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以太幣礦機(jī)ASIC芯片將面市？內(nèi)存方面可能會面臨挑戰(zhàn)

ASIC以太幣礦機(jī)對內(nèi)存要求很大，用常規(guī)DDR4沒有競爭力，省下的只是GPU的成本，但是要被內(nèi)存制造商三星美光海力士等收割一波。
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瀘州倍賽達(dá)迅速完成首個ASIC工程項(xiàng)目

　　瀘州倍賽達(dá)科技有限公司宣布其團(tuán)隊(duì)完成了第一項(xiàng)客制化ASIC項(xiàng)目，并于上周投片?！　≡摴こ添?xiàng)目是為一歐洲客戶定制的，應(yīng)用為新一代利用光波作數(shù)據(jù)傳輸，而且可以在消費(fèi)或工業(yè)終端設(shè)備上使用，在單價及功耗這些要素上都必需用ASIC來實(shí)現(xiàn)。此項(xiàng)目在FPGA上作原型機(jī)，需要把設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)移至ASIC標(biāo)準(zhǔn)單元(standard cell)，而且在功能及性能要與原來的FPGA一致。　　美國BaySand總裁兼首席執(zhí)行官Salah Werfelli先生表示：“此項(xiàng)目將在亞洲某個世界級晶圓代工廠生
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ASIC、FPGA、GPU，三種深度學(xué)習(xí)硬鑒方案哪種更被看好？

　　今天被羅振宇的跨年演講刷爆了朋友圈。不過他講深度學(xué)習(xí)和GPU的時候，真讓人虐心?！　★@卡的處理器稱為圖形處理器(GPU)，它是顯卡的“心臟”，與CPU類似，只不過GPU是專為執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)和幾何計(jì)算而設(shè)計(jì)的，這些計(jì)算是圖形渲染所必需的?！　ι疃葘W(xué)習(xí)硬件平臺的要求　　要想明白“深度學(xué)習(xí)”需要怎樣的硬件，必須了解深度學(xué)習(xí)的工作原理。首先在表層上，我們有一個巨大的數(shù)據(jù)集，并選定了一種深度學(xué)習(xí)模型。每個模型都有一些內(nèi)部參數(shù)需要調(diào)整，以便學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。而這種參數(shù)調(diào)整實(shí)際上可以歸結(jié)為優(yōu)化問題，在調(diào)整這些參數(shù)時，就相
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挖礦不止繼臺積電后三星開始代工ASIC礦機(jī)芯片

ASIC礦機(jī)占領(lǐng)虛擬幣挖礦對于我們普通消費(fèi)者來說，反而是天大的喜事。礦機(jī)效率高于顯卡挖礦，意味著顯卡不再缺貨，價格也將回到正常水平。人人都能買到心滿意足的顯卡，豈不是美滋滋。
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2018全球半導(dǎo)體收入將達(dá)4510億美元同比增長7.5%

　　根據(jù)Gartner公司的統(tǒng)計(jì),到2018年,全球半導(dǎo)體收入預(yù)計(jì)將達(dá)到4510億美元,比2017年的4190億美元增長7.5%,這相當(dāng)于Gartner之前估計(jì)的2018年增長率4%的兩倍。　　Gartner首席研究分析師Ben Lee表示:“2016年下半年內(nèi)存行業(yè)的有利市場條件盛行至2017年,并將在2018年持續(xù),為半導(dǎo)體收入帶來重大推動。” “Gartner將2018年前景增加了236億美元,其中內(nèi)存市場規(guī)模為195億美元,而DRAM和NAND閃存的價格上漲
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BaySand以EfinixTMQuantumTM可編程加速器技術(shù)擴(kuò)展其《Programmable-In-ASIC》計(jì)劃

　　加利福尼亞州圣克拉拉市及圣何塞市-可配置標(biāo)準(zhǔn)單元ASIC解決方案的領(lǐng)導(dǎo)者，BaySand Inc.宣布與Efinix合作，以Efinix的Quantum可編程加速器技術(shù)平臺提供ASIC/SoC設(shè)計(jì)服務(wù)。　　BaySand金屬可配置標(biāo)準(zhǔn)單元(MCSC)的功耗、性能、面積屬性非常接近標(biāo)準(zhǔn)單元ASIC, 同時為客戶的設(shè)計(jì)降低了光罩成本并縮短了進(jìn)入市場的時間。　　Efinix的Quantum可編程加速器技術(shù)之功耗、性能、面積，明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的可編程技術(shù)四倍以上。這一突破性優(yōu)勢使Efinix的
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機(jī)器學(xué)習(xí)成長速度驚人，F(xiàn)PGA和ASIC芯片有望成為新主力

　　在2016年初，機(jī)器學(xué)習(xí)仍被視為科學(xué)實(shí)驗(yàn)，但目前則已開始被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)探勘、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學(xué)診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、語音和手寫識別、戰(zhàn)略游戲與機(jī)器人等應(yīng)用領(lǐng)域。在這短短一年的時間內(nèi)，機(jī)器學(xué)習(xí)的成長速度超乎外界預(yù)期。　　Deloitte Global 最新的預(yù)測報告指出，在 2018 年，大中型企業(yè)將更加看重機(jī)器學(xué)習(xí)在行業(yè)中的應(yīng)用。和 2017 年相比，用機(jī)器學(xué)習(xí)部署和實(shí)現(xiàn)的項(xiàng)目將翻倍，并且 2020 年將再次翻倍。　　目前，有越來越多的類型開
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40億美元市場保持8年沒變，可編程邏輯FPGA到底怎么了

FPGA市場在2008年是40億美元規(guī)模，到了2016年還是40億美元。似乎顯而易見，當(dāng)ASIC越來越貴，可編程應(yīng)該要增長才對。然而事實(shí)并非如此。
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GPU不再主導(dǎo)AI芯片，換ASIC稱王？

GPU 只是當(dāng)前最佳的解決方案，明年 GPU 在 AI 的地位，也許會遭ASIC取代。
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AI運(yùn)算核心半導(dǎo)體4領(lǐng)域前程遠(yuǎn)大

人工智能系統(tǒng)開發(fā)近年快速躍進(jìn)，戰(zhàn)場已從過去「軟件開發(fā)」走向「硬件芯片」競爭，搭配網(wǎng)絡(luò)普及型塑出大數(shù)據(jù)，使得真實(shí)世界的無限復(fù)雜與快速計(jì)算可以藉由AI實(shí)現(xiàn)。
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ASIC AI，巨頭才玩得起的游戲？未必

人工智能相關(guān)ASIC近來漸獲市場注意，多家廠商如NVIDIA、英特爾、Google及部分新創(chuàng)企業(yè)均相繼搶進(jìn)開發(fā)，有望在未來形成數(shù)十億美元市場商機(jī)規(guī)模。
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ASIC嶄露頭角 FPGA如何不淪為“過渡”品？

AI芯片不會是一兩顆芯片打遍天下，而一定是針對不同的應(yīng)用類型處理，由不同的芯片來支持，是很多款芯片的融合。FPGA、GPU、ASIC三大主要AI芯片將在很長一段時間內(nèi)同時存在。
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人工智能帶動ASIC設(shè)計(jì)快速增加，產(chǎn)品出貨量將成長10.1%

　　根據(jù)Semico Research，在未來幾年，人工智能將以圖形辨識、語音辨識和語言翻譯等各種形式，出現(xiàn)在幾乎每一款裝置與應(yīng)用中… 　　根據(jù)Semico Research的最新調(diào)查報告，在2021年以前，人工智能(AI)聲控裝置ASIC的設(shè)計(jì)預(yù)計(jì)將以接近20%的復(fù)合年成長率(CAGR)成長，幾乎達(dá)到2016年至2021年間所有ASIC設(shè)計(jì)成長率(10.1%)的兩倍。　　隨著Amazon Echo和Google Home等聲控?cái)?shù)位助理的普及，加上普遍對于人工智能(AI)進(jìn)行設(shè)計(jì)的狂熱
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聯(lián)發(fā)科ASIC怎么布局？蔡力行：剛起步不能太挑客戶

　　聯(lián)發(fā)科共同CEO蔡力行表示，對于明年?duì)I運(yùn)預(yù)估樂觀成長，聯(lián)發(fā)科也持續(xù)朝向多面向布局，包括5G、AI、車用電子等領(lǐng)域，至于被問及ASIC的布局，他則說會發(fā)揮聯(lián)發(fā)科既有資源，但畢竟才剛開始，「聯(lián)發(fā)科現(xiàn)階段當(dāng)然不會太挑客戶」，還是以整體業(yè)務(wù)成長為優(yōu)先考慮。　　蔡力行表示，聯(lián)發(fā)科對于5G持續(xù)也持續(xù)努力，相關(guān)芯片產(chǎn)品也都會跟上5G的發(fā)展，為2020年的商轉(zhuǎn)作準(zhǔn)備，聯(lián)發(fā)科對5G得規(guī)劃是很完整的，至于被問及是否會想在高通前發(fā)表5G芯片產(chǎn)品，他幽默響應(yīng)，「可能要先去問問他們(高通)」，針對今日傳出蘋果有可能排除
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想一次性流片成功 ASIC設(shè)計(jì)中這些問題不可忽視

想一次性流片成功 ASIC設(shè)計(jì)中這些問題不可忽視-ASIC的復(fù)雜性不斷提高，同時工藝在不斷地改進(jìn)，如何在較短的時間內(nèi)開發(fā)一個穩(wěn)定的可重用的ASIC芯片的設(shè)計(jì)，并且一次性流片成功，這需要一個成熟的ASIC的設(shè)計(jì)方法和開發(fā)流程。
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