每日头条

AI 无处不在、随时在线和以数据为中心的时代，正催升对更高带宽的需求，而这已经超出了当今技术和产品尺寸的能力范畴，世界需要一种当前 CPU 和 GPU 技术所无法企及的更高效、更普及、普适的计算，自适应计算应运而生。

由于高能粒子的撞击，器件的存储单元内容有可能受到干扰，甚至出现翻转。这种单个存储单元的翻转现象（原有内容为0的变成1；或者原有为1的变成了0）就称为SEU （Single Event Upset）。下面我们就基于KCU116开发板，介绍一下如何在设计中加入一个最基本功能的SEM IP，从而开启芯片的SEU检测功能。

在本文中，我们将讲解如何在 Vivado® Design Suite 中完成平台准备工作，以便将其用作为 Vitis 中的加速平台。

Versal 自适应计算加速平台 (ACAP) 是基于 TSMC 7nm FinFET 工艺技术构建的最新一代赛灵思器件。它利用高带宽片上网络 (NoC) 将代表处理器系统 (PS) 的标量引擎、代表可编程逻辑 (PL) 的自适应引擎与智能引擎有机结合在一起。本文将着重介绍智能引擎中所包含的 AI 引擎。

在数据处理中，对原始数据进行重塑或重新排序并创建多个副本是很常见的行为。无论执行任何新步骤，都会创建新副本。随着程序的增大，占用的内存也会增大，我几乎从未考虑过这个问题，直到遇到了“内存不足”错误。

随着自动紧急制动（ AEB ）和驾驶员监测系统等高级驾驶员辅助系统（ ADAS ）功能的推出，汽车正变得越来越安全。得益于上述各项功能的日臻完善，自动驾驶也变得更加可靠与值得期待。例如，在发展之初，AEB 只能观察到前方的汽车。但是现在，它已经可以检测到行人、穿梭的车流、骑行者以及道路上的其他物体。

赛灵思今天宣布，赛灵思技术正用于支持最新版斯巴鲁视觉型高级驾驶辅助系统（ADAS）EyeSight。集成在全新斯巴鲁 Levorg 车型的新版 EyeSight 系统，将为其提供包括自适应巡航控制、行车道保持辅助和预碰撞制动等先进特性，将一流的安全技术交付至消费者手中。

在基于供电网络 (PDN) 的共振峰创建的布局前、布局后和系统验证数据模式中分析电源完整性对 FPGA DDR4存储器接口中的信号完整性的影响。使用 FPGA 配置的矢量网络分析仪 (VNA) 测量 PDN 阻抗曲线。创建多个测试数据模式，以便将电源的电流频谱分量与 PDN 共振峰叠加在一起，并演练传输线多次反射累积效应

本文提供一个示例，演示如何在UltraScale™和UltraScale +™FPGA中对BBRAM和eFUSE进行内部编程。

对于 AI 推断，在提供与浮点媲美的精度的同时，int8 的性能优于浮点。然而在资源有限的前提下，int8 不能满足性能要求，int4 优化是解决之道。通过 int4 优化，与现有的 int8 解决方案相比，赛灵思在实际硬件上可实现高达 77% 的性能提升。