欢迎来到亿配芯城! | 免费注册
你的位置:Seiko(精工SII)艾普凌科ABLIC无源晶振IC电源芯片全系列-亿配芯城 > 话题标签 > 加速

加速 相关话题

TOPIC

全新 Versal Premium 系列提供了功耗优化网络硬核的突破性集成,实现最高速、最安全的网络与灵活应变的云加速自适应和智能计算的全球领先企业赛灵思公司(Xilinx, Inc.,(NASDAQ: XLNX))今天宣布推出 Versal ACAP 产品组合第三大产品系列—— Versal™ Premium。Versal Premium 系列具备高度集成且功耗优化的网络硬核,是业界带宽最高、计算密度最高的自适应平台。Versal Premium 专为在散热条件和空间受限的环境下运行最高带宽
最近关于SiC的消息层出不穷,小小一片碳化硅,它背后是千亿级的大产业。每生产一辆电动汽车,至少要消耗一片碳化硅。碳化硅材料自身的优越性引得包括特斯拉、保时捷、比亚迪在内的全球车厂积极拥抱碳化硅。另外它还是5G的新材料,华为自去年也开始出手布局碳化硅。国内SiC企业开始了加速进击,上市公司天通股份、露笑科技、扬杰科技、三安光电纷纷涉足了碳化硅项目。 据Yole统计预测,SiC器件业务总额从2018年的4.2亿美元增长至2019年的5.64亿美元,最大的增长动力是电池、电动汽车,电力供应和太阳能也
是德科技(NYSE:KEYS)公布与 VIOMI(云米)展开通力合作,携手为九州顾客加速搞出创新型 5G 物联网家电设施。VIOMI 是一家一马当先的物联网智能家居产品供应商。是德科技是一家遥遥领先的技能企业,致力于扶植商号、服务提供商和政府客户加速创新,开创一个安如泰山互联的社会风气。 VIOMI 是“全屋互联网家电(IoT@Home)”的创建者;该商号挑拣了是德科技的 5G 解决方案来证验其生活费 IoT 设施的射频(RF)性质。基于 Research and Market 今年早些时候颁
标题:H200的硬件加速性能:视频编解码、物理模拟等领域的卓越表现 H200,一款强大的开源深度学习框架,以其高效的硬件加速性能在视频编解码、物理模拟等领域展现出卓越的实力。本文将深入探讨H200在这些领域的表现,以及其硬件加速的重要性。 首先,我们来了解一下视频编解码。在这个领域,H200的硬件加速功能显著。通过利用GPU和TPU等硬件设备,H200能够大大提高视频编解码的速度,减少处理时间,从而提升工作效率。无论是高清视频还是4K视频,H200都能够轻松应对,提供快速且高质量的编解码服务。
据新加坡《联合早报》报道,美国商务部23日宣布,出于国家安全和外交政策的考虑,出口管制名单中增加了7个与中国有关的实体,主要与航空航天有关,其中包括中国大型国有企业中国航天科技集团公司的研究所。 根据美国联邦公报,将中国航天科技集团公司第九研究院771所、中国航天科技集团公司第九研究院772所、中国空间技术研究院502所、中国空间技术研究院513所、中国电子科技集团公司第四十三研究所、中国电子科技集团公司第五十八研究所、珠海欧比特控制工程股份有限公司列入实体清单, 要向这些实体提供商品和技术,
3月23日消息,ASML和英伟达、台积电、新思科技(Synopsys)携手合作,经历四年开发,终于完成全新的AI加速技术cuLitho。据介绍,CuLitho可以将下一代芯片计算光刻度提高40倍以上,使得2nm及更先进芯片的制造成为可能。 cuLitho是一个用于运算式微影函数库,将可缩短先进制程芯片的光罩时程、拉升良率并大幅减低晶圆制造所需的能耗。 据台联报报道,台积电将在今年6月对cuLitho进行生产资格认证,并完成2nm试产,用于提升2纳米制程良率,并缩短量产时程。据介绍,用于计算光刻
快科技4月10日消息,据TechRitual报道,美国人口普查局公布的数据显示,自今年年初以来,美国从泰国、越南、印度和柬埔寨进口芯片产品大幅增加,其中亚洲进口占比高达83%。 这些迹象表明,美国一直在通过将制造商从传统市场转移到新兴市场,实现电子产品供应链的多元化。东南亚各国因具备完善的环境和基础设施,越来越受到全球芯片行业的重视。 其实在这之前,戴尔早已行动。据《工商时报》最新报道称,虽然有不少供应链试图劝阻戴尔可以暂缓去中国化,但是从目前情况看,这些所谓的建议没有任何用。 在戴尔看来,桌
1月12日,瑞萨电子与氮化镓(GaN)带领人Transphorm达成3.39亿美元交易。此次收购将为瑞萨电子提供自主的GaN技术,助力其扩大业务范围至电动汽车、计算(数据中心、人工智能、基础设施)、可再生能源、工业电力转换等市场。 通过Transphorm的汽车级GaN技术,瑞萨电子将开发更高效、小巧、轻便且低成本的电源解决方案,如电动汽车的X-in-1动力总成解决方案。交易预计于2024下半年完成,需满足股东批准、监管许可等条件。 *部分图文来自网络,如侵权请联系本号删除*
随着现代科技的飞速发展,信号处理已成为各种电子设备中不可或缺的一部分。为了提高处理效率,硬件加速技术已成为DSP(数字信号处理器)应用中的重要手段。 DSP是一种专门为信号处理而设计的处理器,具有强大的算术运算和位操作能力。通过硬件加速,DSP能够更快地执行复杂的算法和操作,大大提高了信号处理的效率。 一、并行处理技术 并行处理是硬件加速的一种常见方式,通过将任务分解为多个子任务,并同时执行这些子任务,从而提高了整体处理速度。在DSP中,并行处理技术可以充分利用其并行计算能力,大大加快了信号处
今天的深度学习应用非常广泛,它们支持医疗、金融、交通、军事等多种行业,但大规模的深度学习计算对于传统的中央处理器(CPU)和图形处理器(GPU)来说太困难了。据说是非常耗时耗力的。 为了满足这种高性能计算需求,基于现场可编程门阵列(FPGA)的加速器正在被使用,其高并行性和低功耗使其成为深度学习加速的理想选择。在本文中,我们将讨论FPGA的优势,探索深度学习计算的调优方法,以及如何使用开源FPGA加速器库来构建自己的FPGA加速器。。通过阅读本文,您将了解如何先人一步,使用FPGA加速深度学习