XILINX
  • 자일링스의 단일 FPGA로 수백 개의 신호를 디지털화하는 방법

    2016-09-21

    최신 자일링스(Xilinx®) FPGA는 LVDS(Low-Voltage Differential Signaling) 입력을 이용해 단 하나의 레지스터와 하나의 커패시터만 있으면 아날로그 입력 신호를 디지털화할 수 있다. 최신 자일링스 디바이스에는 수백 개의 LVDS 입력이 존재하기 때문에, 이론상 단일 FPGA로 수백 개의 아날로그 신호를 디지털화하는 것이 가능하다. 글/ 윌리엄 리차드(William D. Richard) 워싱턴대학 부교수, 미첼 마나(Mitchell Manar), 제레미 탱(Jeremy Tang) 워싱턴대학 학생 최근 우리 팀은 3.75MHz 중심 주파수와 5bit의 분해능으로 대역-제한 입력 신호를 디지털화할 수 있는 디자인 영역에 대한 연구를 진행했으며, 더불어 128..

  • 소프트웨어-정의(Software-Defined) 개발 방식, 신호 처리를 한 차원 향상 시키다

    2016-09-21

    디지털 신호처리는 오늘날 필수적으로 요구되는 장비 및 서비스에서 핵심적인 역할을 수행한다. 이러한 장비 및 서비스에는 통신 및 네트워킹, 모바일 통신, 디지털 오디오, 스트리밍 비디오, 산업용 모터제어, 머신 비전, 자동차 운전자 지원, 고성능 레이더, GSI(Government Signals Intelligence) 등 다양하다. 글/ 올리비에 트리무와(Olivier Tremois), DSP 스페셜리스트 FAE, 자일링스 유럽 보다 정교한 시스템 기능 요건에 부합하기 위해, 지연은 감소되고, 채널 용량은 증대된 전용 DSP(Digital Signal Processor)가 수십 GFLOPS 처리량을 제공하고, 단일 DSP나 대규모의 다중-DSP 보드에 사용이 가능한 멀티코어 디바이스로 진화하고 있..

  • Xilinx, 최신 듀얼코어 디바이스로 징크 울트라스케일+ MPSoC 제품군 확장

    2016-07-13

    -새로운 디바이스로 징크 울트라스케일+ 제품군의 프로세싱 확장성 넓혀 자일링스는 징크(Zynq)® 울트라스케일+(UltraScale+)™ MPSoC 제품군에 최신 듀얼코어를 추가한다고 밝혔다. 이 새로운 듀얼코어 “CG” 제품군은 징크 MPSoC 포트폴리오 확장성을 넓혀 듀얼 애플리케이션과 실시간 프로세서를 조합하고 있다. 이 듀얼코어 디바이스는 쿼드 ARM® Cortex®-A53, 듀얼 Cortex-R5, 그래픽 처리 장치 및 비디오 코덱 유닛 제공하는 현재의 징크 울트라스케일+ 제품군에 가격적 진입장벽을 낮추어 프로세싱 확장성을 증대한다. 디자이너들은 확장 가능한 프로세싱 포트폴리오의 세 가지 타입 중에서 선택하여 모터 제어, 센서 융합, 의료용..

  • Xilinx, 안드로이드 오픈 소스 5.1(롤리팝) 운영체제를 지원하는 징크 울트라스케일+ MPSoC 출시

    2016-07-13

    -고급 유저 인터페이스에서 실행되는 안전한 보안 제품에 이상적 자일링스는 안드로이드 5.1(롤리팝)을 지원하는 징크(Zynq)® 울트라스케일+(UltraScale+)™ MPSoC(Multi-Processor SoC)을 출시한다고 밝혔다. 멘토그래픽스(Mentor Graphics)는 이종 멀티코어 플랫폼에서 풍부한 안드로이드 경험을 바탕으로 하드웨어 인에이블먼트(Hardware Enablement) 프로그램을 통해 안드로이드 오픈 소스 프로젝트(AOSP) 코드를 징크 울트라스케일+ MPSoC에 성공적으로 이식했다. 이는 16비트 ARMv8 아키텍처 기반 안드로이드 플랫폼의 고급 유저 인터페이스와 징크 울트라스케일+ 디바이스에 추가적으로 제공되는 안전 및 보안, 처리 능력이 조합된 최초..

  • 클라우드 머신러닝: FPGA 기반 DNN(Deep Neural Networks)

    2016-07-13

    인공지능은 머신러닝(Machine Learning)의 급속한 발전에 힘입어 대혁신의 시기를 맞고 있다. 머신러닝 분야에서는 일종의 ‘딥-러닝(Deep Learning)’이라는 알고리즘이 대용량 데이터 세트로 탁월한 성능을 제공한다는 점에서 상당한 관심을 불러모으고 있다. 딥-러닝을 통해 머신은 대규모 데이터를 기반으로 지도식(supervised) 또는 비지도식(unsupervised) 학습방식으로 작업을 습득할 수 있다. 대규모 지도학습(Supervised Learning)은 이미지 인식이나 음성 인식과 같은 작업을 매우 성공적으로 수행할 수 있다. 글/ 나게시 굽타(Nagesh Gupta), Auviz Systems 창업자 및 CEO 딥-러닝 기법은 예상 결과와 일치하는..

  • 자일링스, 임베디드 비전 및 IIoT 시스템 디자인의 새로운 미래를 제시하는 에코시스템 확장

    2016-06-16

    전례 없는 수준의 소프트웨어-기반 인텔리전스와 최적화된 하드웨어, 애니-투-애니(Any-to-Any) 커넥티비티로 이뤄진 시스템들을 통해 임베디드 비전 및 IIoT(Industrial Internet of Things)의 새로운 미래가 펼쳐지고 있다. 지난 2월 독일 뉘른베르크에서 열린 임베디드 월드(Embedded World)에서 자일링스(Xilinx®)는 임베디드 비전 시스템 및 IIoT 개발을 지원하기 위해 자일링스 올 프로그래머블(Xilinx All Programmable) 디바이스를 기반으로 한 에코시스템을 확장, 강화한다고 밝혔다. 이 전시회에서 자일링스 및 에코시스템 파트너사들은 사용자들이 모든 종류의 스마트하고, 완벽히 차별화된 커넥티드 시스템을 보다 쉽게 개발할 수 있도록 해주는 에코..

  • Xilinx, SDSoC 개발 환경 확장으로 16nm 징크 울트라스케일+ MPSoC의 소프트웨어 정의 프로그래밍 가능

    2016-06-15

    자일링스는 징크(Zynq) 제품군의 SoC 및 C/C++ 언어를 사용하는 멀티프로세싱(MP) SoC를 위해 소프트웨어 정의 프로그래밍이 가능한 SDSoC™ 개발 환경의 2016.1 릴리즈를 발표한다고 밝혔다. 이 새로운 릴리즈에는 최근 발표한 16nm 징크® 울트라스케일+(UltraScale+)™ MPSoC에 대한 지원도 포함된다. 또한 시스템 레벨 프로파일링 툴을 통해 편집 시간은 절반으로 줄이고 생산성은 크게증가시켰다. 자일링스의 SDSoC 제품 마케팅 및 기획 수석 매니저인 닉 니(Nick Ni)는 “이 SDSoC 개발 환경을 사용하는 사용자는 650명 이상으로 크게 늘었고, 대부분이 징크 SoC 기반 디자인의 제품으로 시장의 출시 기간을 크게 단축하고 ..

  • 데이터 센터를 위해 가속 강화 기술을 갖춘 16nm 울트라스케일+ 제품 로드맵 확장

    2016-05-27

    자일링스는 데이터 센터를 위한 16nm 울트라스케일+(UltraScale+)™ 제품 로드맵을 확장한다고 밝혔다. 이 로드맵에는 새로운 가속 강화 기술이 포함되어 있다. 자일링스의 16nm FinFET+ FGPA와 통합 고대역폭 메모리(HBM, High-Bandwidth Memory)의 강력한 결합으로, 최근 발표한 CCIX(Cache Coherent Interconnect for Acceleration) 기술도 지원한다. CCIX는 초기의 여러 프로세서 아키텍처에 가속 프레임워크를 구동하기 위한 기술로 7개 기업이 협력했다. 가속 강화 기술은 효율적인 이종 컴퓨팅이 가능해 가장 부담이 되는 데이터 센터 부하 해결에 도움이 된다. 이 새로운 제품은 높은 메모리 대역폭을 요구하는 기타 대다수의 연산 ..

  • Xilinx, 기술 업계 리더들과 협력하여 데이터 센터와 다른 시장에 오픈 가속 프레임워크 도입

    2016-05-25

    자일링스는 AMD, ARM, 화웨이(Huawei), IBM, 멜라녹스(Mellanox), 퀄컴의 자회사 퀄컴 테크놀로지스(Qualcomm Technologies)와 함께 데이터 센터에 고성능 오픈 가속 프레임워크를 도입하기 위해 협력한다고 밝혔다. 이들 기업은 엑셀러레이터를 위한 새로운 CCIX(Cache Coherent Interconnect for Accelerators)의 사양에 관해 협력하고 있다. 업계 최초로 단일 인터커넥트 기술 사양을 통해 서로 다른 ISA(instruction set architectures)를 사용하는 프로세서들도 엑셀러레이터를 이용해 통일성 있게 데이터를 공유할 수 있게 되고, 효율적인 이종 컴퓨팅이 가능해져 데이터 센터 작업량을 실행하는 서버의 계산 효율이 크게 개선된다...

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