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英伟达的发展历程、核心技术、产品体系、产业地位
2025-07-29
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一、公司概况与发展历程 NVIDIA（英伟达）成立于1993年，总部位于美国加利福尼亚州，是全球最有影响力的加速计算技术公司之一。它最初是一家专注于图形处理单元（GPU）的企业，靠为游戏产业提供图形加速硬件起家，但现在已经成长为涵盖芯片设计、系统平台、软件生态、云计算服务、人工智能解决方案的全栈计算公司。 NVIDIA 的创始人兼CEO是黄仁勋（Jensen Huang），是一位拥有半导体工程背景的企业家。他带领公司不断突破传统 GPU 的应用边界，把它拓展到科学计算、自动驾驶、医疗健
KIOXIA（铠侠）产品线
2025-07-28
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东芝记忆控股有限公司 更改品牌名为"KIOXIA”。为与品牌重塑一起，东芝记忆控股有限公司也将正式更名为"KIOXIA。东芝记忆控股旗下所有公司都将采用铠侠（Kioxia）这一新名称，并于2019年10月1日起正式生效。 1. NAND 原始颗粒级产品 ? SLC NAND & BENAND?（工业/OEM级） 特点：单层单元（1-bit）、高耐久、高速写入，支持宽温（工业级）。
端侧AI为什么需要SRAM存算一体架构？
2025-07-28
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从端侧AI芯片工程师的角度来看，面对带宽、能耗与成本三重挑战，引入SRAM存算一体架构（In-Memory Computing, IMC）是应对当前大模型端侧部署瓶颈的核心解决方案之一。 一、为什么DRAM主存+传统计算架构难以满足端侧大模型部署？ 1.带宽瓶颈（Memory Wall） DRAM（如LPDDR5/DDR5）的总线带宽在端侧芯片上极为有限（10–50 GB/s），远低于大模型推理所需的数据吞吐量。
恩智浦半导体（NXP）产品线
2025-07-10
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恩智浦半导体（NXP）作为全球领先的高性能混合信号与安全解决方案供应商，产品线覆盖微控制器与处理器、安全与认证组件、模拟与混合信号器件、无线连接模块、射频/NFC、汽车专用芯片、工业与物联网解决方案等多个领域。 一、处理器与微控制器（Processors & MCUs） 1.1 Arm? Cortex? 平台 MCU NXP提供从8位到32位的多系列Arm? Cortex?-M微控制器，覆盖通用与专业应用市场。其通用MCU系列（General-Purpose MCUs）具
为什么FPGA芯片适合做算法？
2025-06-17
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FPGA的本质定位——灵活硬件平台，优于传统计算机架构FPGA的最大优势是硬件级的灵活定制。它非常适合实现高并行的数据路径、定制接口和时序控制等。对于结构清晰、计算密集的算法，FPGA能通过专用逻辑优化性能，超越通用处理器。 打破“软件算法与FPGA”的思维鸿沟借助高级综合工具与HLS语言，算法工程师可以较容易地将传统软件流程迁移到硬件实现中，大幅降低开发门槛，使开发更高效。
数字芯片设计中为什么用于仿真和性能评估的算法不一样？
2025-02-27
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在芯片开发过程中，算法的作用贯穿整个设计和验证流程，但不同阶段的算法侧重点和实现方式各不相同。我们可以从目标、精度、实现方式、计算效率等几个维度来理解。 1. 目标不同：仿真追求功能正确性，性能评估追求系统优化 可以用“搭建模型 vs. 真实运营”来类比： 仿真算法 类似于搭建一座房子的3D模型，核心目的是检查设计是否符合预期，比如墙有没有漏、窗户有没有对齐，确保结构上没问题。
DeepSeek对芯片算力的影响
2025-02-04
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DeepSeek模型，尤其是其基于MOE（混合专家）架构的DeepSeek-V3，对芯片算力的要求产生了深远影响。为了更好地理解这一影响，我们可以从几个方面进行分析。 1.MOE架构对算力的优化 MOE架构的核心理念是将整个模型划分为多个子模型（专家），每个子模型负责特定的任务，且在实际推理时并非激活所有专家，而是根据输入数据选择性激活需要的专家。对于芯片算力的影响主要体现在以下几点：
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