ASIC和FPGA具有不同的價值主張，在作出選擇前必須仔細評估。兩種種技術對比。這里介紹了ASIC和FPGA 的優勢與劣勢。
2011-03-31 17:30:09
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不久前，據國外媒體報道，華為公司正在首次使用ASIC來替代其設備中的FPGA芯片，而這些芯片原本采購于FPGA主要廠商之一的Altera【 電子發燒友網關于此事報道：華為ASIC設計案，FPGA雙雄
2012-11-14 08:47:561970 賽靈思在全球28納米FPGA芯片市場，以63％市占率大幅領先對手，并已率先搶進20納米制程，預期該產品線可望持續保有成長動能，也將成為安馳在2013年的主要成長動力，且因其營收比重持續成長，預期安馳的毛利率表現可望逐季走揚。
2013-07-15 09:07:42702 當前主流的AI芯片主要分為三類，GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期較為成熟的芯片架構，屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。行業內已經確認CPU不適用于AI計算，但是在AI應用領域也是必不可少。
2023-02-14 11:03:562495 。目前FPGA應用較多的是Altera和xilinx這兩個公司，可以選擇安裝quartusII或者ISE軟件。這是必備的軟件環境。硬件環境還需要下載器、目標板。雖然有人說沒有下載器和目標板也可學習fpga
2019-07-03 09:32:06
專利的攻關。有了技術專利才有立足的根本。[/url] 2017年，FPGA（Field Programmable Gate Array）芯片業者相繼切入云端服務、機器學習、資料中心等應用領域，且在
2016-12-23 16:47:33
` 本帖最后由 wangjiamin2014 于 2014-7-24 11:21 編輯
事實上，工業市場是一個龐大的市場，任何一款主控芯片都無法完全將其覆蓋。就工業應用領域而言，FPGA憑借
2014-07-24 11:18:05
ASIC的設計流程是怎樣的？FPGA的開發流程又是怎樣的？
2021-11-01 07:08:47
進行重新編程。 2、開發流程區別： FPGA開發是利用HDL和quartus、vivado等EDA工具，重新配置（configure）芯片的功能，而ASIC通常都具有較少的可重配置能力。 ASIC
2020-12-01 17:41:49
專用集成電路(ASIC)采用硬接線的固定模式，而現場可編程門陣列 (FPGA)則采用可配置芯片的方法，二者差別迥異。可編程器件是目前的新生力量，混合技術也將在未來發揮作用。 與其他技術一樣，有關
2019-07-19 06:24:30
1ASIC 驗證技術.................................................11.1 ASIC 設計流程
2015-09-18 15:26:25
ASIC設計-FPGA原型驗證
2020-03-19 16:15:49
談談ASIC_FPGA_區別與聯系，也許面試的時候能用到
2012-05-23 19:47:59
。ASIC 的特點是面向特定用戶的需求， ASIC 分為全定制和半定制。亮點在于專用，量身定制所以執行速度較快。一句話總結就是，市場上買不到的芯片。水果的 A 系列處理器就是典型的 ASIC。二、FPGA
2020-09-25 11:34:41
。ASIC的特點是面向特定用戶的需求， ASIC分為全定制和半定制。亮點在于專用，量身定制所以執行速度較快。一句話總結就是，市場上買不到的芯片。水果的A系列處理器就是典型的ASIC。FPGA是可復用
2017-09-02 22:24:53
ASIC原本就是專門為某一項功能開發的專用集成芯片，比如你看攝像頭里面的芯片，小小的一片，集成度很低，成本很低，可是夠用了。一個山寨攝像頭賣才賣 30塊，買一片ARM多少錢？后來ASIC發展了一些
2021-11-24 07:09:18
），一旦設計制造完成后電路就固定了，無法再改變。 用于深度學習加速器的FPGA（Xilinx Kintex 7 Ultrascle，左）和ASIC（Movidius Myriad 2，右）比較
2016-12-15 19:21:50
芯片設計成本已越來越低。此外，系統的開發也不單只是成本考量，性能優化、使用體驗與商業模式等，也都是關鍵。ASIC雖后有FPGA追趕，但成長動能并沒有消失。你追我趕中，ASIC會否被FPGA淘汰？ 你認為
2012-11-07 20:25:53
芯片設計成本已越來越低。此外，系統的開發也不單只是成本考量，性能優化、使用體驗與商業模式等，也都是關鍵。ASIC雖后有FPGA追趕，但成長動能并沒有消失。你追我趕中，ASIC會否被FPGA淘汰？ 你認為
2012-11-20 20:09:57
有流水處理和響應迅速的特點。 芯片解密認為，FPGA一般來說比ASIC的速度要慢，無法完成復雜的設計，但是功耗較低。但是他們也有很多的優點比如可以快速成品，可以被修改來改正程序中的錯誤和更便宜的造價
2017-06-12 15:56:59
、筆記本電腦或機架式服務器上訓練神經網絡時，這不是什么大問題。但是，許多部署深度學習模型的環境對 GPU 并不友好，比如自動駕駛汽車、工廠、機器人和許多智慧城市環境，在這些環境中硬件必須忍受熱、灰塵、濕度
2024-03-21 15:19:45
FPGA與ASIC（特權同學版權所有）本文節選自特權同學的圖書《FPGA設計實戰演練（邏輯篇）》（特權同學版權所有）配套例程下載鏈接：http://pan.baidu.com/s/1pJ5bCtt
2015-03-10 11:34:28
我已經完成了我的fpga實現，如何轉向asic實現？我們正在使用ieee_proposed。這項技術具體嗎？
2020-03-19 09:28:49
機器學習的未來在工業領域采用機器學習機器學習和大數據
2021-01-27 06:02:18
將在「ASIC、硅智財IP、內存模塊、傳感器」四領域。隨著AI在機器智能學習發展的突破，2020～2025年AI應用市場規模將以38%的年復合成長率(CAGR)攀升到2,300億美元。若從2017年
2017-12-05 08:09:38
對其編程。以各種類型的FPGA芯片加上實驗開發需要的外圍通用電路，結合實驗程序，就形成FPGA開發板，可以高效快速學習FPGA開發。ASIC(Application Specific
2012-02-27 17:46:03
[導讀]什么是FPGA,單片機,DSP,ASIC?你真的知道嗎?ASIC原本就是專門為某一項功能開發的專用集成芯片，比如你看攝像頭里面的芯片，小小的一片，集成度很低，成本很低，可是夠用了。一個山寨
2021-07-16 08:13:27
和低延遲的好處，以及在本地環境下做決定和采取行動的能力，而不需要依賴互聯網連接。這是 TinyML 的領域，像 Edge Impulse 這樣的平臺公司正在構建基于云的傳感器數據收集工具和機器學習架構
2022-06-21 11:06:37
方便的進行深度學習的應用。然而，深度學習仍然主要使用 GPU 和 CPU 完成。因此，在這里我們將仔細研究使用 FPGA 進行深度學習推理的好處。可構建低功耗、節省空間的系統FPGA 的計算并行度不如
2023-02-17 16:56:59
物聯網大環境下的常見定位方式有哪些？
2021-05-18 06:10:21
是一以貫之呢？ 這個問題還需要回到FPGA和ASIC的設計的價值觀。隨著FPGA芯片的發展不斷深化，在一個FPGA fabric中，核心基礎模塊早已不僅僅是查找表（Look Up Table， LUT
2023-03-28 11:14:04
我是大二的電子信息工程在讀生，目前沒有接觸過32方向的任何東西，只學習了一個學期的FPGA并參加了集創賽，感覺FPGA的學習難度還是很大的。但是我在網上搜索FPGA時，感覺大家對它的前景并不看好，在
2023-07-26 11:04:06
。
ASIC用于設計規模大、復雜度高的芯片，或者是成熟度高、產量比較大的產品。
FPGA還特別適合初學者學習和參加比賽。現在很多大學的電子類專業，都在使用FPGA進行教學。
從商業化的角度來看，FPGA
2024-01-23 19:08:55
固定、非標準機器學習演化環境FPGA在機器學習領域表現優越?性能對比可參考賽靈思公開測試結果針對GPU、FPGA在機器學習領域的性能表現，賽靈思曾公布reVISION系列FPGA芯片與英偉達Tegra
2021-07-04 08:30:00
固定、非標準機器學習演化環境FPGA在機器學習領域表現優越?性能對比可參考賽靈思公開測試結果針對GPU、FPGA在機器學習領域的性能表現，賽靈思曾公布reVISION系列FPGA芯片與英偉達Tegra
2021-07-04 08:30:00
軟件工程師采用他們早期的自然習慣肯定是有幫助的。看看這個領域擴展地有多快吧，編寫機器學習算法的程序員絕大多數都不會成為擁有數學博士的數據科學家或者FPGA/ASIC設計工程師。他們大多是像你我這樣擁有一個
2017-12-11 15:54:58
我的設計完全在Verilog中，并且已經使用Spartan FPGA進行了測試。我將源代碼提供給ASIC工廠，以實現作為ASIC使用他們（我認為）的概要工具。我的問題是，有沒有辦法使用任何
2019-07-25 13:44:31
。這種外設控制器可以處理一些應用功能，從而不再需要FPGA或ASIC處理這些事務。如果他們包含RAM架構，開發人員還可以進行靈活的現場固件升級。 現在FPGA只需要掌握和這個芯片的邏輯接口。USB
2012-11-22 16:11:20
大家好， 我使用Ultrascale Virtex Devices和Vivado工具， 在ASIC RAM中，ther是一個單獨的奇偶校驗寫使能位，但在FPGA RAM中沒有單獨的Pariaty寫使能位。 如何實現ASIC RAM奇偶校驗寫入啟用ino FPGA RAM。謝謝娜文G K.
2020-04-24 09:37:05
請告訴我 i. MX8XLite 所支持的最大環境溫度是多少?
根據i.MX8XLite的數據表,它支持最高接合溫度為125degC, 但我不檢查環境溫度。
2023-11-13 07:21:50
本帖最后由 曾12345 于 2018-5-23 15:49 編輯
全新的毫瓦級功耗FPGA解決方案為機器學習推理在大眾市場物聯網應用中實現快速部署創造機遇。1. 將AI加速部署到快速增長
2018-05-23 15:31:04
全球領先的中文互聯網搜索引擎提供商百度正在采用賽靈思FPGA加速其中國數據中心的機器學習應用。兩家公司正合作進一步擴大FPGA加速平臺的部署規模。新興應用的快速發展正日漸加重計算工作的負載，數據中心
2016-12-15 17:15:52
在過去10年間，全世界的設計人員都討論過使用ASIC或者FPGA來實現數字電子設計的好處。通常這些討論將完全定制IC的性能優勢和低功耗與FPGA的靈活性和低NRE成本進行比較。設計隊伍應當在ASIC
2019-07-15 07:00:39
ASIC和FPGA設計中的多點綜合技術
盡管在技術發展的每一個時刻做出精確的預言是困難的,但ASIC和FPGA所集成的門數仍象數年前INTEL的Gordon Monre預言的那樣平均每18個月增加一倍.
2010-06-19 10:05:09
11 FPGA原型驗證和其他驗證方法是不同的,任何一種其他驗證方法都是ASIC驗證中的一個環節,而FPGA驗證卻是一個過程。由于FPGA與ASIC在結構、性能上各不相同,ASIC是基于標準單元庫,FPGA用的
2010-09-10 17:22:26989 對ASIC設計進行FPGA原型驗證時,由于物理結構不同,ASIC的代碼必須進行一定的轉換后才能作為FPGA的輸入。 現代集成電路設計中,芯片的規模和復雜度正呈指數增加。尤其在ASIC設計流程中
2011-03-25 15:16:20108 憑借出色的性能和功耗指標，賽靈思 FPGA 成為設計人員構建卷積神經網絡的首選。新的軟件工具可簡化實現工作。人工智能正在經歷一場變革，這要得益于機器學習的快速進步。在機器學習領域，人們正對一類名為
2017-11-17 11:47:421268 ASIC 和 FPGA 具有不同的價值主張，選擇其中之一之前，一定要對其進行仔細評估。2種技術的比較信息非常豐富。這里介紹了ASIC和FPGA的優勢與劣勢。
2017-11-25 09:24:444374 人工智能（AI）已成為2018年各科技大廠首要布局重心，但包括深度學習、機器學習、巨量數據分析及判讀、自動決策等各種AI應用如雨后春筍般推出，針對不同應用打造的特殊應用芯片（ASIC）需求
2017-11-27 05:54:10524 機器學習已經被廣泛的的使用在了各個領域，在一年之內它的成長速度超過了預期。同時隨著AI芯片的發展，在以后，FPGA和ASIC芯片將有望成為機器學習領域的新主力。
2017-12-26 10:46:071085 人工智能和機器學習正在滲透所有的行業。隨著人工智能算法的成熟，支持這些算法的硬件平臺也日趨成熟。目前，這些硬件平臺包括 ASIC，CPU，GPU以及 FPGA 。在 Plunify，盡管我們的強項是FPGA的設計優化，但是我們中的很多人本質上還是軟件工程師。
2018-06-29 05:48:001817 本文主要介紹了fpga與asic的區別在哪里，FPGA現場可編程門陣列，它是在PAL、GAL、CPLD等可編程器件的基礎上進一步發展的產物。ASIC特定應用集成電路，具有體積更小、功耗更低、可靠性
2018-01-05 17:01:43244631 盡管GPU仍是當前的機器學習市場的主流，但有產業觀察家已經預見了FPGA、ASIC在機器學習領域的崛起。Deloitte Global分析指出，FPGA與ASIC有助于降低機器學習應用的功耗，并提升系統的反應能力與靈活度，因此可望擴大機器學習的應用范圍。
2018-01-06 10:01:074803 與機器人等應用領域。在這短短一年的時間內，機器學習的成長速度超乎外界預期。 DeloitteGlobal最新的預測報告指出，在2018年，大中型企業將更加看重機器學習在行業中的應用。
2018-01-22 16:48:16681 幾乎所有深度學習的研究者都在使用GPU，但是對比深度學習硬鑒方案，ASIC、FPGA、GPU三種究竟哪款更被看好？主要是認清對深度學習硬件平臺的要求。
2018-02-02 15:21:4010203 
不過在聯發科副總經理暨智能設備事業群總經理游人杰看來，雖然CPU、GPU等通用型芯片以及FPGA可以適應相對更多種的算法，但是特定算法下ASIC的性能和效能要更高。另外，雖然FPGA的便定制特性比ASIC芯片更加靈活，但部署FPGA所付出的成本也要比ASIC更高。
2018-05-04 15:39:03251868 
隨著處理器被添加到傳統FPGA中，可編程性被添加到ASIC中，FPGA和ASIC的分界線日益模糊。
2018-07-23 17:07:00805 在日前于美國舊金山舉行的Google Cloud Next大會上，Google針對基于其TPU設計的邊緣運算推出全新人工智能(AI)芯片——Edge TPU，并利用這款機器學習加速器芯片加強ASIC的開發。
2018-08-08 15:55:253507 有人認為，除了人才短缺、開發難度較大，相比未來的批量化量產的ASIC芯片，FPGA在成本、性能、功耗方面仍有很多不足。這是否意味著，在ASIC大爆發之際，FPGA將淪為其“過渡”品的命運？
2018-08-29 17:46:00936 有人認為，除了人才短缺、開發難度較大，相比未來的批量化量產的ASIC芯片，FPGA在成本、性能、功耗方面仍有很多不足。這是否意味著，在ASIC大爆發之際，FPGA將淪為其“過渡”品的命運？
2018-09-01 08:25:266826 本講座描述了用于構建此機器學習基準的分析方法。
2018-11-13 06:32:002218 在相當長的一段時間內，FPGA、ASIC、DSP三者不同的技術特征造就了它們不同的應用領域，DSP在數字信號方面是絕對的霸主，ASIC是專業定制領域的牛人，而FPGA由于其價格高、功耗大，主要
2018-11-29 14:37:02647 
目前以深度學習為代表的人工智能計算需求，主要采用 GPU、FPGA 等已有的適合并行計算的通用芯片來實現加速。在產業應用沒有大規模興起之時，使用這類已有的通用芯片可以避免專門研發定制芯片（ASIC
2018-12-03 11:14:366793 FPGA是可編程ASIC。 ASIC:專用集成電路，它是面向專門用途的電路，專門為一個用戶設計和制造的。
2018-12-15 09:58:465195 當前主流的AI芯片主要分為三類，GPU、FPGA、ASIC。其中GPU、FPGA均是前期較為成熟的芯片架構，屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。
2019-03-07 14:39:2129058 本演講將結合FPGA在機器學習的發展趨勢、應用和需求，特別介紹在基于MATLAB?完成深度學習算法設計后，FPGA在機器學習方面的技術優勢和特點，并將介紹機器學習相關的一些開發
2019-12-25 07:08:002242 
在2016年初，機器學習仍被視為科學實驗，但目前則已開始被廣泛應用于數據探勘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、語音和手寫識別、戰略游戲與機器人等應用領域。
2019-06-20 14:24:04551 ASIC芯片一旦流片功能就無法改變，基本專片專用。而FPGA可配置特性就可以應用在功能會改變的場合，例如，原型驗證，ASIC設計過程中會使用到FPGA來進行原型驗證；功能升級，在產品中采用FPGA實現一些業內暫時還沒成熟的解決方案，可以在后續功能變動時方便升級。
2019-08-25 10:40:0110934 
一旦僅用于膠合邏輯，FPGA已經發展到可以在單個器件上構建片上系統（SoC）設計的程度。門和功能的數量急劇增加，以與傳統上僅通過ASIC設備提供的功能相競爭。本文介紹了FPGA設計方法優于ASIC的一些優勢，包括早期上市，輕松過渡到結構化ASIC，以及降低NRE成本。
2019-09-14 12:28:002308 隨著處理器被添加到傳統FPGA中，可編程性被添加到ASIC中，FPGA和ASIC的分界線日益模糊。FPGA變得比之前更加流行了。
2019-10-18 15:01:512550 在2016年初，機器學習仍被視為科學實驗，但目前則已開始被廣泛應用于數據探勘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、語音和手寫識別、戰略游戲與機器人等應用領域。
2019-10-25 14:44:34481 FPGA vs. ASIC 你看好誰？
2020-01-15 16:10:224104 電子技術行業里面的攻城師們應該對ASIC、FPGA和單片機這些名字都不陌生，但我相信并不是所有人都清楚ASIC和FPGA之間的區別和關系，下面我們分幾個方面去理清一下他們之間的瓜葛糾紛吧！
2020-06-04 11:36:115697 組織構建一個可行的、可靠的、敏捷的機器學習模型來簡化操作和支持其業務計劃需要耐心、準備以及毅力。各種組織都在為各行業中的眾多應用實施人工智能項目。這些應用包括預測分析、模式識別系統、自主系統、會話
2021-01-11 19:25:0014 近年來，機器學習在學術研究領域和實際應用領域得到越來越多的關注。但構建機器學習模型不是一件簡單的事情，它需要大量的知識和技能以及豐富的經驗，才能使模型在多種場景下發揮功效。正確的機器學習模型要以數據
2021-05-05 16:39:001238 FPGA_ASIC-MAC在FPGA中的高效實現(理士電源技術有限公司)-該文檔為FPGA_ASIC-MAC在FPGA中的高效實現講解文檔，是一份很不錯的參考資料，具有較高參考價值，感興趣的可以下載看看………………
2021-08-04 19:03:138 FPGA_ASIC-S698MSoC芯片中EDAC模塊的設計與實現(第四屆星載電源技術學術研討會)-該文檔為FPGA_ASIC-S698MSoC芯片中EDAC模塊的設計與實現總結文檔，是一份很不錯的參考資料，具有較高參考價值，感興趣的可以下載看看………………
2021-09-15 11:05:196 ASIC原本就是專門為某一項功能開發的專用集成芯片，比如你看攝像頭里面的芯片，小小的一片，集成度很低，成本很低，可是夠用了。一個山寨攝像頭賣才賣 30塊，買一片ARM多少錢？后來ASIC發展了一些
2021-11-15 19:21:0211 將ASIC設計移植到FPGA芯片中，對于大部分設計團隊來講都是巨大的挑戰。主要體現在：ASIC的設計一般都非常大，往往需要做多FPGA芯片劃分；需要支持足夠的處理性能；需要保證其功能的正確性；需要保證移植前后的功能具有等價性。
2022-04-14 15:01:081780 需要門級驗證：FPGA 和 ASIC 一樣需要設計級驗證。但是，FPGA 在門級不是細粒度的，因此它們不需要門級驗證。您將每個門都放置在 ASIC 設計中，因此您需要驗證每個門。
2022-06-20 16:13:052184 
FPGA傳統上被用作設計新數字芯片的早期驗證原型已經很久了，但隨著機器學習技術的出現，FPGA體現出了有別于傳統應用更多的特質。
2022-07-22 09:39:05713 FPGA vs ASIC 相同點 都設計使用硬件描述語言（HDL），如VHDL或Verilog。但ASIC相比于FPGA開發上，代碼風格更為隨意，因為FPGA是先有電路，后有代碼，ASIC是先有代碼
2022-11-28 10:30:13771 當前主流的AI芯片主要分為三類，GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期較為成熟的芯片架構，屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。行業內已經確認CPU不適用于AI計算，但是在AI應用領域也是必不可少。
2023-03-17 11:05:301515 目前，智能駕駛領域在處理深度學習AI算法方面， **主要采用GPU、FPGA 等適合并行計算的通用芯片來實現加速** 。同時有部分芯片企業開始設計專門用于AI算法的ASIC專用芯片，比如谷歌TPU
2023-03-21 14:42:082253 
FPGA要取代ASIC了，這是FPGA廠商喊了十多年的口號。可是，FPGA地盤占了不少，ASIC也依舊玩得愉快。那么，這兩位仁兄到底有啥不一樣呢？
2023-03-31 14:41:411138 
實踐中的機器學習：構建 ML 模型
2023-07-05 16:30:36412 FPGA和ASIC作為數字電路的常見實現方式，其聯系和區別備受關注。本文將從FPGA和ASIC的基本概念入手，深入研究它們的區別與聯系，以幫助讀者更好地理解兩者的應用場景和選擇方法。
2023-08-14 16:38:511583 FPGA和ASIC是數字電路中常見的實現方式，因此人們經常會想要了解哪種芯片在未來的發展中更具有前途。然而，這取決于具體的應用場景和需求。在本文中，我們將探討FPGA和ASIC的優劣勢，并分析哪種芯片在特定的應用場景中更具有優勢。
2023-08-14 16:40:201028 電子發燒友網站提供《用賽靈思FPGA加速機器學習推斷.pdf》資料免費下載
2023-09-15 15:02:171 從一種架構轉移到FPGA——這幾乎是這個領域的一個強制性步驟——然后轉移到生產ASIC是一個不平凡的旅程。但是如果你提前計劃，這不一定是一次冒險。
2023-11-23 10:36:51179 
為了加快實現 FPGA 構建環境的自動化（如用于持續集成 (CI)），并確保在開發與生命周期后期階段完整重現設計結果，Missing Link Electronics 團隊已整合出一套腳本。
2024-02-20 11:05:0096 
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