AN7709SP-E1_【太航半导体】有货2023实时更新(近日展示)
到2024年深度学习在软件方面的市场价值就将超过104亿美元，硬件和服务方面的收入将会是软件市场规模的数倍以上，而AI芯片是深度学习硬件部分的核心，将有望造就多个百亿美金市值公司。AI的关键仍然在于如何落地，AIoT的到来带来了更多的应用场景，所以AI企业抓住场景落地的机会，保持算法的优势，打造专用定制化芯片加速场景落地。同时，与传统半导体巨头积人工智能深度网络中，关键的能力是“训练”和“推理”。因此AI芯片可分为训练芯片和推理芯片。“训练”是从海量的数据中完成特征的学习，这需要极高的计算精度、较大的内存和访问带宽，主要应用在云计算、数据中心上。英伟达凭借GPU成为AI云端芯片的龙头，英特尔也通过大举收购AI芯片企业与英伟达积极竞争。
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通过表1我们不难得出以下结论：与上一代FPGA相比，其功耗降低了50%，成本削减了35%，性能提高30%，占用面积缩减了50%，赛灵思FPGA芯片在升级中，功耗和性能平衡得非常好。堪称“业界性价比”的Kintex-7FPGA系列，能以不到一半的价格获得Virtex-6系列FPGA的性能，性价比翻一番，而且功耗减少一半，为高端功能提供了平衡优化的配置。与Virtex-6FPGA相比，Virtex-7系列的系统性能翻了一番、功耗降低一半、速度提升30%、其重点在于容量扩大2.5倍、多达200万个逻辑单元、串行宽带达1.9Tbps、线速高达28Gbps、其EasyPath降低成本解决方案，从而将这一业界成功的FPGA架构推到了全新的高度。
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新增项目数将由2004年的4762项减少为3262项。当然，值得一提的是，ASSP的整体市场仍在快速增长。“当然，在传统的消费类电子行业，ASIC产量大，具有的低成本优势，占据了很大的市场份额。但是在工业领域等其他应用方面，基于可编程逻辑器件的解决方案将继续扮演重要角色。”Altera公司亚太区高级市场经理罗嘉鸾表示，“多年来，ASIC的成本在不断攀升，我们已经领先于ASIC行业。特别是在40纳米节点，我们赢得的大部分设计实际上来自Altera非主要用户。也就是说，他们曾一直使用竞争对手的FPGA解决方案，或者是ASIC、ASSP和DSP。”“展望未来，可编程逻辑市场前景一片光明。”赛灵思公裁兼CEOMosheGavrielov表示。
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镍是当时电子管的主要结构材料，占全部用料的70%，而在当时，中国连镍矿都还没有找到，就更不用说制造镍材了，而当时进口一顿镍材需要拿四吨对虾，或200多吨小麦做交换。就这样，后来还拿不到，因为当时以美国为首的西方对中国实行封锁，而苏联又停止给该厂供货。该厂的周凤鸣就带领团队，研发出了自己的替代材料。“历史往往会惊人的重现，只不过次是正史，第二次是闹剧。”哲学家黑格尔曾这样说。美国当年对新中国的技术封锁，和今天其围绕着芯片产品所发出的“噪音”，这两件事放在一起，用来解读先哲的话就很有韵味。1956年，中国发布了《科技发展远景规划》，半导体产业成为了国家在生产与国防方面要加紧发展的领域。