131 Spartan-3系列FPGA
1、Spartan-3系列FPGA
Spartan-3基于Virtex-II FPGA架构，采用90 nm技术，8层金属工艺，系统门数超过5百万，内嵌了硬核乘法器和数字时钟管理模块。从结构上看，Spartan-3将逻辑、存储器、数学运算、数字处理器处理器、I/O以及系统管理资源完美地结合在一起，使之有更高层次、更广泛的应用，获得了商业上的成功，占据了较大份额的中低端市场。Spartan-3系列FPGA主要特性如下：
1）采用90 工艺，密度高达74880逻辑单元；
2）最高系统时钟为340MHz；
3）具有专用乘法器；
4）核电压为12V，端口电压为33V、25V、12V，支持24种I/O标准；
5）高达520k分布式RAM和1872k的块RAM；
6）具有片上时钟管理模块（DCM）；
7）具有嵌入式Xtrema DSP功能，每秒可执行3300亿次乘加。
2、Spartan-3E系列
Spartan-3E是目前Spartan系列最新的产品，具有系统门数从10万到160万的多款芯片，是在Spartan-3成功的基础上进一步改进的产品，提供了比Spartan-3更多的I/O端口和更低的单位成本，是Xilinx公司性价比最高的FPGA芯片。由于更好地利用了90 nm技术，在单位成本上实现了更多的功能和处理带宽，是Xilinx公司新的低成本产品代表，是ASIC的有效替代品，主要面向消费电子应用，如宽带无线接入、家庭网络接入以及数字电视设备等。Spartan-3E系列其主要特点如下：
1）采用90nm 工艺；
2）大量用户I/O端口，最多可支持376个I/O端口或者156对差分端口；
3）端口电压为33V、25V、18V、15V、12V ；
4）单端端口的传输速率可以达到622 ，支持DDR接口；
5）最多可达36个 的专用乘法器、648 块RAM、231 分布式RAM；
6）宽的时钟频率 以及多个专用片上数字时钟管理（DCM）模块；
3、Spartan-3A系列
Spartan-3A 在Spartan-3和Spartan-3E平台的基础上，整合了各种创新特性帮助客户极大地削减了系统总成本。利用独特的器件DNA ID技术，实现业内首款 FPGA 电子序列号；提供了经济、功能强大的机制来防止发生窜改、克隆和过度设计的现象。并且具有集成式看门狗监控功能的增强型多重启动特性。支持商用 flash 存储器，有助于削减系统总成本。Spartan-3A/3ADSP/3AN系列的FPGA主要特性为：
1）采用90 工艺，密度高达74880逻辑单元；
2）工作时钟范围为5MHz~320MHz；
3）领先的连接功能平台，具有最广泛的 IO 标准（26 种，包括新的 TMDS 和 PPDS）支持；
4）利用独特的 Device DNA 序列号实现的业内首个功能强大的防克隆安全特性；
5）五个器件，具有高达 14M 的系统门和 502 个 I/O；
6）灵活的功耗管理。
Spartan-3A系列产品的主要技术特征如表1-5所示。
4、Spartan-3ADSP系列
Spartan-3ADSP平台提供了最具成本效益的 DSP 器件，其架构的核心就是 XtremeDSP DSP48A slice，还提供了性能超过30GMAC/s、存储器带宽高达2196 Mbps的新型 XC3SD3400A和XC3SD1800A器件。新型Spartan-3A DSP 平台是成本敏感型 DSP 算法和需要极高DSP性能的协处理应用的理想之选。其主要特征如下所示：
1）采用90nm 工艺，密度高达74880逻辑单元；
2）内嵌的DSP48A可以工作到250MHz；
3）采用结构化的SelectRAM架构，提供了大量的片上存储单元；
4）VCCAUX的电压支持25V和33V，对于33V的应用简化了设计；
5）低功耗效率，Spartan-3A DSP器件具有很高的信号处理能力406 GMACs/mW。
5、Spartan-3AN系列
Spartan-3AN芯片为最高级别系统集成的非易失性安全FPGA，提供下列2个独特的性能：先进SRAM FPGA的大量特性和高性能以及非易失性FPGA的安全、节省板空间和易于配置的特性。Spartan-3AN平台是对空间要求严苛和/或安全应用及低成本嵌入式控制器的理想选择。Spartan-3AN平台的主要特性包括：
1）业界首款90nm非易失性FPGA，具有可以实现灵活的、低成本安全性能的Device DNA电子序列号；
2）业内最大的片上用户Flash，容量高达11Mb；
3）提供最广泛的I/O标准支持，包括26种单端与差分信号标准
4）灵活的电源管理模式，休眠模式下可节省超过40%的功耗
5）五个器件，具有高达14M的系统门和502个I/O
Spartan-3AN系列产品的主要技术特征如表1-7所示
132 Virtex-2 Pro系列FPGA
Virtex-2 Pro系列在Virtex-2的基础上，增强了嵌入式处理功能，内嵌了PowerPC405内核，还包括了先进的主动互联（Active Interconnect）技术，以解决高性能系统所面临的挑战。此外还增加了高速串行收发器，提供了千兆以太网的解决方案。其主要特征如下所示：
1）采用013 工艺；
2）核电压为15V，工作时钟可以达到420MHz；
3）支持20多种I/O接口标准；
4）增加了2个高性能RISC技术、频率高达400MHz的PowerPC处理器；
5）增加多个3125Gbps速率的Rocket串行收发器；
6）内嵌了多个硬核乘法器，提高了DSP处理能力；
7）具有完全的系统时钟管理功能，多达12个DCM模块。
133 Virtex-4系列FPGA
Xilinx 的 Virtex™-4 系列将高级硅片组合模块 (ASMBL™) 架构与种类繁多的灵活功
能相结合，大大提高了可编程逻辑设计能力，从而成为替代 ASIC 技术的强有力产品。
Virtex-4系列FPGA主要有三个系列 - LX/SX/FX的产品。Virtex-4 LX用于高性能逻辑应用解决方案。Virtex-4 SX用于高性能数字信号处理 (DSP) 应用解决方案。Virtex-4 FX用于高性能全功能嵌入式平台应用解决方案。Virtex-4系列FPGA采用了下面的技术：
1）Xesium™ 时钟技术，包括：数字时钟管理器 (DCM) 块；附加的相位匹配时钟分频器 (PMCD)；差分全局时钟；
2）XtremeDSP™ Slice技术，包括：18 x 18 位带补数功能的有符号乘法器；可选流水线级数；内置累加器（48 位）和加法器/ 减法器
3）Smart RAM 存储器层级技术，包括：分布式 RAM；双端口 18 Kb RAM 块；可选流水线级数；可选的可编程 FIFO 逻辑将 RAM 信号自动再映射为FIFO 信号；高速存储器接口支持 DDR SDRAM、DDR-2 SDRAM、QDR-II 和 RLDRAM-II；
4）SelectIO™ 技术，包括：15V 到 33V I/O 工作电压；内置 ChipSync™ 源同步技术；数控阻抗 (DCI) 有效终端；细粒度 I/O 组布局（在一个组中配置）；
5）灵活的逻辑资源；
6）安全芯片 AES 比特流加密
7）90 nm 铜 CMOS 工艺
8）12V 核电压
9）倒装片封装，包括无铅封装选择
10）RocketIO™ 622 Mb/s 到 65 Gb/s 千兆位级收发器(MGT) [ 仅 FX]
11）IBM PowerPC RISC 处理器核（仅 FX系列），包括：PowerPC 405 (PPC405) 核；辅助处理器单元接口（用户协处理器）；多个三态以太网MAC （仅 FX系列）。
134 Virtex-5系列FPGA
Virtex-5 系列可提供 FPGA 市场中最新最强大的功能。Virtex-5 系列采用第二代ASMBL™（高级硅片组合模块）列式架构，包含五种截然不同的平台（子系列），比此前任何 FPGA 系列提供的选择范围都大。每种平台都包含不同的功能配比，以满足诸多高级逻辑设计的需求。
Virtex-5系列包含LX、LXT、SXT、TXT 和 FXT 五个平台。Virtex-5 LX主要用于高性能通用逻辑应用。Virtex-5 LXT主要用于具有高级串行连接功能的高性能逻辑。Virtex-5 SXT主要用于具有高级串行连接功能的高性能信号处理应用。Virtex-5 TXT主要用于具有双密度高级串行连接功能的高性能系统。Virtex-5 FXT主要用于具有高级串行连接功能的高性能嵌入式系统。Virtex-5系列的FPGA芯片采用了下列技术：
1）跨平台兼容性，LXT、SXT 和 FXT 器件使用可调稳压器，同样封装中引脚兼容；
2）最先进的最佳利用率高性能 FPGA 架构，其中包括：真 6 输入查找表 (LUT) 技术；双 5-LUT 选项；改进的布线减少了中间连线；64 位分布式 RAM 选项；SRL32/ 双 SRL16 选项；
3）强大的时钟管理模块 (CMT) 时钟控制技术，其中包括：具有零延迟缓冲、频率综合和时钟相移功能的数字时钟管理器模块；具有输入抖动滤波、零延迟缓冲、频率综合和相位匹配时钟分频功能的 PLL 模块；
4）36 Kb Block RAM/FIFO，其中包括：真双端口 RAM 模块；；增强的可选可编程 FIFO 逻辑；可编程高达 36 倍的真双端口宽度；高达 72 倍的简单双端口宽度；内置可选纠错电路；可选择将每个模块作为两个独立的 18 Kb 模块进行编程；
5）高性能并行 SelectIO 技术，其中包括：12 到 33V I/O 运行；使用 ChipSync™ 技术的源同步接口连接；数控阻抗 (DCI) 有效终端；灵活的细粒度 I/O 分组；支持高速存储器接口；
6）高级 DSP48E Slice技术，其中包括：25 x 18 补码乘法运算；可选加法器、减法器和累加器；可选流水线功能；可选按位逻辑功能；专用的级联连接；
7）灵活的配置选项技术，其中包括：SPI 和并行 FLASH 接口；专用的回读重新配置逻辑，可支持多比特流；自动总线宽度检测功能；
8）所有器件都有系统监视功能，其中包括：片上/ 片外热特性监视；片上/ 片外电源监视；通过 JTAG 端口访问所有监视量；
9）PCI Express 集成端点模块，支持LXT、SXT、TXT 和 FXT 平台；符合 PCI Express 基本规范 11；每模块支持 1 倍、4 倍或 8 倍通道宽度；与 RocketIO™ 收发器配合使用
10）三态 10/100/1000 Mb/s 以太网 MAC，支持LXT、SXT、TXT 和 FXT 平台；可以将 RocketIO 收发器用作 PHY，也可以用多种软 MII（媒体独立接口）方案将其连接到外部 PHY；
11）100 Mb/s 到 375 Gb/s 的 RocketIO™ GTP 收发器，支持LXT 和 SXT 平台；
12）150 Mb/s 到 65 Gb/s 的 RocketIO GTX 收发器，支持TXT 和 FXT 平台；
13)PowerPC 440 微处理器,仅支持 FXT 平台，特性包括：RISC 架构；七级流水线；包括 32 KB 的指令和数据缓存；优化的处理器接口结构（纵横机）
14）65 nm 铜 CMOS 工艺技术
15）10V 内核电压
16）可选择标准或无铅的具有高度信号完整性的倒装芯片封装Teledyne，FLIR机器视觉相机。
Teledyne，FLIR机器视觉相机可以搭载赛灵思7A35T-1FTG256芯片，赛灵思大约十年前就已经率先开发仿真级器件和工具，而且现在慢慢地很多视觉相机都再慢慢使用这个芯片了，Teledyne，FLIR机器这个机器就是最早使用的。
（源于百度 侵删）
文 陈博
53岁的AMD和苏姿丰，正在迎来属于他们的黄金时代，同样AMD收购赛灵思也将会形成“1+1>2”的双赢模式。
“万年老二”终于扬眉吐气了。
壹
在英伟达的老黄收购ARM失败还倒赔了125亿给孙正义的同时，AMD的苏妈却在情人节和赛灵思结了缘。
2月14日，AMD正式完成了对全球第一大FPGA公司赛灵思的收购， 而由于AMD的股价在过去一段时间的大幅增长，所以原本350亿美元的收购价，最后竟然飙升到了490亿美元，堪称是天价收购。
不过，现在 科技 大厂之间的收购案，动不动都是上百亿美金起步的，不然就显得太没诚意了。
AMD和英特尔可谓本是同根生的欢喜冤家，在半导体行业中一直对掐得很是焦灼，成立的时间也只不过相差一年。不过，在这长达50年的竞合关系当中，AMD一直是一个活在“老大”阴影下的“万年老二”。
早期的AMD一直是被英特尔降维打击的对象，不仅创始人不如英特尔的创始人赫赫有名，而且产品在CPU领域也没有什么起色。可以说，在上世纪70-80年代，英特尔被认为是微处理器技术唯一的先驱者，而AMD则是名不见经传的小弟。
到了2004-2006年，那段时间曾经是AMD和英特尔分庭抗礼、市场份额最接近的时期。 然而，2005年英特尔推出了“钟摆计划”，以此为标志，此后便拉开了AMD近10年衰落期的帷幕。从雅虎的故事，我们就能知道一家公司的衰落往往伴随着CEO的频繁更迭，还有市场份额的持续下降和股价的暴跌。
有数据显示，在2006年，AMD的全球市场份额还能勉强与英特尔实现55开，到了2016年就下滑到不足10%。 尤其是在更强调性能的服务器市场，英特尔巅峰时全球市场占有率高达99%，而AMD则不足1%。
这10年间，AMD股价的表现也一样惨不忍睹。在2002年10月到2006年3月，AMD的股价曾累计上涨13倍之多。但2年半后就暴跌近96%，甚至到了2015年8月的时候，AMD的股价触及到了最低点，股价竟然都不到16美元。
在AMD沉寂的这10年间，英特尔几乎垄断了高端处理器市场，而这种颓势一直到2014年才有所缓解。那一年资深华裔女工程苏姿丰接任了CEO职位，从此以后AMD一扫颓势，越战越勇。在2017年，AMD以“Zen”架构的EPYC霄龙服务器处理器打了一个极度精彩的翻身仗。而“老大”英特尔却陷入了研发的瓶颈。
自2011年英特尔推出了SandyBridge架构之后，这款架构在进一步奠定了其PC处理器霸主地位的同时，也让英特尔进入了“挤牙膏”的开端。 因为其每次升级CPU时，仅仅就只是把CPU的频率、核心数和线程等的性能稍微提升一点点，然后还把这样的微小升级美名其曰为是新版本CPU，这样极其缓慢的更新，也给AMD带来了“老二掀翻老大”的机会。
近年来，AMD更是凭借多款性能出色的产品，成功晋升为芯片圈的流量大户，凡其新讯出没之处，总有其追随者热情的刷屏“AMD yes！ 同样，在这位女CEO的苦心经营下，AMD的股价也逐渐走回了正轨，很快就把曾经不到2美元的股价拉到了最高逾158美元，并向英特尔的CPU腹地发起了猛烈攻势。
贰
被AMD收购的赛灵思，成立于1984年，是全球最大的FPGA芯片厂商。它的主营业务为FPGA和高性能可编程SOC，在全球市场占有率超过一半，中国市场占有率更是超过55%。
赛灵思和Altera并称为“FPGA双雄”，后者曾在2015年被英特尔以167亿美元收购。 FPGA是一种特殊的高性能芯片，就好比是数字世界的乐高，随着5G通信、云计算、物联网以及军工航天技术的快速发展，FPGA的重要性也日益凸显。这就是为什么英特尔和AMD都愿意花大价钱收购FPGA大厂的原因。
曾经的AMD一直被称作是“万年老二”，不过在完成对赛灵思的收购后，AMD正式成为集CPU老二、GPU老二、FPGA老大等三大标签于一身的芯片巨头。可以说，收购赛灵思为AMD补上了最强的一环，综合实力将会极大地提升。
未来AMD还有可能把FPGA和CPU做一定程度的技术整合，把两个强势的技术整合到同一个芯片当中，这就极有可能会在半导体行业带来质的跨越。因为芯片技术是可以不断演化的，GPU就是从CPU里面分化出来的技术。因此，AMD收购赛灵思主要还是为了帮助自己拓宽更广的市场，为云计算时代做好充分的准备。
AMD这家公司特别有意思，在我20多年前刚接触电脑的时候，他们就一直在扮演英特尔小弟的角色。产品总是比英特尔差一点点，价格也要比英特尔便宜一点点，综合来说是一款性价比还算不错的产品，但就是总被英特尔压着一头。甚至有很多消费者都开始对AMD产生一种充满期待，又恨铁不成钢的复杂感情，因为但凡AMD能多点能耐，英特尔也不敢如此放肆地挤牙膏。
不过，还好奄奄一息的AMD遇到了苏妈，在她的高端 *** 作下AMD逐渐变得愈发元气满满。 甚至在成功收购赛灵思的第二天之后，AMD的市值就首次超过了英特尔，迎来了 历史 性时刻。2月15日，AMD以12147美元的价格收盘，总市值成功突破19775亿美元，比英特尔的19724亿美元高出51亿美元。
虽然“万年老二”逆袭“老大”的战绩只持续了一天就结束了，但这对一个6年前还在破产边缘徘徊，被许多业界人士看作是“烂摊子”的公司来说，这可是一个对比极其鲜明的转变。如今在芯片圈烜赫一时AMD说是业界神话也不算夸张。
叁
现在，AMD和英特尔的实力几乎已经到了不相上下的时候。我个人非常看好这笔收购案。如今芯片行业已经到了规模取胜，越大越强的时代，不论是老大哥英特尔还是硬件巨头英伟达，他们都已经成长为了市值过千亿美元的公司。作为只比英特尔小一岁的AMD是时候该扳回一局了。 我个人判断，在此次收购之后AMD和赛灵思将会共享技术和客户，取长补短，让这笔收购变成一个1+1>2的双赢模式。
这比收购案还有一个很有意思的地方。今年开年以来，国外大厂发起了好几起高金额的收购案，其中最有名的当属微软收购动视暴雪。这笔收购案之所以能成功，其中一部分功劳得颁发给前微软副总裁Mike Ybarra，他2019年宣布加入暴雪，4年后暴雪就被收归到了微软旗下。这招屡试屡爽，因为微软还在2010年指派企业部门总裁Stephen Elop去诺基亚“潜伏”，同样也是4年后微软就顺利收购了诺基亚。
AMD能成功收购赛灵思，估计也是学习了微软的这一招。2018年1月4日，赛灵思宣布任命Victor Peng为第四任CEO，届时他已经在赛灵思工作了有10年。而很有意思的是，在加入赛灵思前，Victor Peng曾在AMD硅工程GPG（图形产品事业部）部门任副总裁，同时也作为AMD核心硅工程团队的重要领导者支持图形和 游戏 机台产品，CPU芯片和消费事业部。你看，这就说明两家大型的公司要结合，前期就必须要指派一个核心人物去做铺垫工作。
肆
通过这笔收购案我们还能看到一个比较有意思的现象。
众所周知，硅谷已经被印度人给拿下了。现今，三大硅谷IT公司：苹果、谷歌、微软，后两个的CEO都是印度裔。除了谷歌与微软外，摩托罗拉、诺基亚、软银、Adobe、SanDisk、百事可乐、联合利华、万事达卡、标准普尔……这些知名国际巨头的CEO都已经成了印度人的天下。
有数据表明，从1999~2012年，虽然印度雇员只占硅谷整体雇员人数的6%，可是印度人在硅谷创建的公司比例，却从7%飙升到了155%。可以说，美国人的硅谷，已经变成了印度人的致富天堂。
然而，在另一个 科技 领域境况就完全不一样了。在半导体领域，华裔正在国际上日益掌握更多的话语权。苏姿丰、赛灵思CEOVictor Peng、英伟达创始人兼CEO黄仁勋、Marvell创始人、博通CEO陈福阳（Hock Tan）、Cadence全球CEO陈立武等全部都是华裔。
苏妈现在领导的AMD正值春风得意时期，收购了赛灵思后他们的产品性能将会更加强悍，足以让AMD的粉丝扬眉吐气，又让英特尔的追随者捶胸顿足。
在未来，AMD与双“英”的对决中，苏妈将会与黄仁勋风头一时无两。这时就得问问身为老大的英特尔到底慌不慌了？要不你们也试试换个华裔CEO，看看能不能改掉“挤牙膏”的毛病。
1、德州仪器
德州仪器（英语：Texas Instruments，简称：TI），是全球领先的半导体跨国公司，以开发、制造、销售半导体和计算机技术闻名于世，主要从事创新型数字信号处理与模拟电路方面的研究、制造和销售。
德州仪器（TI）在25多个国家设有制造、设计或销售机构。德州仪器是世界第一大数字信号处理器(DSP)和模拟电路元件 制造商，其模拟和数字信号处理技术在全球具有统治地位 。
2、Xilinx
Xilinx(赛灵思)是全球领先的可编程逻辑完整解决方案的供应商。Xilinx研发、制造并销售范围广泛的高级集成电路、软件设计工具以及作为预定义系统级功能的IP（Intellectual Property）核。
2018年7月18日，全球最大的可编程芯片（FPGA）厂商赛灵思宣布收购中国 AI 芯片领域的明星创业公司——深鉴科技。有“中国英伟达”之称。
3、高通
高通（英文名称：Qualcomm，中文简称：高通公司、美国高通或美国高通公司）创立于1985年，总部设于美国加利福尼亚州圣迭戈市，33,000多名员工遍布全球。
高通公司从专利许可计划一开始就投入并将继续投入大量精力和资金为其芯片和软件获得交叉许可，从而使客户在不承担额外专利费的条件下受益。
在某些情况下，高通公司会从其他第三方主动争取可以使授权方和最终用户受益的专利，从而扩大WCDMA和CDMA2000市场的产品应用和功能。
4、摩托罗拉
摩托罗拉（Motorola Inc ），原名：Galvin Manufacturing Corporation（加尔文制造公司），成立于1928年。1947年，改名为Motorola，从1930年代开始作为商标使用。
摩托罗拉使用无线电、宽频及网际网路，并提供嵌入晶片系统，以及端对端整体网路通讯解决方案，以达到加强个人、工作团体、车辆及家庭的 *** 控及联系能力。
高清与交互是数字电视发展的趋势，摩托罗拉率先推出高性能芯片方案的高清双模解决方案，支持标清和高清视频，支持MPEG2、MPEG4、H264和VC-1(WMV9)解码标准，集高清、互动电视等功能于一体，功能更强、性能更高、成本更低。
5、IBM
IBM（国际商业机器公司）或万国商业机器公司，简称IBM（International Business Machines Corporation）。
2006年6月20日，格鲁吉亚与IBM共同宣布一项新技术记录型基于硅的芯片速度达500GHz。这是通过冻结芯片到-451°F（-2680℃），而不是与CPU速度可比较的。晶片350GHz大约在室温下 *** 作。
参考资料来源：百度百科-德州仪器
参考资料来源：百度百科-Xilinx
参考资料来源：百度百科-高通
参考资料来源：百度百科-摩托罗拉
参考资料来源：百度百科-IBM （IT公司-国际商业机器公司）
[汽车之家 新鲜技术解读] 自动驾驶系统，最关键的部件是什么呢？是传感器？是控制软件？还是处理芯片呢？我个人认为在目前这个阶段来说，处理芯片是一个最关键的部件，它的性能直接影响自动驾驶系统的好坏。过去，顶尖的芯片技术一直是国外企业垄断的，但随着中国芯片企业近年的快速追赶，情况已经有所改观。今天我们就来聊聊中国自动驾驶芯片究竟处于一个怎样的水平？● 自动驾驶芯片是干什么用的？
虽然目前L3级别有条件自动驾驶车辆在中国尚未落地，但从一些带有高阶L2驾驶辅助系统的车辆上我们可以发现，这些车辆都带有数量不少的传感器用以检测车辆周围的障碍物，从而为控制系统决策提供数据支持。这些传感器包括毫米波雷达、超声波雷达、摄像头等。这些传感器每秒钟会产生数GB（1GB=1024MB=10242KB）的数据，自动驾驶芯片需要流畅地处理这些数据才能保证系统及时作出正确的决策，从而确保车辆的行驶安全。
可能大家对每秒数GB的数据没有概念，这里举一个生活中的例子。普通的USB30接口U盘，其读取速度峰值接近200MB/s，要从这个U盘中读取1GB的文件大约需要5秒左右的时间，足见每秒数GB的数据量是相当大的。
自动驾驶系统除了需要解决大流量数据传输问题，还需要解决的就是如何能快速处理这些海量数据，而强大的自动驾驶芯片正是那把正确的钥匙。
● 国外的自动驾驶芯片处在怎样的水平？
虽然本文主要是讲中国自动驾驶芯片的，但知己知彼，百战百胜，在审视本土状况之前，我们还是先要来简单了解国外的情况。国外自动驾驶芯片真正能够大规模进入量产车市场的无非三家，英伟达、Mobileye（现已被英特尔收购）、特斯拉。
其中，走实用路线的Mobileye目前市场占有率在70%以上，市场上的产品主要是应用于L2驾驶辅助系统的EyeQ3芯片（算力0256TOPS，“TOPS”是每秒万亿次运算的意思，详细介绍请看这篇文章相关介绍，本文标注的算力如无特别说明均指的是8位整数计算能力）以及具备L3级别自动驾驶能力的EyeQ4芯片（算力25TOPS）。像是小鹏G3、蔚来ES6/ES8、广汽新能源Aion LX就采用了EyeQ4芯片作为其驾驶辅助系统的核心。
相较于英伟达上代自动驾驶平台旗舰之作DRIVE PX Pegasus 320TOPS的算力，新的DRIVE AGX Orin平台的旗舰配置实现了成倍的性能增长。此外，DRIVE AGX Orin平台的扩展柔性化程度相比以往平台进一步提升，能够通过硬件配置的增减，满足从一般驾驶辅助到L5级别完全自动驾驶等不同级别车辆的需求。
特斯拉Autopilot 10系统采用的是1颗英伟达Tegra3芯片+1颗Mobileye EyeQ3芯片；Autopilot 20系统采用的是1颗英伟达Tegra Parker芯片+1颗Pascal架构GPU芯片；Autopilot 25系统采用的是2颗英伟达Tegra Parker芯片+1颗Pascal架构GPU芯片。
已经搭载在最新下线特斯拉车型上的自研FSD芯片，单颗芯片算力为72TOPS，Full Self-Driving Computer集成有两颗独立工作的FSD芯片，一颗“挂了”，另外一颗马上“顶上”，提升了整套系统的安全性和稳定性。
当然了，除了上面三家锋芒毕露的企业，还有不少企业在垂涎自动驾驶芯片这块蛋糕，其中包括高通、赛灵思、恩智浦等，但这些企业真正走向量产车的自动驾驶芯片还不成规模，限于篇幅，这里就不作介绍了。
● 迅速崛起的中国自动驾驶芯片企业
好了，看完国外的情况，我们目光回到国内。自动驾驶芯片市场火爆，国外科技巨头抢滩登陆，中国企业究竟实力怎么样呢？下面我们一起来看看。
◆ 寒武纪
中科寒武纪科技股份有限公司（下称“寒武纪”）的前身是中国科学院计算技术研究所下，由陈云霁和陈天石两兄弟领导的一个课题组。该课题组在2008年开始研究神经网络算法和芯片，并在2012年开始陆续发表研究成果。
2016年，上述课题组提出的深度学习处理器指令集DianNaoYu被ISCA2016所接受，实验表明搭载该指令集的芯片相较于传统执行X86指令集的芯片，在神经网络计算方面有两个数量级的性能优势。随着课题组的研究成果趋于成熟，中科寒武纪科技股份有限公司正式成立，并着手将其芯片和指令集向商业领域转化。也是在2016年，寒武纪发布了首款商用深度学习处理器寒武纪1A。
聊完这家公司的身世，下面我们来看看它的产品。目前寒武纪有两款最新的人工智能芯片IP授权，分别是Cambricon-1M和Cambricon-1H。性能指标最强的Cambricon-1M-4K在1GHz时钟频率下拥有8TOPS的算力；性能指标最弱的Cambricon-1H8mini在1GHz时钟频率下拥有05TOPS的算力。所有型号的详细算力参数可以参看下表。
Cambricon-1M和Cambricon-1H被定义为终端智能处理器IP。我们在手机或者汽车这些终端上出现的人脸识别、指纹识别、障碍物识别、路标识别等应用都能通过在芯片中集成上述处理器IP实现加速。
上面提到的“边缘”一词来自于“边缘计算”。 边缘计算是指在靠近智能设备（终端）或数据源头（云端）的一端，提供网络、存储、计算、应用等能力，达到更快的网络服务响应，更安全的本地数据传输。边缘计算可以满足系统在实时业务、智能应用、安全隐私保护等方面的要求，为用户提供本地的智能服务。思元220在边缘计算中扮演着提高数据安全、降低处理延时以及优化带宽利用的角色。
目前寒武纪高算力芯片产品被定义为智能加速卡，可用于服务器中加速人工智能运算。谷歌的AlphaGo人工智能机器人打败韩国世界围棋冠军李世石的新闻相信各位有所耳闻，AlphaGo人工智能机器人的背后其实是谷歌自研的TPU芯片。寒武纪的高算力芯片产品的特性和应用也与谷歌TPU类似，当然它们之间也可以算是竞争对手了。
所不同的是思元270-S4采用的是被动散热设计，最大热设计功耗为70W，定位为高能效比人工智能推理设计的数据中心加速卡。这也意味着该卡会有“功耗墙”设定，即当加速卡功耗达到阈值上限时会降低算力以保证较低的功耗和发热。
思元270-F4相当于是“满血版” 思元270-S4，最大热设计功耗150W，采用涡轮风扇进行主动散热。良好的散热和充足的供电使得思元270-F4能够发挥出思元270芯片的全部性能。该卡定位是为桌面环境提供数据中心级人工智能计算力，简而言之就是为台式机配的高性能人工智能加速卡。
虽然思元270在制造工艺上只采用了台积电的16nm工艺，但整体能耗比还是做得比较不错的。虽然单卡算力不及最新的英伟达旗舰计算卡，但5张思元270-S4/思元270-F4并行的话，峰值算力也能达到英伟达A100的水平。只是英伟达A100更先进的工艺应该在能耗比上面会有一定的优势。
其中思元100-C搭载了视频和图像解码单元，采用被动散热方式，最大热设计功耗为110W；思元100-D不搭载视频和图像解码单元，采用被动散热方式，最大热设计功耗为75W。目前思元100系列产品已经于2019年在滴滴云和金山云上得到应用。其中滴滴云采用思元100板卡加速d性推理服务，该服务用于深度学习推理任务；而金山云则采用思元100板卡加速语音、图像、视频等人工智能应用。
前面讲的尽是服务器级的计算卡，这是不是偏离了我们应该聊的自动驾驶芯片话题呢？其实不然。前面也提到了，寒武纪目前是一家专注于人工智能芯片开发的企业，自动驾驶领域确实涉足不深，但通过和其他国内友商的联合还是有一些建树的。
WiseADCU CN1自动驾驶运算域控制器提供了L3或以上级别自动驾驶系统所需的算力以及传感器连接数量需求，实现了仿真、模型、系统、架构、编码、加速、算法七个关键控制点的自主可控。
实际上威盛集团由于处理器产品性能竞争力弱，早就退出了主流X86处理器市场的竞争，市场中就剩下英特尔和AMD在角力。兆芯成立后，吃透了威盛的X86技术，并在威盛当时最新的处理器架构基础上进行全面的改进和优化，先后推出了ZX-A、ZX-C以及ZX-C+等处理器产品。
6月2日，科创板上市委发布2020年第33次审议会议结果公告，寒武纪上市获得通过，从受理到审批通过，寒武纪只用了68天，刷新了科创板审核速度。寒武纪上市后成为A股中唯一一家人工智能芯片公司，该领域的市场空间在2022年有望超过500亿美元，发展潜力巨大。打通了A股融资渠道的寒武纪究竟能否凭借其独特的技术优势进一步发展壮大呢？这谁都说不准，但可以确定的是，寒武纪的成功上市让很多投身于该领域的公司赢得了信心，看到了希望，中国人工智能芯片时代或将由此开启。
◆ 地平线机器人
好了，聊完寒武纪，我们来聊聊另外一家人工智能芯片企业——地平线机器人技术研发有限公司（下简称“地平线”）。地平线是由前百度深度学习研究院常务副院长余凯于2015年创立的，专注于自动驾驶与人工智能芯片的一家公司。余凯也是百度自动驾驶的发起人。
余凯建立的地平线，一直以来坚持的是软件和硬件相结合的方向。他认为，算法、芯片和云计算将构成自动驾驶的三个核心支点。相比起前面介绍的寒武纪注重打造高性能硬件芯片，地平线的商业模式是把以“算法+芯片”为核心的嵌入式人工智能解决方案，提供给下游厂商。打个比方比较好理解，如果说寒武纪卖的是处理器芯片，那么地平线卖的就是安装了 *** 作系统的整机。产品方面，相较寒武纪从终端到云端的芯片产品布局，地平线虽然自研芯片，但更偏重的是以产品功能来划分产品线。
硬件上，征程二代芯片内部集成了两个Cortex A53核心、两个自研的BPU（Brain Processing Unit，可用于加速人工智能算法）核心、DDR4内存控制器以及输入输出控制器，算力达到4TOPS，典型功耗为2W，这比起目前主流的Mobileye EyeQ4芯片的算力和能耗比都更优秀。
这些智能音箱有较强的自然语义识别功能，能够识别人们发出的语音命令，结合物联网技术，人们通过简单的语音命令除了能够让音箱播放在线音频资源外，还能够控制各种家电，如开关、灯泡、风扇、空调等。这就是AIoT的一个最简单的应用例子。
从硬件方面看，旭日二代芯片内部集成了两个ARM Cortex A53核心、两个自研的BPU核心、DDR4内存控制器以及输入输出控制器，算力达到4TOPS，典型功耗为2W。从参数上看，旭日二代和征程二代好像没什么差别，实际上征程二代可以看做是旭日二代的车规版，它满足AEC-Q100标准，在工作温度、电磁辐射等标准上会更高一些。虽然征程二代和旭日二代均采用台积电28nm工艺制造，但旭日二代芯片尺寸为14x14mm，比征程二代芯片17x17mm的尺寸更小，更有利于内嵌到AIoT设备当中。
和寒武纪一样，地平线同样拥有自研的人工智能加速芯片技术。所不同的是，地平线更注重软件和硬件的整合，从而为下游厂商提供成熟的解决方案。在资本市场，地平线同样受到追捧，其投资者众多，其中包括了世界半导体行业巨头英特尔和SK海力士以及国内的一线汽车集团等。未来地平线是否会和寒武纪一样登录科创板目前还不得而知，但CEO余凯对于在科创板上市是持积极态度的。我个人是支持有更多像地平线这样的企业登录科创板，更充分的竞争可以避免垄断同时促进该领域的加速发展。
◆ 西井科技
西井科技创办于2015年，它起初是一家做类脑芯片的厂商。所谓的类脑芯片简单来说就是以人脑的工作方式设计制造出来的芯片。目前大行其道的冯诺依曼结构处理器芯片，其计算模块和存储单元是分离的，芯片工作的过程中需要通过数据总线来连接计算模块和存储单元，数据传输上的开销太大从而限制着这类芯片的工作效率和能耗比的提升。
类脑芯片模仿的是大脑神经元的工作形式，大脑的处理单元是神经元，内存就是突触。神经元和突触是物理相连的，所以每个神经元计算都是本地的，而从全局来看神经元们是分布式在工作。类脑芯片由于具有本地计算和分布式工作的特点，所以在工作效率和能耗上相比冯诺依曼结构处理器芯片更有优势。
虽然这种类脑芯片看着和普通的处理器芯片在外观上没有什么不同，但其实内部运作原理与传统的处理器芯片有着本质的区别。国内除了西井科技开发出了类脑芯片，像是清华开发的天机（TianJic）芯片和浙大开发的达尔文（DARWIN）芯片都是类脑芯片。所不同的是，西井科技的DeepSouth芯片是全球首块可商用5000万类脑“神经元”芯片。
西井科技这艘大船拿着投资人动辄过亿的投资款，肯定是要追求盈利的。不管公司的技术有多超前，无法商业化在逐利的资本市场必然是无法接受的。随着人工智能和自动驾驶产业的兴起，西井科技找到了技术商业化的契机。
相比起我们前面两个厂商动辄上百TOPS算力的产品，西井这两款产品的算力确实有点拿不出手。但西井科技的这两款芯片能够实现片上学习，可以随时新增样本进行增量训练来提升推理准确率。
可能大家看到这里还是没看懂西井科技这两块芯片的优势所在，我在这里稍微解析一下大家就能够明白。目前的自动驾驶算法都是通过高性能服务器进行模型训练（让计算机去看摄像头或激光雷达等传感器获取的环境数据，学习目标判断方法），然后将训练好的模型再部署到车载硬件之中（把机器学习到的高效目标判断方法固化到车载自动驾驶系统之中）。
在实际应用方面，西井科技并没有一头冲进乘用车自动驾驶系统领域，而是在智能港口和智能矿场干出了自己的一片天地，并把触角伸向了智慧医疗和智慧物流领域。2017年10月，公司与全球知名港机巨头振华重工建立长期合作伙伴关系，这是西井科技进军智能港口的重要一步。
自动驾驶卡车要在港区自动装卸集装箱，需要自动驾驶系统精细的车辆控制、敏锐的环境识别以及准确的定位，这些都需要港区高清地图配合。西井科技的无人集装箱卡车定位精度在5cm以内，这是实现集装箱自动装卸的关键。全球首辆港区作业无人集装箱卡车作业成功，充分展现了西井科技在卡车自动驾驶系统以及高精度地图绘制领域的实力。
除了自动驾驶和高清地图绘制外，西井科技还为企业打包了一整套智能港口和智能矿场解决方案，利用人工智能技术提升港口和矿场的运作效率，同时能够进一步降低其运营成本。深挖行业中存在的机遇，逐步筑起行业壁垒是西井科技面对人工智能芯片市场激烈竞争的重要策略。
作为全球最早落地行业应用的自动驾驶团队，西井科技旗下自动驾驶品牌Qomolo逐路目前涵盖了无人驾驶跨运车、无人驾驶新能源集卡和无人驾驶矿卡三大项目。
面对乘用车自动驾驶芯片领域的激烈竞争，我认为短期内西井科技不会进入该领域。相反它会通过深耕已有的智能港口、智能矿场以及无人驾驶重卡市场，进一步筑高上述市场的壁垒，扩大自身的行业影响力和竞争力。但不能忽视的是，西井科技掌握的类脑芯片技术或有可能成为未来自动驾驶芯片领域的一个风口。
上文详细介绍中国3家知名自动驾驶芯片公司及其产品，相信大家应该对目前国内自动驾驶芯片现状有了一个更深了解。除了这三家公司，数字地图供应商四维图新通过收购杰发科技也布局自动驾驶芯片市场，但量产芯片目前尚未落地。百度的昆仑芯片以150W的功耗实现了260TOPS的算力，竞争力很强，但其定位为云端全功能人工智能芯片，主要用在服务器之上。百度在自动驾驶领域的亮点还是在于其Apollo自动驾驶软件平台。
● 全文总结：
寒武纪、地平线、西井科技这三家公司都有着各自的特色和亮点。寒武纪专注于芯片研发，产品算力最强；地平线除了研发芯片，还提供完整的自动驾驶软件方案，对主机厂开发更友好；西井科技掌握独特的类脑芯片设计，在智能港口、智能矿场以及无人驾驶卡车领域已经站稳了阵脚。整体来看，中国自动驾驶芯片在性能和功耗上和外国芯片相比并不差，如何在中国开放L3级别有条件自动驾驶车辆落地这个时间节点用产品和服务先发制人是中国自动驾驶芯片企业的制胜关键。究竟鹿死谁手，让我们拭目以待吧，好戏即将上演！（图/文/汽车之家 常庆林部分源于网络）FPGA由可配置逻辑块（CLB）与可编程互连相结合的网格构成。制造完成后，FPGA还可以重新编程，以满足特定的功能或应用需求。这一特性使FPGA有别于专用集成电路（ASIC）。后者是明确地为给定的目标而制定的，以后无法更改。虽然一次性可编程（OTP）FPGA是一种选择，但基于静态随机存取存储器（SRAM）的型号是最常见的，并且允许随着设计的变化而重新编程。
输入/输出焊盘、可重新编程的互连和可编程逻辑模块组成了一个现场可编程门阵列。触发器或存储器模块可用作现场可编程门阵列逻辑模块中的存储器组件。逻辑块可以执行简单到复杂的计算 *** 作。
现场可编程门阵列和可编程只读存储器芯片有许多相似之处。FPGA可以容纳数千个门阵列，这与可编程只读存储器芯片不同，可编程只读存储器芯片仅限于几百个门阵列。现场可编程门阵列是可重新编程的，而不是ASIC，ASIC是为专业作业而开发的。
计算机用户可以使用现场可编程门阵列自定义微处理器的功能，以满足特定的个性化需求。工程师使用FPGA来创建专用集成电路。晶圆功能的缺乏使得现场可编程门阵列的生命周期更具可预测性。其他优势包括潜在的重制、比其他解决方案更快的上市时间以及简单的设计周期。
FPGA用于许多行业和市场，包括无线通信、数据中心、汽车、医疗和航空航天。
FPGA中的芯片是完全可编程的，这是一个相当大的好处。通过这种方式，它可以变成一个相当大的逻辑电路，一个遵循设计的设置，但用户也可以根据需要进行更新以进行调整。换句话说，如果创建了一个电路卡或电路板，并且FPGA是电路的一个组件，则FPGA在创建过程中被编程，但随后可以重新编程以反映任何修改。
虽然第一批FPGA是在1980年代初推出的，但直到20世纪90年代末才开始流行起来。除了Altera、赛灵思和德州仪器等少数几家企业之外，他们并不为人所知。
ASIC（专用集成电路）用于创建对于常规CPU或GPU来说过于复杂的系统，作为ASIC（专用集成电路）的替代方案。
由于它们使用户能够以更低的成本和更低的功耗生产产品，因此FPGA仍然是当今技术中的一个突出主题。在网络和网络安全等其他应用中，它们也很有帮助。将其与传统微控制器进行比较，传统微控制器无法容纳更大的设计，这是一项相当大的进步。
例如，8051微控制器采用了哈佛设计和CISC指令集。FPGA没有这些内置指令集，这给了设计人员更多的自由度。尽管FPGA经常与高端计算相关联，但消费电子行业的使用也在增加。
现场可编程门阵列芯片已经在顶级显卡中包含许多功能。然而，它们比传统的视频卡更便宜，更耗电。它们还支持许多同步流，并且具有明显更快的吞吐量。因此，基于FPGA的图形卡在游戏机中越来越频繁地使用。
Verilog和VHDL只是FPGA使用的众多不同编程语言中的两种。1984年，硬件描述语言Verilog被创建。它可用于构建系统所需的任何类型的电路，并且是FPGA的设计标准。
另一种基于状态机对FPGA进行编程的常用语言是VHDL。它与Verilog不同，因为它包含更多功能，如数据类型和信号名称，这使得创建复杂电路和提高效率变得更加简单。定义了FPGA编程的语法和语法。
FPGA如何工作？
每个FPGA制造商都有其独特的架构规范。关键组件、原则和功能包括：
1可配置的逻辑块
现场可编程门阵列的基本构建模块是CLB。它是一个逻辑单元，可以设置或编程以执行特定任务。连接块将连接到这些构建基块。这些组件包括携带和控制逻辑、晶体管对和查找表（LUT）。它们执行设计所需的逻辑 *** 作。
可以使用基于逻辑的多路复用器或LUT来创建CLB。基于LUT的逻辑中的模块由D触发器，查找表和2：1多路复用器组成。多路复用器选择正确的输出。
2可编程互连
位于不同逻辑块中的逻辑单元之间的所有独特连接都存在于现场可编程门阵列的这一区域中。包含多个基本半导体开关的开关盒通常用于实现互连。这些电气可编程链路为这些可编程逻辑模块提供了路径。
不同长度的线段可以沿着布线路径找到，并由电气可编程开关连接。FPGA密度由用于布线路径的器件数量决定。FPGA的单元或输入焊盘的输出可以连接到电路中的任何其他单元或焊盘，利用对每个现场可编程门阵列至关重要的可编程互连点。
3可编程路由
可编程路由至关重要，因为它通常占结构表面的百分之五十以上以及应用程序的关键路由延迟。可编程布线由预制线段和预配置的开关组成。通过配置正确的开关组合，功能块的任何输出都可以链接到任何输入。现场可编程门阵列路由架构有两种基本类型。
设计本质上是分层的，高级组件实例化较低级别的模块并链接其中的信号，从而为可编程门阵列提供了动力。可编程门阵列可以使用连接芯片离散部分的短线来构建这些连接，因为在设计层次结构中靠近在一起的模块之间更频繁地进行通信。FPGA的密度和性能受到路由设计的影响。
4可编程I/O模块
接口引脚用于将逻辑模块与外部组件连接起来。现场可编程门阵列和外部电路之间的接口是IOB（输入输出模块），这是一种可编程输入和输出器件，用于满足各种电气特性下输入/输出信号的驱动和匹配需求。I/O块将路由体系结构和CLB连接到外部元素。
在封装引脚和器件的底层电路之间，输入/输出模块提供可编程的单向或双向连接。实现应用需要从头开始构建电路，因为以前的现场可编程门阵列缺乏运行任何软件的处理器。因此，FPGA可能被编程为像OR门一样简单，或者像多核处理器一样复杂。
5片上存储器
集成在FPGA逻辑块中的FFS是FPGA系统中片上存储元件的一种形式。尽管如此，随着现场可编程门阵列逻辑容量的提高，它被用于更广泛的系统中，这些系统几乎总是需要存储器来缓冲和重用芯片上的数据。由于构建由寄存器和LUT组成的大型RAM的密度比SRAM块低100倍左右，因此还需要具有更密集的片上存储。
此外，在现场可编程门阵列上实现的应用程序的RAM要求差异大不相同。
6数字信号处理（DSP）模块
在运输链之前，商业现场可编程门阵列系统中使用的专用算术电路是加法器。
由于需要在利用LUT和携带链的软逻辑中加入乘法器，因此产生了严重的面积和延迟损失。由于用于现场可编程门阵列的高乘法器密度信号处理和通信应用具有相当大的市场份额，设计人员开发了新颖的实现来解决软逻辑乘法器实现效率低下的问题，这称为数字信号处理或DSP。
无乘法分布式算术技术是使用基于LUT的现场可编程门阵列创建高效有限脉冲响应（FIR）滤波器设计的一种方法。乘法器是FPGA系统中作为专用电路进行强化的主要候选者，因为它们在关键应用领域的现场可编程门阵列设计中普遍存在，并且在软逻辑中实现时尺寸、延迟和功耗都降低了。
7系统级互连
DDR内存和以太网的兴起只是FPGA容量和带宽稳步增长的几个原因。管理这些高频端口和不断增长的结构之间的数据流量是一项挑战。这种系统级链路过去是通过设置特定的FPGA逻辑和路由元件来形成软总线来建立的，这些总线在必要的端点之间完成流水线，多路复用和布线。
更宽总线是匹配这些外部接口带宽的唯一方法，因为它们以比现场可编程门阵列结构更高的频率运行。由于大量和物理上很长的总线的组合，定时闭合具有挑战性，并且通常需要对总线进行相当大的流水线处理，从而增加了资源消耗。
现场可编程门阵列的应用
FPGA在各行各业都有广泛的应用，特别是在工业物联网（IoT）领域。它的一些关键应用领域：
1能源行业案例研究
太阳能和风能等可再生能源越来越受欢迎。它们在智能电网中是可靠的，其中法规仍在建立中。输配电（T&D）变电站尤其需要高效的电力网络来实现智能电网的最佳运行。自动化需要持续监控、调节和保护电网的技术，以实现更有效的峰值需求负载管理。FPGA可以提高智能电网的性能和可扩展性，同时保持低功耗。
2使用FPGA设计集成电路
必须首先创建此类电路的体系结构。然后，使用FPGA构建和测试原型，由于这种方法，错误是可以纠正的。一旦原型按预期执行，就会开发一个ASIC项目。这能够节省时间，因为创建集成电路可能是一项劳动密集型和复杂的 *** 作。
此外，它还可以节省资金，因为可以使用单个FPGA来创建同一项目的大量修订版。值得注意的是，当前的张量处理单元（TPU）或加密货币矿工最初是作为FPGA开发的，直到那时它们才被生产出来。
3汽车体验的改善
使用汽车芯片和IP实现车载信息娱乐、舒适性和便利性的解决方案。借助MicrosemiFPGA，车载原始设备制造商（OEM）和供应商可以开发创新的安全应用，如巡航控制、盲点警告和防撞。
FPGA供应商提供网络安全功能，包括信息保证、防篡改和硬件安全，以及纠错内存和低静态功耗等可靠性功能。由于其最小的泄漏和在低功耗环境中工作的能力，基于FPGA的存储可以提供低静态功耗。
4支持实时系统
在实时系统中，当响应时间至关重要时，会使用FPGA。传统CPU的响应时间是不可预测的，因此无法准确估计一旦触发器触发，您将何时收到回复。采用实时 *** 作系统将反应时间保持在预定范围内。
在需要快速响应时间的情况下，这是不够的。系统必须在FPGA中实现所需的方法，利用组合或顺序电路来解决这个问题并保证恒定的响应时间。一旦准备就绪，就可以使用FPGA更改这样的实时系统并将其投入生产。
5航空航天和国防使用案例
为了满足恶劣环境的性能、可靠性和寿命要求，同时提供比传统ASIC实现更大的灵活性，工业制造公司提供了抗辐射可重构的FPGA，这些FPGA通常是空间级的。抗辐射可重构FPGA适用于处理密集型空间系统。
6在通信和软件定义网络（SDN）中的应用
软件定义网络（SDN）和其他算法（如快速傅里叶变换（FFT））必须放入FPGA中，以便在复杂的实时环境中使用。无线电的标准组件包括用于接收和传输信号的天线，以及用于通过过滤、更改信号频率等来处理信号的网络硬件。
这种硬件无法从根本上改变它所要实现的功能。如今，此功能的很大一部分被转移到电子设备中，这通常是FPGA。模拟器件通常仅限于天线、ADC和DAC转换器。
7数据中心和云中的FPGA
物联网（IoT）和大数据正在产生获取和处理的数据的指数级增长。这与通过 并行的多个 *** 作的深度学习技术进行计算分析相结合，导致对低延迟，灵活和安全的计算能力的高需求。由于空间成本不断增加，无法通过添加更多服务器来解决。
由于FPGA能够加速处理，设计灵活性以及硬件对软件的安全性，数据中心世界的大门正在在很大程度上向他们敞开。
8计算机视觉系统
在现代世界中，计算机视觉系统存在于许多小工具中。视频监控摄像机，机器人和其他设备就是这方面的例子。许多这些小工具通常需要基于FPGA的系统，以便它们能够根据人的位置，周围环境和面部识别功能，以有意义的方式与人进行行动和交互。要使用此功能，必须处理许多照片，其中大多数 *** 作都是实时完成的，以检测物体，识别人脸等。
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