中GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构,属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定制的芯片。

为什么要抵制 ASIC 矿机?
为什么要抵制 ASIC 矿机?

几乎所有基于工作量证明(PoW)区块链共识机制的加密货币都需要面对同一个对手——ASIC 矿机。作为一家垄断ASIC矿机制造的中国芯片巨头,比特大陆拥有的算力、以及对 P2P 网络巨大的支配影响力可能会给整个社区带来危害(dangerous)。

ASIC项目瀑布式开发流程详解

最近收拾书架,翻出一张多年以前的ASIC项目开发流程图,一起回顾一下。

数字多相控制器驱动物联网云

云服务推动着数据中心、网络和电信设备的重大进步。物联网 (IoT) 中连接到云端互联网协议 (IP) 地址的设备数量比地球上的人类还要多。

几种主流AI芯片架构的对比分析

AI芯片当前架构还未统一,主流路线有GPU、FPGA、ASIC等。根据人工智能主要应用场景,AI芯片应用场景主要分为云端、终端。不同场景侧重点不尽相同,对使用的芯片架构也存在差异。云端目前以GPU为主,未来ASIC需求有望不断上升,终端场景ASIC应用已有案例,前景明朗。因此我们看好AI芯片架构方面ASIC路线发展未来。

火线三兄弟:DSP 、ASIC、FPGA

在相当长的一段时间内,FPGA、ASIC、DSP三者不同的技术特征造就了它们不同的应用领域,DSP在数字信号方面是绝对的霸主,ASIC是专业定制领域的牛人,而FPGA由于其价格高、功耗大,主要用于ASIC前端验证和一些高端领域,在DSP和ASIC面前绝对属于小弟。但近10年,这小弟特别努力,提高了半导体工艺水平,降低了功耗和芯片价格

重回27年前,华为第一颗ASIC芯片是这样诞生的
重回27年前,华为第一颗ASIC芯片是这样诞生的

今年适逢集成电路发明六十周年。1958年,Jack Kilby(德州仪器科学家)与Robert Noyce(仙童科学家)分别发明了集成电路,可以将多个晶体管制作在一小块晶片上。后者基于“硅”的集成电路技术,造就了“硅谷”!

FPGA工作原理与简介

如前所述,FPGA是在PAL、GAL、EPLD、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为ASIC领域中的一种半定制电路而出现的,即解决了定制电路的不足,又克服了原有可编程器件门电路有限的缺点。