XC7K420T-2FFV1156I

时间:2021-11-16 15:40:00

XC7K420T-2FFV1156I

XC7K420T-2FFV1156I_AD1895AYRSZ导读

尽管摩尔定律逐步放缓,但在过去 20 多年间,FPGA 晶体管数量呈现的指数级增长丝毫未减。长期以来,EDA 面临着各种挑战:器件数量越来越多、设计越来越复杂。

机器学习不仅有助于提高 QoR,还能缩短编译时间,并根据设计模式预测和加快设计收敛策略。研究显示,与传统 EDA 算法相比,QoR 比最初提高了 10%。

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在架构上,像Alveo卡一般的FPGA加速器,能以最低成本为许多运算密集型的作业负载提供最高效能。我们透过导入基于标准的作法,使客户能在现有的基础设施和网络上打造Alveo HPC丛集。

赛灵思2021年汽车与自动驾驶线上技术大会,围绕激光雷达、毫米波雷达、以及自动驾驶域控制器等话题展开。

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