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基于賽靈思、紫光芯片開發的FPGA高速通信開發板，適用于圖像處理、工業控制場景
本周我愛方案網上新：紫光同創Logos系列（PGL50H-6IFBG484）高性能核心板、Xilinx XC7A35T圖像處理FPGA開發板，它們都是即插即用的方案PCBA，非常方便工程師開發設計。
2025-04-07
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利用高精度窗口監控器有效提高電源輸出性能
人們對電池供電的便攜式小工具和器件的需求量大增，數字電路的能耗成為一個重要的關注點。計算和處理變得越來越復雜，需要速度更快的器件，例如現場可編程門陣列(FPGA)和其他處理芯片。復雜的處理需要更高的功率，這反過來又會導致高速運行的芯片發熱。如圖1所示，器件尺寸的工藝技術正微縮至納米級別，為了優化器件的處理速度并延長使用壽命，必須相應地降低其工作電壓3。
2025-03-27
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利用創新FPGA技術：實現USB解決方案的低功耗、模塊化與小尺寸
USB技術的開發面臨著獨特的挑戰，主要原因是需要在受限的設備尺寸內實現穩定互連、高速度和電源管理。各種器件兼容性問題、各異的數據傳輸速度以及對低延遲和低功耗的要求，給工程師帶來了更多壓力，他們需要在嚴格的技術限制范圍內進行創新。工程師必須將USB功能集成到越來越小的模塊中，并在功能與設計限制之間取得平衡。
2025-01-24
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如何防止掉電狀況下的系統出錯？
嵌入式系統等需要進行大量計算和數據處理的應用，通常使用微控制器、微處理器和現場可編程門陣列(FPGA)等器件來執行復雜的計算例程，因為這些器件具有多功能性、高速度和靈活性。然而，這些推薦使用的器件也存在限制和不同的電源要求，如果在系統開發的早期階段未加考慮，系統的性能和可靠性可能會受影響。其中一個限制是掉電狀況下系統可能出現故障。當電源電壓降至最低工作電壓以下時，微控制器可能會發生故障并導致系統出錯。幸運的是，電壓監控器專門設計用于解決這個問題。
2025-01-17
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NeuroBlade在亞馬遜EC2 F2 實例上加速下一代數據分析
數據分析加速領域的領導者NeuroBlade宣布其已經與亞馬遜云科技（AWS）最新發布的Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) F2實例實現集成，該實例采用了AMD FPGA與EPYC CPU技術。此次合作通過NeuroBlade創新的數據分析加速技術，為云原生數據分析工作負載帶來了前所未有的性能和效率。
2024-12-27
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將“微型FPGA”集成到8位MCU，是種什么樣的體驗？
在半導體領域，微控制器（MCU）是一個很卷的賽道。為了能夠從眾多競爭者中脫穎而出，MCU產品一直在不斷添加新“技能”，以適應市場環境的新要求。因此，時至今日，如果你“打開”一顆MCU，會發現其早已不再是一顆傳統意義上簡單的計算和控制芯片，而是集成了CPU內核以及豐富外設功能模塊的SoC。
2024-12-25
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AMD 宣布推出第二代 Versal Premium 系列，滿足數據密集型工作負載需求
2024 年 11 月 12 日，加利福尼亞州圣克拉拉——AMD（超威，納斯達克股票代碼：AMD）今日宣布推出第二代 AMD Versal? Premium 系列，這款自適應 SoC 平臺旨在面向各種工作負載提供最高水平系統加速。第二代 Versal Premium 系列將成為 FPGA 行業首款在硬 IP 中采用 Compute Express Link （CXL?）3.1① 與 PCIe? Gen6 并支持 LPDDR5 存儲器的器件。
2024-11-13
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深入了解數字音頻接口TDM在軟硬件配置中的問題
在 PCB 板內的音頻設計時，很多時候都是以模擬信號作為前后輸入輸出，但是板內更多是以數字信號為主，例如我們可以看到各種 aux、同軸、蓮花口等信號輸入。只要音頻需要進行處理，一般都是需要轉成數字信號來進行的，比如當我們在用 FPGA、DSP、單片機等系統時。大多數情況下，簡單 2 通道的實現在軟硬件上還是比較簡單，但是上升到 TDM8 以上，很多客戶就會面臨穩定性的問題。接下來將分兩個板塊——軟件和硬件，為大家說明如何有效規避這些風險。
2024-09-02
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開發嵌入式系統 這五種微處理器該怎么選？
本文介紹了嵌入式系統中常用的五種微處理器類型：微處理器單元（MPU）、微控制器（MCU）、數字信號處理器（DSP）、現場可編程邏輯門陣列（FPGA）和單片機（SBC）。文章詳細闡述了每種處理器的功能、優點、缺點以及選擇建議，并列出了一些精選的微處理器產品，供讀者參考。
2024-08-01
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RF ADC為什么有如此多電源軌和電源域？
為了解電源域和電源的增長情況，我們需要追溯ADC的歷史脈絡。早期ADC采樣速度很慢，大約在數十MHz內，而數字內容很少，幾乎不存在。電路的數字部分主要涉及如何將數據傳輸到數字接收邏輯——專用集成電路 (ASIC) 或現場可編程門陣列 (FPGA)。用于制造這些電路的工藝節點幾何尺寸較大，約在180 nm或更大。使用單電壓軌(1.8 V )和兩個不同的域（AVDD和DVDD，分別用于模擬域和數字域），便可獲得足夠好的性能。
2024-07-09
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為邊緣 AI 節點供電：邊緣 AI 對供電系統設計的影響
邊緣 AI 是將 AI 模型直接部署在位于網絡邊緣的設備上；此舉可通過采用設備上的處理功能來實現低延遲響應，從而減少對云計算的依賴。若將邊緣 AI 添加到物聯網系統（構成 AIoT（人工智能物聯網）系統的組合）中，則還可以分析傳感器數據、識別模式、得出推論并在本地層面做出決策，從而盡量減少數據過載；然后，只需要通過網關傳輸相關結果。邊緣 AI 可以最大限度地減少傳入和傳出云端的數據，優化帶寬利用并適應微控制器和 FPGA 等資源受限的邊緣設備。
2024-07-05
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高分辨率低功耗圖像傳感器，工業5.0進階應用必備
在更快的連接速度、更高的自動化程度和更智能系統的推動下，工業4.0加快了視覺技術在制造業中的應用，并將智能化引入到以往簡單的數據采集系統中。上一代視覺系統負責捕捉圖像，對其進行封裝以供傳輸，并為后續的FPGA、ASIC或昂貴的SoC等器件提供圖像數據進行處理。如今，工業5.0更進一步，通過在整個數據通路中融入人工智能（AI）與機器學習（ML），實現大規模定制化。攝像頭變得智能化，具備在應用層面處理的圖像數據，僅輸出用于決策的元數據。
2024-06-17
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