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FPGA工程师@成电国芯FPGA培训
成电国芯®的讲师哦，专业FPGA已有10年。
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我发布的评论

总数：36
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发表评论在：11 | 项目测试：flash读写测试思路讲解（一）
7个月前
收到反馈，已经提交工程师审查。最近会重新录制该课程。 1、完善课件及讲解思路；2、优化讲课逻辑（他在写硬件而不是软件）。后续学习问题请及时反馈🙏
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发表评论在文章：AMD-Xilinx Vivado™ 2024.1 现已推出，可供下载
8个月前
vitis太强大了
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发表评论在文章：AMD-Xilinx Vivado™ 2024.1 现已推出，可供下载
8个月前
想要尝试新功能的话可以升级
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发表评论在文章：北京迅来光电技术2025招聘（急）
8个月前
企业HR会直接联系
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发表评论在文章：北京迅来光电技术2025招聘（急）
8个月前
可以，直接上简历～
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发表评论在文章：一文了解GPU国产替代潜力股
8个月前
国产GPU想干翻英伟达？三座大山压得喘不过气！ 首先是CUDA生态护城河——全球500万开发者早被英伟达“圈养”，国产芯兼容再牛也像安卓强行装iOS应用，生态移植能累吐血；其次是工艺卡脖子，英伟达3nm芯片塞满800亿晶体管，国产芯还在7nm和14nm挣扎，算力差两代，功耗还爆炸；最后是烧钱黑洞，摩尔线程五年烧70亿才勉强造出能玩《原神》的显卡，壁仞科技参数吹上天却败在量产良率，加上美国制裁连代工厂都得偷偷找。不过国内玩家也有猥琐发育路线——政务军工订单先续命，燧原靠数据中心捡漏，天数智芯抱国企大腿。说到底，国产GPU现在目标不是超越，而是先活下来，等哪天量子计算掀桌子或老黄自己翻车，才有机会捡漏！
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发表评论在文章：一文了解GPU国产替代潜力股
8个月前
国内汽车现在用FPGA的地方还真不少，但都是些“闷声干活”的细活儿！比如车里的大屏越来越多，动不动三联屏、HUD抬头显示，FPGA就负责搞定画面不卡顿、颜色不翻车，还能偷偷省电；自动驾驶那些摄像头、雷达传数据回来，各家传感器格式不统一，FPGA就当“翻译官”实时转码，把激光雷达点云和摄像头画面搓成一坨给主芯片处理。还有更绝的——新能源车电机控制用FPGA搞高精度信号调节，比传统方案省电不说，连车载系统的硬件级安全锁都是FPGA做的，防止黑客偷家。国内莱迪思这牌子跟国内车企勾搭得挺紧，搞了个动态背光技术，白天黑夜自动调屏幕亮度；科通技术拿Xilinx的FPGA搓ADAS方案，硬是把激光雷达数据处理压到毫秒级。不过FPGA这玩意儿上车周期贼长，得提前两三年布局，现在英伟达Orin这类“全家桶”芯片也在抢地盘，但遇上需要定制化骚操作的场景，FPGA还是老司机们的首选！
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8个月前
特斯拉自动驾驶玩得贼溜：车端用自研的FSD芯片（ASIC），训练AI时GPU+自研Dojo芯片混合双打，纯纯的“抠门科技”路线！车上不用FPGA/GPU是因为自研ASIC效率碾压——专为视觉算法定制，算力强还省电，成本只有英伟达方案的零头；训练端一边薅英伟达H100羊毛，一边猛堆Dojo超算，马斯克两头押注，就怕被老黄卡脖子。
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8个月前
训练AI选GPU还是FPGA？小白闭眼冲GPU，硬核玩家再玩FPGA！ GPU就像“计算大力士”，尤其NVIDIA的显卡，跑大模型训练又快又稳，生态成熟到连调参教程都能抄作业；FPGA则是“变形金刚”，电路随便改，适合搞特殊需求——比如超低延迟的量化训练、卫星上跑AI这种骚操作，功耗还比GPU省电一半。普通人搞大模型直接无脑GPU，省心省钱；但如果你是企业里的技术老炮儿，想搞边缘设备部署或者高频交易AI，FPGA能玩出花来。不过国产芯还在发育期，GPU生态和CUDA比还是弟弟，FPGA基本被Xilinx和Intel垄断，想支持国货可以蹲摩尔线程（GPU）或安路科技（FPGA），但得做好折腾的心理准备！
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发表评论在文章：一文了解GPU国产替代潜力股
8个月前
小白无脑冲GPU，老司机玩定制选FPGA！
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8个月前
象帝先的溃败堪称国产芯片创业的经典反面教材：技术参数与市场脱节是其死穴，创始团队沉迷对标英伟达旗舰产品，PPT参数拉满却忽视量产落地，所谓“天钧一号”性能吹到GTX1660级别，但实测连基础驱动都未完善，根本无法商业化；资本对赌埋雷更是致命伤，盲目签下5亿元融资对赌协议，在国产GPU赛道尚未跑通盈利模式时，强行用资本杠杆加速，最终被反噬冻结账户；管理团队经验错配同样离谱，创始人唐志敏虽是CPU大牛却缺乏GPU实操经验，核心团队过度偏重技术而缺少市场化操盘手，导致产品研发与市场需求严重错位；行业泡沫综合症则放大了危机，2020-2023年半导体投资狂潮中，象帝先估值虚高到150亿，但实际营收长期挂零，全靠政府补贴和融资输血，一旦资本寒冬立刻现形。归根结底，这是一场技术理想主义与商业现实碰撞的悲剧——国产GPU企业若只顾仰望星空造“中国英伟达”，却不愿低头看清产业链成熟度和市场买单能力，终究难逃成为资本泡沫的牺牲品。
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发表评论在文章：英特尔官宣：断供中国！
8个月前
英特尔现在混得这么惨，说到底就是“吃老本”吃出毛病了。当年靠着CPU垄断PC市场，躺着赚钱太舒服，结果移动互联网时代一来直接掉队，手机芯片没跟上，AI战场又押错宝，被英伟达的GPU按在地上摩擦。制造工艺也拉胯，台积电都冲上3纳米了，英特尔还在10纳米挤牙膏，技术落后导致AMD趁机抢走大把服务器和PC份额。内部更是一团乱，自大文化+官僚主义，决策各种失误——比如拒绝给初代iPhone造芯片、砍掉AI项目Larrabee，连代工业务都亏到姥姥家，一年能赔166亿美金。现在PC市场凉了，AI芯片又没拳头产品，市值被AMD反超，真是三十年河东河西啊。
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发表评论在文章：必须要加强这一类芯片战略地位——俄乌战争启示录
8个月前
之前FPGA确实是在军口用的比较多
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发表评论在文章：独立运营对Altera公司有哪些好处？
8个月前
昨天英特尔才官宣要断供中国芯片
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发表评论在文章：英特尔正式出售Altera
8个月前
Altera又被卖了，不知道还能不能恢复之前的辉煌
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发表评论在文章：8000字吐血整理，大学最具含金量的电子设计竞赛盘点
8个月前
每年的电赛就行，高校就认可这个大赛。厂商的大赛属于B类大赛，学校一般不太认可
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发表评论在文章：学FPGA没那么难，找个有经验的是否入门
8个月前
教材确实不太合适想要高效学习FPGA的同学，很多教材有要求，所以会比较理论一些。
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发表评论在文章：华为FPGA工程师面试30题及答案（2024高频版）
8个月前
去华为海思还是有很大机会的。咱们成电国芯今年已经有两枚学员入职华为海思。虽然难度很大，可能性还是有的。
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发表评论在产品：国芯云课堂FPGA学习平台使用手册
8个月前
安装前准备 系统要求 操作系统：Windows 10（64位）或 Linux（如 Ubuntu 18.04/20.04）。 硬盘空间：建议预留至少 50GB。 关闭防火墙/杀毒软件：避免安装过程中文件被拦截。 下载安装包 访问 Xilinx 官网下载页面（需注册账号），选择 Vivado 2020 版本。 推荐下载 Vivado HL System Edition（功能完整）或 Vivado HL WebPACK（免费版，支持部分器件）。 若官网下载慢，可用迅雷等工具加速或选择离线安装包。
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8个月前
用管理员身份启动安装程序
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8个月前
关闭电脑的杀毒软件再试试
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发表评论在课程：1小时试听，解锁FPGA「芯能力」
8个月前
安装路径不要出现中文字符。关闭防火墙等
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发表评论在课程：1小时试听，解锁FPGA「芯能力」
8个月前
https://admin.shaonianxue.cn/product/6031.html
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8个月前
学习FPGA需以下基础： 1）数字电路基础（逻辑门、触发器、状态机）； 2）掌握硬件描述语言（Verilog/VHDL）； 3）C/Python编程能力（用于协同设计）； 4）计算机组成原理（总线、存储器）； 5）EDA工具使用（如Quartus、Vivado）； 6）数学基础（逻辑代数、信号处理）； 7）开发板实践（时序分析、外设驱动）； 8）调试与优化能力（仿真、功耗优化）。 入门后可结合项目深化FPGA架构与算法加速应用。
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8个月前
Altera FPGA（现属英特尔）近年更新放缓主因包括：1）英特尔收购后战略调整，资源偏向数据中心、AI等高端市场（如10nm Agilex系列），中低端产品滞后；2）先进制程（10nm/7nm）研发周期长，成本高，技术验证严格；3）Xilinx（AMD）7nm产品竞争压力；4）行业需求转向软件生态（如Quartus工具链优化）与IP整合，硬件迭代优先级降低；5）供应链波动及客户对可靠性的严苛要求延长验证周期。
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8个月前
软件安装需要注意关闭杀毒软件
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发表评论在文章：为什么FPGA是硬件，还需要搞算法？
1年前
FPGA算法和软件算法的成本对比并非绝对，而是取决于多种因素，包括项目规模、设计复杂性、开发周期、市场需求、可用资金等。以下是对两者成本的一个综合分析： FPGA算法成本 硬件成本： FPGA芯片本身的价格可能较高，特别是对于高性能、大容量的FPGA芯片。然而，随着技术的发展和市场的竞争，FPGA芯片的价格逐渐下降，并且可以通过批量采购来降低成本。 FPGA开发板、评估板等硬件平台的价格也会影响总体成本。这些平台通常包含FPGA芯片、必要的接口电路和调试工具，便于开发者进行算法验证和原型设计。 开发成本： FPGA开发需要专业的硬件设计工程师和软件开发工程师。这些工程师需要具备丰富的FPGA开发经验和专业知识，因此人力成本可能较高。 FPGA算法的开发过程可能较为复杂，需要进行大量的仿真、调试和优化工作。这些工作可能需要较长的开发周期和较高的开发成本。 其他成本： FPGA算法的部署可能需要额外的硬件支持，如电源、散热系统等。这些硬件的采购和安装也会增加成本。 如果FPGA算法需要与其他硬件或软件进行集成，可能还需要进行额外的接口设计和调试工作，从而增加成本。 软件算法成本 开发成本： 软件算法的开发主要依赖于软件开发工程师的工作。与FPGA开发相比，软件工程师的招聘和培养成本可能相对较低。 软件算法的开发过程相对灵活，可以使用多种编程语言和开发工具进行开发。这有助于降低开发难度和成本。 维护成本： 软件算法的维护成本可能较低，因为软件可以轻松地进行更新和升级。当需求发生变化时，可以通过修改软件代码来适应新的需求。 硬件依赖： 软件算法通常运行在通用处理器或服务器上，这些硬件的采购和维护成本可能因具体应用场景而异。然而，与FPGA相比，这些硬件通常具有更高的通用性和更低的单价。 综合对比 初期投资：FPGA算法的初期投资可能较高，因为需要购买FPGA芯片和开发板等硬件。而软件算法的初期投资主要集中在软件开发人员的工资和软件开发工具上。 长期成本：对于大规模生产或长期运行的应用场景，FPGA算法可能具有更低的长期成本。因为FPGA芯片可以通过重新配置来适应不同的应用需求，避免了重复购买新硬件的需求。而软件算法可能需要随着需求的变化进行频繁的更新和升级，从而增加长期成本。 灵活性和可重构性：FPGA算法在灵活性和可重构性方面具有优势，可以根据具体需求进行快速调整和部署。而软件算法虽然也具有一定的灵活性，但在处理实时性要求较高或需要高度定制化的应用场景时可能受到限制。 综上所述，FPGA算法和软件算法的成本对比并非绝对，而是取决于具体的应用场景和需求。在选择使用哪种算法时，需要综合考虑多种因素来做出决策。
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发表评论在文章：为什么FPGA是硬件，还需要搞算法？
1年前
FPGA算法和软件算法分别适合不同的应用场景，这主要取决于应用的性能要求、实时性、灵活性、可重构性以及成本等因素。以下是两者适合场景的详细分析： FPGA算法适合的场景 高性能计算和信号处理： 数字信号处理（DSP）：FPGA提供了强大的并行处理能力，适合实现高性能的数字信号处理算法，如滤波、FFT（快速傅立叶变换）、通信协议处理等。在无线通信、音频处理、雷达、图像处理等领域有广泛应用。 高性能计算：FPGA可用于加速各种计算密集型任务，在科学计算、密码学、人工智能等领域被用于实现高性能的并行计算。特别是在需要低延迟和高吞吐量的场景下，FPGA能够显著提升计算效率。 实时性要求高的场景： 通信与网络：FPGA可用于实现各种通信协议和网络协议，如路由器、交换机、网络加速器等设备中的高速数据处理、协议转换、数据压缩和解压缩等功能。由于FPGA具有低延迟的特性，因此非常适合需要高实时性的通信场景。 汽车电子和航天航空：在汽车电子系统和航天航空领域，FPGA用于实现各种控制和数据处理任务，如车载娱乐系统、发动机控制单元、自动驾驶系统、飞行控制系统等。这些系统对实时性要求极高，FPGA能够满足这些需求。 灵活性和可重构性要求高的场景： 工业自动化和机器人控制：FPGA在工业自动化和机器人控制领域扮演着重要角色，用于实现控制系统、机器人控制、自动检测和调试等任务。由于FPGA可以根据具体需求进行灵活配置和重新编程，因此非常适合需要高度定制化和快速迭代的工业自动化场景。 软件算法适合的场景 算法逻辑复杂且不需要高度实时性的场景： 数据处理和分析：软件算法在处理和分析复杂数据时具有优势，可以通过高级编程语言实现复杂的算法逻辑。例如，在金融数据分析、数据挖掘、机器学习等领域，软件算法能够处理大量数据并提取有价值的信息。 灵活性和可扩展性要求较高的场景： Web和移动应用开发：在Web和移动应用开发领域，软件算法能够快速响应市场变化和用户需求。通过更新软件版本和添加新功能，可以轻松地扩展和修改应用的功能。 成本敏感型场景： 一般计算和办公应用：对于一般计算和办公应用来说，软件算法已经足够满足需求，并且成本相对较低。在这些场景中，使用FPGA可能会增加不必要的硬件成本和开发复杂度。 综上所述，FPGA算法和软件算法各有其优势和应用场景。在选择使用哪种算法时，需要根据具体的应用需求、性能要求、实时性、灵活性、可重构性以及成本等因素进行综合考虑。
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1年前
FPGA算法和软件算法之间存在多个方面的不同，这些不同主要源于它们各自的设计目标、实现方式、执行环境以及所依赖的技术基础。以下是对两者主要区别的详细分析： 1. 设计思路与抽象层级 FPGA算法： 设计思路：FPGA（现场可编程门阵列）的设计更侧重于硬件层面的描述和配置。在FPGA设计中，工程师通常使用硬件描述语言（HDL），如VHDL或Verilog，来描述电路的行为和结构。这些描述被编译成FPGA能够理解的配置信息，进而改变FPGA内部的硬件连接，实现特定的功能。 抽象层级：FPGA编程的抽象层级较低，更接近硬件层面。工程师在设计时需要考虑到硬件的具体实现细节，如时序、功耗、资源利用率等。 软件算法： 设计思路：软件算法的设计更侧重于算法的逻辑和流程控制。在软件设计中，工程师使用高级编程语言（如C、C++、Python等）来编写程序，这些程序在计算机上运行，通过CPU等硬件资源执行算法指令。 抽象层级：软件编程的抽象层级较高，通常不需要关心硬件的具体实现细节，而是专注于算法的逻辑和效率。 2. 执行方式与并行性 FPGA算法： 执行方式：FPGA通过并行处理的方式执行算法。FPGA内部包含大量的逻辑单元和存储单元，可以同时执行多个操作，这种并行性使得FPGA在高性能计算和信号处理等领域具有优势。 并行性：FPGA的并行处理能力使其能够同时处理多个数据流或任务，提高了处理速度和效率。 软件算法： 执行方式：软件算法通常通过CPU的顺序执行来实现。CPU按照指令的顺序逐步执行程序，每次只能处理一个任务或数据流。 并行性：虽然现代CPU也支持多线程和多核处理，但相比之下，软件算法的并行性受到CPU架构和操作系统的限制，不如FPGA灵活和高效。 3. 延迟与功耗 FPGA算法： 延迟：由于FPGA中的电路是通过硬件实现的，因此具有非常低的延迟。这使得FPGA在对实时性要求较高的应用中非常有用。 功耗：FPGA通常具有较低的功耗，因为它可以通过精确地配置和控制逻辑电路来避免不必要的功耗。 软件算法： 延迟：软件算法的延迟通常较高，因为算法的执行需要通过CPU的指令集和操作系统的调度来完成，这些过程都会引入额外的延迟。 功耗：软件算法的功耗取决于CPU和其他硬件资源的利用率，通常会比FPGA高，尤其是在执行复杂算法或处理大量数据时。 4. 灵活性与可重构性 FPGA算法： 灵活性：FPGA具有很高的灵活性，可以根据需要重新配置电路结构，以适应不同的应用场景和需求。 可重构性：FPGA的可重构性使得它在快速原型设计和迭代开发中非常有用，可以大大缩短开发周期和成本。 软件算法： 灵活性：软件算法的灵活性主要体现在算法的逻辑和流程控制上，但在硬件层面上的灵活性较低。 可重构性：软件算法的可重构性通常需要通过修改程序代码和重新编译来实现，相比之下不如FPGA方便和高效。 FPGA算法和软件算法在设计思路、执行方式、并行性、延迟、功耗、灵活性和可重构性等方面都存在明显的不同。这些不同使得FPGA和软件在各自的应用领域中具有独特的优势和局限性。
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发表评论在：09 理论讲解：状态机（一）
1年前
感谢反馈，应该是视频音频的问题。在加紧处理中。
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发表评论在文章：FPGA体验课免费试学一周，快来约起～
1年前
体验课还是建议线下听，FPGA课程重要的是操作部分和软硬件调试部分。如果条件允许来重庆线下感受一下吧
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发表评论在课程：FPGA入门课程（抖音版）
1年前
有学习群的。稍后拉你进群
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1年前
马上上新~
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发表评论在：vivado使用
1年前
书籍可以推荐看看，咱们的FPGA教程。
FPGA小白

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发表评论在：vivado使用
1年前
收到。
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发表评论在：前言
1年前
收到，感谢您的反馈。我们继续改进