邏輯器件可分為兩大類——固定邏輯器件和可編程邏輯器件。正如其命名一樣，固定邏輯器件中的電路是永久性的，它們完成一種或一組功能， 一旦制造完成，就無法改變。另一方面，可編程邏輯器件（PLD）是能夠為客戶提供范圍廣泛的多種邏輯容量、特性、速度和電壓參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)成品部件，而且此類器件可在任何時間改變，從而完成許多種不同的功能。本文將盤點(diǎn)電子發(fā)燒友網(wǎng)可編程邏輯頻道的二十大熱文。

TOP1 FPGA真的能取代CPU和GPU嗎？

最近我們看到一篇文章，說FPGA可能會取代CPU和GPU成為將來機(jī)器人研發(fā)領(lǐng)域的主要芯片。文章列舉了很多表格和實驗數(shù)據(jù)，證明了在很多領(lǐng)域FPGA的性能會極大優(yōu)于CPU。并且預(yù)言FPGA將來可能會取代CPU和GPU現(xiàn)在的地位。但事實真的是這樣嗎？要搞清楚這個問題，我們首先得對CPU和FPGA都有足夠的了解。

TOP2 四大FPGA廠商壟斷局勢何時可破？

目前在全球市場中，Xilinx、Altera兩大公司對FPGA的技術(shù)與市場仍然占據(jù)絕對壟斷地位。兩家公司占有將近90%市場份額，專利達(dá)6000余項之多；剩余市場份額主要被Lattice和Microsemi所占有，這兩家的專利也達(dá)3000多項。2014年Xilinx、Altera兩大公司營收分別為23.8億美元和19.3億美元；而2014年Lattice和Microsemi（僅FPGA部分）兩公司營收為3.66億美元和2.75億美元。這前四大FPGA市場領(lǐng)先者幾乎壟斷了FPGA的市場份額。

TOP3 FPGA+ARM將加速工業(yè)4.0戰(zhàn)略布局?

隨著嵌入式系統(tǒng)越來越復(fù)雜，功能越來越強(qiáng)大，工程師在設(shè)計中往往既需要非常靈活的FPGA，又需要處理器去做一些控制，以及配合操作系統(tǒng)使用。傳統(tǒng)的方法是使用一個FPGA芯片和一個處理器芯片。但在這種模式中，F(xiàn)PGA和ARM之間的通信往往會成為系統(tǒng)的瓶頸。因此，賽靈思將FPGA和ARM集成在一個芯片內(nèi)部。

TOP4 機(jī)器人中的FPGA芯片應(yīng)用之道

智能工業(yè)快速發(fā)展，工業(yè)機(jī)器人的出現(xiàn)，很大程度上幫助人類減少了勞動力。賽靈思系列芯片正以燎原之勢席卷整個行業(yè)，有著不可小覷的影響。為此，電子發(fā)燒友《機(jī)器人技術(shù)特刊》誠邀賽靈思探討FPGA在機(jī)器人中的運(yùn)用。

TOP5 stc89c52rc引腳圖 stc89c52rc引腳介紹與功能描述

STC89C52是一種帶8K字節(jié)閃爍可編程可檫除只讀存儲器（FPEROM-Flash Programable and Erasable Read Only Memory ）的低電壓，高性能COMOS8的微處理器，俗稱單片機(jī)。該器件采用ATMEL搞密度非易失存儲器制造技術(shù)制造，與工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的MCS-51指令集和輸出管腳相兼容。

TOP6 十年開發(fā)工程師談該如何學(xué)習(xí)

從大學(xué)時代第一次接觸FPGA至今已有10多年的時間，至今記得當(dāng)初第一次在EDA實驗平臺上完成數(shù)字秒表、搶答器、密碼鎖等實驗時那個興奮勁。當(dāng)時由于沒有接觸到HDL硬件描述語言，設(shè)計都是在MAX+plus II原理圖環(huán)境下用74系列邏輯器件搭建起來的。后來讀研究生，工作陸陸續(xù)續(xù)也用過Quartus II、Foundation、ISE、Libero，并且學(xué)習(xí)了verilogHDL語言，學(xué)習(xí)的過程中也慢慢體會到verilog的妙用，原來一小段語言就能完成復(fù)雜的原理圖設(shè)計，而且語言的移植性可操作性比原理圖設(shè)計強(qiáng)很多。

TOP7 相比GPU和GPP，F(xiàn)PGA是深度學(xué)習(xí)的未來？

相比GPU和GPP，F(xiàn)PGA在滿足深度學(xué)習(xí)的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計算的能力和高效的能耗，F(xiàn)PGA將在一般的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中展現(xiàn)GPU和GPP所沒有的獨(dú)特優(yōu)勢。同時，算法設(shè)計工具日漸成熟，如今將FPGA集成到常用的深度學(xué)習(xí)框架已成為可能。未來，F(xiàn)PGA將有效地適應(yīng)深度學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢，從架構(gòu)上確保相關(guān)應(yīng)用和研究能夠自由實現(xiàn)。

TOP8 如何使用FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)算法

當(dāng)前，AI因為其CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）算法出色的表現(xiàn)在圖像識別領(lǐng)域占有舉足輕重的地位。基本的CNN算法需要大量的計算和數(shù)據(jù)重用，非常適合使用FPGA來實現(xiàn)。上個月，Ralph Wittig（Xilinx CTO Office的卓越工程師）在2016年OpenPower峰會上發(fā)表了約20分鐘時長的演講并討論了包括清華大學(xué)在內(nèi)的中國各大學(xué)研究CNN的一些成果。

TOP9 流言四起，國產(chǎn)FPGA何去何從？

一家號稱是“世界上除美國硅谷以外唯一自主研發(fā)并成功量產(chǎn)現(xiàn)場可編程邏輯（FPGA）芯片”的公司；一家宣稱“歷經(jīng)10年的艱苦努力，目前擁有200多項專利和上百款產(chǎn)品，其中100多項已獲授權(quán)。填補(bǔ)了我國可編程領(lǐng)域硬件設(shè)計和軟件開發(fā)的空白，培養(yǎng)了我國在該領(lǐng)域的大批技術(shù)人才”的公司，突然傳出可能倒閉的消息，作者解讀了國產(chǎn)FPGA的生長歷程和中外技術(shù)差距。