2021.06.11by 이수민 기자
자일링스가 GPU 대비 와트당 AI 성능은 4배, 컴퓨팅 밀도는 이전 세대 적응형 SoC 대비 10배 높인 ‘버설 AI 엣지’ 시리즈를 출시했다. 새로운 시리즈는 가장 높은 레벨의 기능 안전을 요구하는 자율협력 주행 로봇, 공장 예지 보수 시스템, 헬스케어, 항공우주 및 방위 시장을 위한 다목적 페이로드 등 광범위한 애플리케이션에 지능형 기능을 부여한다.
2021.07.05by 이수민 기자
오늘날 컴퓨터는 데이터를 처리하기 위해서 CPU, GPU, FPGA, ASIC 등을 다양하게 활용한다. 하지만 이들을 최대한 활용하는 애플리케이션 개발은 쉽지 않다. 각 하드웨어의 프로그래밍 모델과 환경이 저마다 다르기 때문이다. 이를 극복하려면 다양한 처리 장치의 프로그래밍 환경과 모델을 통합한 플랫폼이 필요하다.
2021.06.10by 이수민 기자
산업용 시스템의 데이터 중심 작업 증가로, 시스템 결함 방지를 위한 신속한 의사결정이 요구되고 있다. 이에 빠르고 정확한 데이터 수집에 대한 수요가 늘었다. 이에 TI는 고속 데이터 컨버터 제품 포트폴리오를 산업용 디자인에서 정밀한 데이터 수집을 가능케 하는 SAR ADC 분야로 확장했다. ‘ADC3660’ 제품군은 낮은 전력 소모로 넓은 동적 범위를 제공하며, 14·16·18bit 분해능, 10~125Msps 샘플링 속도의 8개 제품으로 구성된다.
2021.06.02by 이수민 기자
오늘날 전 세계에 구축된 하드웨어 환경의 근간인 시스템 및 기타 고신뢰성 시스템은 FPGA를 통해 중요 프로그램 정보(CPI)를 추출하려는 사이버 범죄의 위협에 노출되어 있다. 이에 마이크로칩은 정보가 악의적인 목적으로 유출되는 것을 방지하는 디자인실드 개발 툴을 출시해 FPGA 보안을 강화했다.
2021.05.25by 강정규 기자
마이크로칩이 C 프로그래밍에서 암호화에 이르는 다양한 임베디드 디자인 주제에 대해 자사 제품을 효과적으로 사용할 수 있도록 돕는 온라인 교육 과정 등록 및 지원을 개시했다. 마이크로칩 유니버시티 과정은 IoT, 블루투스 같은 통신 프로토콜, USB 및 CAN, 부트로더 및 FPGA를 사용한 고속 데이터와 같은 다양한 시스템을 구현하기 위한 모범 사례를 제공한다.
2021.05.12by 이수민 기자
전 세계 산업 자동화 시장 규모는 2027년, 약 367조 원에 이를 전망이다. 래티스 반도체는 온라인 기자 간담회를 열고 한국 시장에 ‘래티스 오토메이트’ 스택을 공개하며 저전력 FPGA 기반 솔루션 스택 포트폴리오를 확장한다고 밝혔다. 해당 스택은 지능형 산업 시스템을 통한 미래의 스마트팩토리, 물류창고, 상업용 건물의 자동화를 지원한다.
2021.05.01by 이수민 기자
자일링스가 버설 AI 코어 및 버설 프라임 시리즈 양산 제품을 출하했다. 또한 버설 프리미엄을 얼리 액세스 프로그램을 통해 여러 선도 고객들에 출하했다. 버설은 적응형 컴퓨팅 가속화 플랫폼(ACAP)으로, FPGA 기능을 뛰어넘는 강력한 이기종 가속화 성능을 모든 애플리케이션에 제공한다.
2021.05.03by 이수민 기자
AI 혁신과 변화가 빠르게 이뤄지고 있다. 소프트웨어 산업은 AI 상용화에 성공했지만, 하드웨어 산업은 여전히 초기 단계에 머무르고 있다. AI 알고리즘에 대한 PoC가 실제 하드웨어 구축으로 이어지는 데 걸림돌이 되는 부분들이 여전히 존재하기 때문이다. 소프트웨어 개발자와 AI 과학자는 이를 적응형 하드웨어로 극복할 수 있다.
2021.04.30by 이수민 기자
대용량 데이터 전송 수요가 늘며 이더넷 대역폭 확장 요구도 커지고 있다. 이더넷 컨트롤러를 FPGA로 대체하는 것은 고속 이더넷을 구현하는 방법 중 하나다. 이를 지원하기 위해 인텔은 자사 FPGA 관련 PHY 및 MAC 하드 IP, 인텔 쿼터스 프라임 이더넷 툴킷 등을 제공하고 있다.
2021.04.21by 이수민 기자
자일링스가 비전 AI 애플리케이션 개발자를 위해 소형 폼 팩터의 프로덕션레디 임베디드 보드, 크리아 포트폴리오를 출시했다. 크리아는 완벽한 소프트웨어 스택과 사전 구현된 프로덕션 등급의 가속화 애플리케이션이 제공되는 적응형 시스템 모듈(SOM)이다. 개발자는 GPU 기반 SOM보다 더 낮은 전력 소모와 짧은 지연시간으로 3배 이상 뛰어난 성능을 제공하는 애플리케이션을 개발할 수 있다.
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