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机器学习将显着改变数据中心经济，并为改善未来铺平道路。随着机架开始装满 ASiC、GPU、FPGA 和超级计算机，机器学习和人工智能已经进入数据中心，并正在改变超大规模服务器场的外观。这些技术提高了可用于训练机器学习系统的计算机能力，这是一
近年来，电子设备的更新迭代速度加快，集成电路迎来了高速发展期，这也促使了FPGA及ASiC电路行业大火，越来越多的人选择FPGA行业，但有很多人都不知道FPGA开发中的软核、硬核、固核是什么？，今天我们来回答这个问题。IP核是具有知识产权核
随着微电子技术的不断发展，FPGA和ASiC的性能也变得越来越优越，也开始被广泛应用在电子电路与系统的开发和调试阶段，这也促使了FPGA的配置电路模式发展。FPGA配置方式灵活多样，根据芯片是否能够主动加载配置数据分为主模式、从模式及JTA
产品概述 CoolSiCTM 碳化硅MOSFET基于先进的沟槽工艺，该工艺经过优化兼具性能与可靠性。与IGBT和MOSFET等传统的硅（Si）基器件相比，SiC MOSFET具有诸多优势，例如1200 V开关器件中最低的栅极电荷和器件电容、
概述英飞凌CoolSiCTM MOSFET 技术通过最大限度地发挥碳化硅强大的物理特性，从而增强了设备性能、稳健性和易用性等独特优势。产品规格1、参数：IMZA120R040M1HXKSA1 （IMZA120R040M1H）FET 类型：N
FS05MR12A6MA1BBPSA1 1200V SiC AG-HYBRIDD 汽车IGBT模块该电源模块采用新的 CoolSiCTM 汽车 MOSFET 1200V，针对电动传动系统应用进行了优化。特性4.2kV DC 1sec 绝缘高
微波功率放大器主要分为真空和固态两种形式。基于真空器件的功率放大器，曾在军事装备的发展史上扮演过重要角色，而且由于其功率与效率的优势，现在仍广泛应用于雷达、通信、电子对抗等领域。后随着GaAs晶体管的问世，固态器件开始在低频段替代真空管，尤其是随着GaN，SiC等新材料的应用，固态器件的竞争力已大
当萌新在进阶的时候，往往会遇到BIOS这个“拦路虎”，不仅名字拗口，而且功能繁多，也让不少玩家感到头疼，但是BIOS又非常重要，很多知识有必要掌握。本期DIY从入门到放弃就来聊一聊BIOS。什么是BIOS呢？电脑中的BIOS指的是BaSiC
在深度学习的概念中，通常可以简化为两大工作流，一是训练，二是推理。两者完美融合才是一个现代化的完整深度学习网络，缺一不可。训练用于调整神经网络模型的参数，从而在给定的数据上实现良好的表现；推理则用于执行训练过的神经网络模型，以在新数据上获得输出。为了让一个模型用于特定的用例，比如图像识别、语音识别等
从ASiC 在比特币挖矿机时代的发展历史，可以看出 ASiC 在专用并行计算领域所具有的得天独厚的优势：算力高，功耗低，价格低，专用性强。谷歌最近曝光的专用于人工智能深度学习计算的TPU、其实也是一款 ASiC。人工智能时代逐步临近，FPGA、ASiC这几块传统领域的芯片，将在人工智能时代迎来新的爆
