征服FPGA拿高薪

初级工程师

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发表评论在课程：初级 | FPGA工程师基础启航（含板卡+证书）

3天前

课程更新了哇，赞

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发表评论在文章：在医疗行业中，FPGA扮演什么角色？

6个月前

赛灵思（Xilinx）FPGA厉害的领域还真不少，不好说哪个最牛。在通信领域，它能高速传数据，还能处理各种通信协议，像5G基站啥的都能用；数据中心里，它是个能扩展、能重配置的加速平台，功耗还低，能省不少运营成本；医疗领域也很行，在医疗成像设备里，能提升成像质量，还能延长设备寿命，临床应用上也能为设备提供高性能和扩展性；高性能计算领域，它的高端产品计算能力强，并行处理优势大，能满足像雷达这种对计算要求高的应用。反正各有各的强处，很难说哪个领域绝对最强啦！

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发表评论在文章：deepseek新版R2居然是在等华为芯片

6个月前

咱讲讲昇腾芯片咋影响 DeepSeek R2 的多模态处理能力哈。昇腾 910B 芯片可牛了，它半精度算力有 320TFLOPS，整数精度算力达到 640TOPS ，这就给 DeepSeek R2 处理各种数据，像图像、文本、语音啥的，提供了超强的计算能力。比如说处理高清图片和长时间音频，它能很快提取关键信息，进行分析整合。而且这芯片利用率超高，DeepSeek R2 在这芯片集群上训练，利用率能到 82%。这意味着在处理多模态任务的时候，它能把芯片的本事充分发挥出来，像同时处理视频和文本，各个模块都能高效运行，不会出现卡顿。还有啊，昇腾芯片配套的 MindSpore 框架特别灵活，能适应不同场景需求。这就让 DeepSeek R2 在处理多模态任务时，可以根据实际情况，灵活调整处理流程和算法，在智能安防这种场景里，能快速切换图像识别和视频分析模式，处理多模态数据更得心应手。这些特性使得昇腾芯片成为DeepSeek R2强大的助力，极大地提升了其多模态处理能力的表现。

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6个月前

咱来说说 DeepSeek R2 基于华为昇腾芯片的性能咋样哈。这 DeepSeek R2 在昇腾 910B 芯片上表现特别牛，硬件利用率能达到 82%，比英伟达的 A100、H100 都高，这意味着它能把芯片的本事更大程度发挥出来。计算能力也强，在 FP16 精度下能达到 512PetaFLOPS 的算力，和同规模 A100 集群差不多。成本方面，那是降了太多。单位推理成本比 GPT-4 低了 97.4%，每百万 token 成本才 0.07 美元，单卡每秒能生成 320 个代码 token，成本低得很，企业用起来就更划算了。推理速度比以前快了 3 倍，能耗还特别低，只有 GPT-4o 的 2.7%。像处理卫星遥感影像，时间从 2 小时缩短到 15 分钟，能耗降了 60%。而且它还是全球首个支持六种模态的通用模型，在多模态处理上，靠着昇腾芯片强大算力，表现非常出色，处理各种数据又快又准。你对其中某个性能点还想深入了解，或者想知道它在特定场景的应用，都能跟我讲讲。可以说，DeepSeek R2基于华为昇腾芯片展现出的这些卓越性能，为诸多领域带来了全新的发展机遇与变革可能。无论是在科研领域助力复杂模型的高效运算，还是在工业生产中优化流程、提升效率，亦或是在智能安防、医疗影像等领域，都有着不可估量的应用潜力。

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发表评论在文章：成电国芯天罡班第七周周考

6个月前

IIC总线支持多种速率模式，具体如下： - 标准模式：速率通常为100Kbit/s，在该模式下，时钟信号频率稳定维持在一定范围，能确保数据可靠传输，适用于对速度要求不高的测量与控制等场合，如一些简单的传感器数据读取。 - 快速模式：速率可提升至400Kbit/s，此模式要求时钟信号频率相应提高，且信号时序等参数有所调整。快速模式器件都向下兼容标准模式，可与标准模式器件在0 - 100Kbit/s的I2C总线系统通讯。它适用于一些对传输速度有一定要求，但又不需要极高速度的设备通信场景，像部分中等性能的EEPROM读写操作。 - 高速模式：最高速率可达3.4Mbit/s ，高速模式器件保持完全向下兼容快速模式或标准模式器件，可在速度混合的总线系统中双向通讯。在多主机系统的高速模式中，不执行仲裁和时钟同步以加速位处理能力，主机器件产生高低比为1:2的串行时钟信号。常用于对数据传输速度要求较高的场景，如高速存储设备的数据读写。 - 超快速模式：速率最高可达5Mbit/s，该模式的设备提供推挽式驱动器，消除了上拉电阻，从而允许更高的传输速率。但超快速模式设备与双向I2C总线设备不兼容，使用场景相对受限，主要应用于对速率要求极高且对兼容性要求较低的特定领域。 - 快速模式增强（Fm+）：Fm+器件可以以高达1Mbit/s的比特率传输信息，仍然完全向下兼容快速或标准模式器件，以便在混合速度总线系统中进行双向通信。其驱动器足够强大，能够在与标准模式器件相同的400pF负载下满足快速模式增强时序规格，还允许标准模式器件的1μs上升时间，总线速度可与负载电容进行权衡，以将最大负载电容提高约10倍。

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6个月前

IIC总线上的数据传输速率由多种因素共同确定，主要涉及IIC协议规定、主控制器能力、从设备支持以及总线负载等方面： - IIC协议规定：IIC协议定义了多种传输速率模式，为数据传输速率设定了标准框架。比如标准模式下，速率通常被限制在100Kbit/s ，在该模式下，时钟信号的频率稳定维持在一定范围内，确保数据能够可靠传输。快速模式时速率可提升至400Kbit/s ，这要求时钟信号频率相应提高，且信号的时序等参数也有所调整。此外，还有高速模式（最高3.4Mbit/s ）、超快速模式（最高5Mbit/s ）等，不同模式适用于不同的应用场景和设备需求。 - 主控制器能力：主控制器在IIC通信中起着主导作用，其自身性能对数据传输速率影响重大。主控制器的时钟发生器性能是关键因素之一，若发生器能产生稳定且高频的时钟信号，就能支持更高的数据传输速率。例如一些高性能的微处理器作为主控制器时，其内部时钟电路设计精良，可输出满足快速模式甚至高速模式要求的时钟信号，从而实现高速数据传输。然而，若主控制器性能有限，如一些低成本、低功耗的控制器，其产生的时钟信号频率较低，就只能支持较低的数据传输速率。 - 从设备支持：从设备对数据传输速率的支持能力同样不可忽视。即使主控制器具备高速传输能力，但如果从设备无法响应高速信号，那么实际数据传输速率也只能降低到从设备可接受的水平。例如某些老旧或简单的从设备，其内部电路设计仅能适应标准模式的速率，当主控制器试图以快速模式与之通信时，从设备可能无法正确接收或处理数据，导致通信错误。只有当从设备的设计和性能能够匹配主控制器设定的传输速率时，才能实现高速稳定的通信。 - 总线负载：总线负载情况对数据传输速率有着直接的影响。IIC总线上连接的设备数量和设备的电容量共同构成了总线负载。当总线上连接的设备较多，或者设备的电容量较大时，总线的负载就会增加。较大的负载会使信号的上升沿和下降沿时间变长，信号的稳定性也会受到影响，从而限制了数据传输速率。例如，若总线上连接了过多具有较大输入电容的设备，那么信号在传输过程中就会出现延迟、变形等问题，为保证数据传输的准确性，就必须降低传输速率。一般来说，IIC总线规定总线上设备的电容量不能超过400pF，以确保在一定负载范围内能够维持较高的数据传输速率。

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6个月前

IIC（Inter-Integrated Circuit）是一种串行通信协议，其起始信号和停止信号均由主控制器产生，具体产生方式如下： - 起始信号：当I2C总线处于空闲状态时，即SCL（串行时钟线）和SDA（串行数据线）都保持高电平。此时，主控制器要发起通信，会在SCL保持高电平期间，将SDA由高电平变为低电平，这个下降沿就产生了I2C总线的起始信号，标志着一次数据传输的开始。例如在主设备向从设备发送数据前，首先会发出起始信号通知总线上的所有设备准备通信。 - 停止信号：在数据传输结束时，主控制器会产生停止信号。当SCL保持高电平时，主控制器将SDA由低电平变为高电平，这个上升沿就是I2C总线的停止信号，它标志着一次数据传输的终止。停止信号产生之后，I2C总线会返回空闲状态。比如主设备完成向从设备写入数据或者从从设备读取数据后，会发送停止信号结束此次通信。

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发表评论在：李老师带你玩转FPGA第一课

6个月前

# FPGA启蒙第一课：开启高薪技术之门最近在浏览招聘信息时，我被FPGA行业的薪资水平狠狠震惊了。FPGA工程师的平均年薪相当可观，一些资深工程师的薪资更是高得离谱。再看看自己目前的工作，薪资增长缓慢，职业发展也遇到了瓶颈。于是，我心里种下了转行学习FPGA的种子。经过一番思想斗争，我决定勇敢尝试，踏上这充满挑战的学习之路。 ## 一、什么是FPGA FPGA，即现场可编程门阵列（Field - Programmable Gate Array），从名字上看，“现场可编程”意味着它能在现场根据我们的需求进行编程配置，无需像传统芯片那样经过复杂的制造流程。“门阵列”则表明其内部是由大量逻辑门组成的阵列结构。 FPGA的外观通常是一个方形的芯片，上面布满了密密麻麻的引脚。这些引脚就是FPGA与外部世界沟通的桥梁，通过它们，FPGA可以接收外部的信号，也可以将处理后的结果输出到外部设备。从内部结构来说，FPGA主要包含可编程逻辑单元（CLB）、可编程互连资源、输入/输出块（IOB）、块存储器（BRAM）以及数字信号处理单元（DSP）等部分。可编程逻辑单元是FPGA的核心，它就像是一个万能的积木块，我们可以通过编程将其配置成各种逻辑电路，实现与门、或门、非门等基本逻辑功能，进而搭建出复杂的数字系统。可编程互连资源则负责将这些可编程逻辑单元连接起来，如同城市中的道路，让信号能够在各个单元之间顺畅传输。输入/输出块用于与外部设备进行通信，支持多种电气标准和协议，就像不同语言的翻译官，确保FPGA能与各种设备无障碍交流。块存储器用于存储数据，在一些需要缓存数据的场景中发挥着重要作用。数字信号处理单元则专门用于高效执行乘法和累加等数字信号处理操作，大大提高了FPGA在数字信号处理领域的能力。为了更好地理解FPGA，我们可以把它想象成一个充满各种电子元件的“电子积木城堡”。在这个城堡里，我们有许多不同功能的小积木块（可编程逻辑单元等），还有连接这些积木块的“道路”（可编程互连资源）。我们可以根据自己的设计需求，像搭建积木一样，将这些小积木块通过“道路”连接起来，构建出一个具有特定功能的“电子城堡”。而且，如果我们之后有了新的需求，还可以轻松地重新搭建这个城堡，改变其功能。这就是FPGA的神奇之处，它为我们提供了极大的灵活性，让我们能够快速实现各种数字电路设计。 ## 二、FPGA能干什么 FPGA的应用领域非常广泛，几乎涵盖了现代科技的各个方面。在通信领域，FPGA可谓是大显身手。例如在5G基站中，需要处理海量的数据和复杂的信号处理任务，FPGA凭借其高速的数据处理能力和灵活的可配置性，能够实现信号的调制解调、信道编码、数据的高速转发等功能。想象一下，5G网络就像一条高速公路，数据是在这条公路上飞驰的汽车，而FPGA则是公路上的智能交通枢纽，它能够高效地指挥数据的流动，确保每一辆“数据汽车”都能快速、准确地到达目的地。在卫星通信中，由于卫星的工作环境复杂，对设备的可靠性和灵活性要求极高，FPGA可以根据不同的通信需求进行灵活配置，适应各种复杂的通信场景，成为卫星通信系统中的关键组成部分。在人工智能领域，FPGA也发挥着重要作用。在一些边缘计算设备中，需要对采集到的数据进行实时的智能分析和处理，如智能安防摄像头，需要在本地对视频图像进行实时分析，识别出人员、车辆等目标。FPGA可以为人工智能算法提供硬件加速，大大提高运算速度，降低延迟。这就好比给人工智能算法这匹“千里马”配上了一副“超级马鞍”，让它能够在数据的草原上跑得更快、更远。同时，由于FPGA可以根据不同的算法需求进行定制化配置，能够很好地适应各种新兴的人工智能算法，为人工智能技术的发展提供了有力支持。在工业控制领域，FPGA同样不可或缺。在自动化生产线中，需要对各种设备进行精确的控制和监测，如电机的转速控制、传感器数据的采集与处理等。FPGA能够实现高速、精确的实时控制，对生产线上的各种信号进行快速响应和处理。它就像生产线的“指挥官”，确保每一个环节都能有条不紊地运行，保证生产的高效性和稳定性。此外，FPGA在航空航天、医疗设备、汽车电子等领域也都有着广泛的应用。在航空航天领域，它用于飞行器的导航、姿态控制等系统；在医疗设备中，可用于医学影像处理、医疗监护设备等；在汽车电子中，可实现车辆的自动驾驶辅助、车载通信等功能。可以说，FPGA已经深入到我们生活的方方面面，为现代科技的发展提供了强大的动力。 ## 三、为什么FPGA工程师薪资高 FPGA工程师之所以能拿到高薪，主要有以下几个原因。首先，从市场需求来看，随着科技的不断发展，对高性能、低功耗、灵活可配置的计算解决方案的需求日益增长。在5G通信的大规模建设中，需要大量的FPGA工程师来设计和优化通信设备中的FPGA模块，以满足5G网络高速、低延迟的数据传输需求。在人工智能领域，随着各种智能应用的普及，对硬件加速的需求也越来越大，FPGA作为一种重要的硬件加速手段，其相关人才的需求也随之水涨船高。据相关数据统计，近年来FPGA人才的需求呈逐年上升趋势，而且预计在未来几年内，这种需求还将持续增长。然而，与旺盛的市场需求形成鲜明对比的是，FPGA人才的供给严重不足。FPGA开发需要掌握多方面的知识和技能，包括数字电路、硬件描述语言（如Verilog或VHDL）、计算机体系结构、算法设计等。学习这些知识不仅需要花费大量的时间和精力，而且需要具备较强的逻辑思维能力和实践动手能力。很多高校的相关专业课程设置相对滞后，无法满足市场对FPGA人才的需求。这就导致了市场上合格的FPGA工程师数量远远少于需求，形成了供不应求的局面。俗话说，“物以稀为贵”，在人才市场上也是如此。由于FPGA工程师稀缺，企业为了吸引和留住这些人才，不得不提供具有竞争力的薪资待遇。同时，FPGA工程师所从事的工作往往对企业的核心业务有着重要影响，他们能够为企业带来更高的效益和竞争力，因此企业也愿意为他们支付高薪。 ## 四、我学习FPGA的目标既然决定转行学习FPGA，我也为自己制定了明确的目标。短期目标是在接下来的三个月内，扎实掌握FPGA的基础知识。这包括深入理解FPGA的内部结构，能够熟练运用硬件描述语言Verilog进行基本的电路设计，如实现简单的数字逻辑电路、时序电路等。同时，熟练掌握一款主流的FPGA开发工具，如Xilinx的Vivado或Intel的Quartus Prime，能够独立完成从设计输入、仿真验证到下载配置的整个开发流程。为了实现这个目标，我计划每天至少抽出三个小时来学习相关知识，阅读专业书籍、观看在线教程，并进行大量的实践练习。中期目标是在半年内，能够参与一些小型的FPGA项目开发。通过实际项目的锻炼，积累项目经验，提高自己解决实际问题的能力。在这个阶段，我希望能够深入学习FPGA在某一个特定领域的应用，如通信领域或图像处理领域，掌握该领域中常用的算法和设计方法，并能够将其应用到实际项目中。我会积极寻找一些开源的项目资源，参与其中，与其他开发者交流合作，不断提升自己的技术水平。长期目标则是成为一名资深的FPGA工程师，能够独立承担复杂的FPGA系统设计任务，为企业的技术创新和产品研发做出重要贡献。在这个过程中，我不仅要不断提升自己的技术能力，还要关注行业的最新发展动态，学习和掌握新的技术和方法，如新兴的FPGA架构、人工智能与FPGA的融合应用等。同时，我也希望能够带领团队，培养更多优秀的FPGA人才，推动整个行业的发展。 ## 五、开启学习之旅为了实现这些目标，我也制定了详细的学习计划。首先，我购买了几本关于FPGA的经典教材，如《FPGA设计指南》《Verilog数字系统设计教程》等。这些教材内容全面、讲解深入，是我学习FPGA的重要参考资料。同时，我还在网上找到了一些优质的在线课程，如Coursera上的“FPGA Computing Systems: Background Knowledge and Introductory Materials”课程，以及一些国内知名培训机构的FPGA入门课程。这些课程通过视频讲解、实例演示等方式，能够让我更加直观地学习FPGA知识。在学习过程中，实践是非常重要的环节。我购买了一块入门级的FPGA开发板，它就像我的“实验小天地”。通过在开发板上进行各种实验，如点亮LED灯、驱动数码管显示、实现简单的通信协议等，我能够将所学的理论知识应用到实际中，加深对知识的理解和掌握。我还加入了一些FPGA技术论坛和社区，如CSDN的FPGA论坛、知乎的FPGA话题圈等。在这些社区里，我可以与其他FPGA爱好者和从业者交流学习经验，分享自己的学习心得，遇到问题时也能及时得到大家的帮助。现在，我已经正式踏上了FPGA的学习之旅。虽然我知道前方可能会充满困难和挑战，但我相信，只要我坚持不懈地努力，就一定能够实现自己的目标，成功转行成为一名FPGA工程师，开启人生的新篇章。

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发表评论在文章：北京迅来光电技术2025招聘（急）

6个月前

还有没有更多的FPGA岗位推荐？

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发表评论在文章：Xilinx FPGA 入门基础指导教程（教材）

6个月前

在哪里可以下载？

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发表评论在文章：FPGA相机边缘检测

6个月前

没有PYNQ的板卡可以做这个工程吗？

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发表评论在文章：北京迅来光电技术2025招聘（急）

6个月前

已投硬件工程师岗，期待回复

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发表评论在文章：英特尔官宣：断供中国！

6个月前

英特尔都自顾不暇了，还在这里搞这些。intel怕是会把自己作死。

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发表评论在文章：消息称英特尔接近同银湖资本达成出售 FPGA 企业 Altera 多数股权协议

6个月前

哎，说起 Altera 被 Intel 收购这事，真是让人忍不住扼腕叹息。想当年，Altera 在 FPGA 领域那可是响当当的存在，技术过硬、产品灵活，通信、工业控制、数据中心这些关键领域都离不开它的方案，妥妥的行业顶流选手，手里攥着一副王炸级的好牌。谁能想到，2015 年被 Intel 收入囊中后，这画风就开始跑偏了。Intel 大概是太沉迷于自己 CPU 的霸主地位，对 FPGA 这块业务明显不上心，整合过程那叫一个水土不服。你看人家 Xilinx（后来被 AMD 收购），在赛灵思手里不断推陈出新，7nm、5nm 工艺紧跟摩尔定律，可 Altera 被收购后，产品迭代跟踩了刹车似的，高端市场慢慢就被对手啃掉了。而且 Intel 的战略重心始终偏向自家的 CPU+GPU 生态，Altera 的技术优势不仅没发挥出来，反而在异构计算的浪潮里逐渐边缘化。最可惜的是，Altera 原本那套灵活开放的商业模式，被 Intel 的封闭生态一折腾，老客户都开始摇头。现在再看，FPGA 市场早已是 AMD 和赛灵思的天下，Intel 手里这张好牌愣是打得稀烂，真是应了那句话 —— 不怕神对手，就怕猪队友，好好一副王炸愣是打成了单出，让人不得不感慨商场如战场，战略选择太关键了。

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发表评论在文章：成电国芯FPGA夏令营往期回顾 | 零基础实战训练营+企业级项目 | 工程师证书

7个月前

2025年夏令营有哪些工程？

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发表评论在课程：华为入门教程｜Verilog HDL华为入门教程

7个月前

还是很系统的。需要多跑几次电路

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发表评论在文章：Verilog 与 Python：学习方向的抉择与前景分析

7个月前

各个行业都很卷。经济什么时候能恢复哇？

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发表评论在文章：从单片机转FPGA的3个关键步骤（附学习路径+代码）🔥

7个月前

学嵌入式转FPGA有三把刷子：第一，硬件底子扎实，玩寄存器、外设贼溜，上手FPGA的硬件描述语言更顺滑；第二，能打通软硬协同，用FPGA搞定制化加速，比如用Verilog写个硬件加速器，处理速度直接翻倍；第三，职业赛道更野，5G通信、自动驾驶这些高薪领域随便闯，还能玩转并行处理，做图像算法、AI加速比纯软件更带劲，关键是软硬通吃的工程师，薪资真的更香！