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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(luò)。早期ADC采樣速度很慢，大約在數(shù)十MHz內(nèi)，而數(shù)字內(nèi)容很少，幾乎不存在。電路的數(shù)字部分主要涉及如何將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)字接收邏輯——專用集成電路 (ASIC) 或現(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA)。用于制造這些電路的工藝節(jié)點(diǎn)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(gè)不同的域（AVDD和DVDD，分別用于模擬域和數(shù)字域），便可獲得足夠好的性能。
2024-07-09
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為邊緣 AI 節(jié)點(diǎn)供電：邊緣 AI 對供電系統(tǒng)設(shè)計(jì)的影響
邊緣 AI 是將 AI 模型直接部署在位于網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備上；此舉可通過采用設(shè)備上的處理功能來實(shí)現(xiàn)低延遲響應(yīng)，從而減少對云計(jì)算的依賴。若將邊緣 AI 添加到物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)（構(gòu)成 AIoT（人工智能物聯(lián)網(wǎng)）系統(tǒng)的組合）中，則還可以分析傳感器數(shù)據(jù)、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(shù)據(jù)過載；然后，只需要通過網(wǎng)關(guān)傳輸相關(guān)結(jié)果。邊緣 AI 可以最大限度地減少傳入和傳出云端的數(shù)據(jù)，優(yōu)化帶寬利用并適應(yīng)微控制器和 FPGA 等資源受限的邊緣設(shè)備。
2024-07-05
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高分辨率低功耗圖像傳感器，工業(yè)5.0進(jìn)階應(yīng)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(tǒng)的推動下，工業(yè)4.0加快了視覺技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用，并將智能化引入到以往簡單的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中。上一代視覺系統(tǒng)負(fù)責(zé)捕捉圖像，對其進(jìn)行封裝以供傳輸，并為后續(xù)的FPGA、ASIC或昂貴的SoC等器件提供圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。如今，工業(yè)5.0更進(jìn)一步，通過在整個(gè)數(shù)據(jù)通路中融入人工智能（AI）與機(jī)器學(xué)習(xí)（ML），實(shí)現(xiàn)大規(guī)模定制化。攝像頭變得智能化，具備在應(yīng)用層面處理的圖像數(shù)據(jù)，僅輸出用于決策的元數(shù)據(jù)。
2024-06-17
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采用創(chuàng)新的FPGA 器件來實(shí)現(xiàn)更經(jīng)濟(jì)且更高能效的大模型推理解決方案
采用 FPGA 器件來加速LLM 性能，在運(yùn)行 Llama2 70B 參數(shù)模型時(shí)，Speedster7t FPGA 如何與 GPU 解決方案相媲美？證據(jù)是令人信服的——Achronix Speedster7t FPGA通過提供計(jì)算能力、內(nèi)存帶寬和卓越能效的最佳組合，在處理大型語言模型（LLM）方面表現(xiàn)出色，這是當(dāng)今LLM復(fù)雜需求的基本要求。
2024-06-14
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面向現(xiàn)代視覺系統(tǒng)的低功耗圖像傳感器
在更快的連接速度、更高的自動化程度和更智能系統(tǒng)的推動下，工業(yè)4.0加快了視覺技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用，并將智能化引入到以往簡單的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中。上一代視覺系統(tǒng)負(fù)責(zé)捕捉圖像，對其進(jìn)行封裝以供傳輸，并為后續(xù)的FPGA、ASIC或昂貴的SoC等器件提供圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。如今，工業(yè)5.0更進(jìn)一步，通過在整個(gè)數(shù)據(jù)通路中融入人工智能（AI）與機(jī)器學(xué)習(xí)（ML），實(shí)現(xiàn)大規(guī)模定制化。攝像頭變得智能化，具備在應(yīng)用層面處理的圖像數(shù)據(jù)，僅輸出用于決策的元數(shù)據(jù)。
2024-05-28
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嵌入式系統(tǒng)的微處理器選擇
任何一個(gè)電子系統(tǒng)都需要一個(gè)微處理器（MPU）內(nèi)核，當(dāng)然也有些系統(tǒng)會選擇微控制器（MCU），或是數(shù)字信號處理器（DSP）、現(xiàn)場可編程邏輯門陣列（FPGA），甚至是單片機(jī)（SBC）來負(fù)責(zé)系統(tǒng)的計(jì)算與控制工作，以下將為您進(jìn)行微處理器等相關(guān)產(chǎn)品的概要介紹。
2024-05-06
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BYO、FPGA開發(fā)板與商用，一文詳解各類原型驗(yàn)證
幾十年來，數(shù)字芯片設(shè)計(jì)復(fù)雜度不斷攀升，使芯片驗(yàn)證面臨資金與時(shí)間的巨大挑戰(zhàn)。在早期，開發(fā)者為了驗(yàn)證芯片設(shè)計(jì)是否符合預(yù)期目標(biāo)，不得不依賴于耗時(shí)的仿真結(jié)果或是等待實(shí)際芯片生產(chǎn)（流片）的成果。無論是進(jìn)行多次仿真模擬還是面臨流片失敗，都意味著巨大的時(shí)間和金錢成本。
2024-03-29
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為什么采用聚合物鋁電解電容器可以解決電源設(shè)計(jì)的痛點(diǎn)？
在設(shè)計(jì) USB 電源以及電子系統(tǒng)和子系統(tǒng)（包括 IC、特定應(yīng)用 IC (ASIC)、中央處理器 (CPU) 和現(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA)）的功率輸送解決方案時(shí)，設(shè)計(jì)人員會不斷尋找方法來提高效率，同時(shí)確保以緊湊的外形尺寸在寬溫度范圍內(nèi)提供穩(wěn)定、無噪聲的功率。他們需要提高效率、穩(wěn)定性和可靠性，降低成本，并縮小解決方案的外形尺寸。同時(shí)，還必須滿足應(yīng)用中不斷增多的功率性能要求，包括平滑處理電源電路的輸入和輸出電流、支持峰值功率需求以及抑制電壓波動。
2024-03-15
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利用FPGA進(jìn)行基本運(yùn)算及特殊函數(shù)定點(diǎn)運(yùn)算
FPGA以擅長高速并行數(shù)據(jù)處理而聞名，從有線/無線通信到圖像處理中各種DSP算法，再到現(xiàn)今火爆的AI應(yīng)用，都離不開卷積、濾波、變換等基本的數(shù)學(xué)運(yùn)算。但由于FPGA的硬件結(jié)構(gòu)和開發(fā)特性使得其對很多算法不友好，之前本人零散地總結(jié)和轉(zhuǎn)載了些基本的數(shù)學(xué)運(yùn)算在FPGA中的實(shí)現(xiàn)方式，今天做一個(gè)系統(tǒng)的總結(jié)歸納。
2024-02-21
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如何用內(nèi)部邏輯分析儀調(diào)試FPGA？
進(jìn)行硬件設(shè)計(jì)的功能調(diào)試時(shí)，FPGA的再編程能力是關(guān)鍵的優(yōu)點(diǎn)。CPLD和FPGA早期使用時(shí)，如果發(fā)現(xiàn)設(shè)計(jì)不能正常工作，工程師就使用“調(diào)試鉤”的方法。先將要觀察的FPGA內(nèi)部信號引到引腳，然后用外部的邏輯分析儀捕獲數(shù)據(jù)。然而當(dāng)設(shè)計(jì)的復(fù)雜程度增加時(shí)，這個(gè)方法就不再適合了，其中有幾個(gè)原因。第一是由于FPGA的功能增加了，而器件的引腳數(shù)目卻緩慢地增長。因此，可用邏輯對I/O的比率減小了，參見圖1。此外，設(shè)計(jì)很復(fù)雜時(shí)，通常完成設(shè)計(jì)后只有幾個(gè)空余的引腳，或者根本就沒有空余的引腳能用于調(diào)試。
2024-02-04
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實(shí)現(xiàn)最高效的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：深入了解Achronix JESD204C解決方案
長期以來，Achronix為不同行業(yè)的數(shù)據(jù)密集型和高帶寬應(yīng)用提供了創(chuàng)新性的FPGA產(chǎn)品和技術(shù)，并幫助客戶不斷打破性能極限。其中一些應(yīng)用需要與先進(jìn)的模擬/數(shù)字轉(zhuǎn)換器（ADC）和數(shù)字/模擬轉(zhuǎn)換器（DAC）進(jìn)行對接——可由JESD204C完美地完成這項(xiàng)任務(wù)。
2023-12-27
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基于STEP FPGA的旋轉(zhuǎn)編碼器電路驅(qū)動
旋轉(zhuǎn)編碼器是用來測量轉(zhuǎn)速的裝置，因其人性化的操作被用于越來越多的電子設(shè)備中，旋轉(zhuǎn)編碼器有多種分類：以編碼器工作原理可分為：光電式、磁電式和觸點(diǎn)電刷式。以碼盤刻孔方式不同分為：增量式和絕對式兩類。
2023-11-29
- 噪聲中提取真值！瑞盟科技推出MSA2240電流檢測芯片賦能多元高端測量場景
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