烽火通信将使用Ethernity的ACE-NIC100 FP...
Ethernity Networks表示它将向烽火通信(600498.SS)提供其ACE-NIC100 FPGA SmartNIC。 烽火通信公司将使用SmartNIC为其FitBNG宽带网络网关带来更好的性能。
人工智能携FPGA发展迅速 创新国产自主之路
谷歌AlphaGo人机大战掀起了人工智能（AI）的发展热潮，其中GPU、FPGA、ASIC作为目前及未来AI芯片的主要方向，发展前景十分可观。
从GPU到FPGA 人工智能“换道超车”
“FPGA是一个好的计算平台，只是一直被埋没，它的算力没有被充分挖掘;其次人工智能兴起之后，对算力的需求越来越大。”
赛灵思出货7nm的自适应计算加速平台Versal
这几年人工智能、机器学习等需要大量处理能力的应用场景的出现，让FPGA芯片更多的出现在我们的视野中。
中芯国际与Efinix合作首推Quantum TM加速器
中芯国际与Efinix，可编程产品平台及技术的创新企业，今日共同宣布，中芯国际40纳米工艺平台成功交付Efinix首批QuantumTM可编程加速器产品样本。
Intel FPGA全球首次集成HBM 带宽将暴增10倍
AMD Fiji Fury系列显卡首次商用了新一代高带宽显存HBM，大大提升带宽并缩小空间占用，NVIDIA目前也已在其Tesla系列计算卡、Titan系列开发卡中应用HBM。
机器学习成长速度惊人 FPGA和ASIC或成为新主力
在2016年初，机器学习仍被视为科学实验，但目前则已开始被广泛应用于数据探勘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、语音和手写识别、战略游戏与机器人等应用领域。
FPGA的优势与DSP的区别
FPGA的并发可以在不同逻辑功能之间进行，而不局限于同时执行相同的功能。流水是通过将任务分段，段与段之间同时执行。
英伟达不担心FPGA 也不怕ASIC新进对手
NVIDIA 在 GeForce 256 芯片中增加了包括 Vertex Shader 以及 Pixel Shader 等可编程计算能力，并以 GPU 为相关绘图芯片产品定名。
微软通过英特尔的FPGA加速了Bing智能化
微软一直在稳步提升Bing的功能，并将“智能答案”纳入搜索引擎的搜索结果中。它不会将用户转移到可能包含Bing输入问题答案的网页上，而是通过智能地收集来自涵盖该主题的多个网站的数据，为给定主题汇总相关事实。
采用Xilinx Kintex FPGA实现快速图像处理器
图像处理在互联网利于应用广泛，尤其是一些社交网站，即时通讯工具，云存储，CDN(内容分发网络)以及一些大型网站，每天都要处理大量的图片流量，为了降低图片存储空间，提高传输速率，需要对图片进行统一的裁剪，制成缩略图。
Intel终于把FPGA卖给了数据中心OEM厂商
2015年6月，Intel 宣布以 167 亿美元的价格，收购全球第二大 FPGA 厂商 Altera，成为该公司有史以来最贵的一笔收购时间；后来随着收购完成，Intel 也在 Altera 的基础上成立了可编程事业部。
Intel最新推出首款板载FPGA的CPU
据报道，英特尔宣布推出首款采用集成FPGA的Xeon可升级处理器，供特定客户使用。至强可扩展6138P包括采用英特尔超级路径互连（UPI）连接到CPU裸片的Arria 10 GX 1150 FPGA封装。
中国电科和中国电子取得技术突破 中国FPGA芯片不再受制于人
FPGA芯片行业的（技术）门槛其实相当的高。近10年左右的时间里，包括英特尔、IBM、三星电子、飞利浦和东芝等好几十家厂商均有尝试进入FPGA芯片行业。
业内最强的FPGA图像加速解决方案
近日，百度云与联捷计算科技（CTAccel）共同推出基于FPGA的图像加速解决方案（CIP，CTAccel Image Processor），实现对JPEG转码JPEG、JPEG转码WebP(M6)等进行FPGA加速的功能，聚焦社交平台、新闻网站、电商、云相册等场景。
FPGA芯片利益惊人 美国独大中国仍需努力
我们还是先解释下什么是FPGA芯片，这种芯片与传统的CPU、GPU芯片有什么不同呢？传统的芯片，例如CPU，其逻辑单元是固化的，我们操作软件来向操作系统发送命令，操作系统会将这些命令转化成CPU可以识别的代码，这些被识别的代码进而进入到CPU内部的流水线当中被一一执行，那么FPGA芯片是这样吗？
英特尔宣布采用FPGA的至强处理器
英特尔至强6138P包括一个Arria10 GX 1150 FPGA内核，和高达160Gbps的I/O吞吐量的带宽和高速缓存接口，可实现紧耦合加速。
浪潮联合Xilinx推出FPGA AI加速卡F37X
当AI计算模型尺寸小于HBM2容量时，可全部预先载入高速缓存之中，消除了外部读写带来的数据传输延迟并提高处理速度，使AI计算完全放到片上成为可能。
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