莱迪思博客

Designing modern embedded systems often means working within tight constraints such as limited space, low power budgets, and increasing performance demands. Whether it's powering smarter factory automation, enhancing in-vehicle intelligence, or enabling low power AI at the edge, developers need flexible, efficient, and secure programmable logic solutions. This is why we’re excited to announce the expansion of our small FPGA portfolio with new additions to the Lattice Certus™-NX ...

分布式传感器的角色越来越重要 随着现代系统对数据、动态AI和ML模型的依赖程度不断提高，对网络边缘实时处理的需求也日益迫切。包括路由器、网关和扫描仪在内的各种网络边缘组件和设备都需要更强的互连和性能。这对于部署在靠近数据源端测量和处理数据的各类传感器来说尤为重要。 许多系统开发人员在操作中同时使用多个传感器，如将激光雷达和摄像头功能结合起来，这就需要采用传感器融合的方式：将多个传感器的数据结合起来，以输出更完整、更可靠的信息。 随着传感器和网络边缘人工智能模型变得越来越复杂，传感器融合提供了一种提高感知精度和复杂性的方法。无论是单独使用还是相互组合，传感器都是任何分布式运行网络的基础组成部分。要在这些系统中部署传感器，开发人员需要了解其功能、部署存在的障碍以及FPGA在支持其运行中的作用。 传感器功能和实施挑战 传感器在互连系统中具有多种功能。它们可用于测量和监控物理参数（如温度、运动和压力）或来自物联网（IoT）设备和其他系统组件的数据输入。这些设备提供的实时数据有助于实现质量控制措施、库存管理、技术自动化和其他核心功能。 然而，在网络边缘部署传感器并非没有挑战。传感器应用的常见障碍...

市场对高速数据传输的需求正迅速增长。随着智能设备、数据中心系统和软件的发展，企业需要数据在其技术基础设施中快速传输的同时保持适应性、可扩展性和安全性。实时数据传输给系统带来了更大的压力，对基础设施提出了更高的要求。 无论是提升手机视频质量、帮助无人驾驶汽车避免碰撞，还是激活智能家居安全设备和监控工业生产质量，高效数据传输的需求都至关重要。在本文中，我们将探讨常见的嵌入式视觉用例中高速数据传输所必需的硬件、软件和接口协议要求。 高速数据传输的关键协议和组件 用于高速数据传输的通用基础设施组件和协议可分为短距离和长距离媒体传输协议： 短距离媒体传输协议 移动产业处理器接口（MIPI）： MIPI是一种标准化接口，用于将外设和传感器连接到设备的嵌入式处理器，在移动和嵌入式视觉应用中十分常见。它还支持各种传感器、处理器和显示器之间的高速数据传输。 千兆位多媒体串行链路（GMSL）：GMSL是一种高度可配置的SERDES互连解决方案，用于在高速、高分辨率视频和显示应用中通过单线传输实时数据、控制和电源信号。 ...

嵌入式世界大会（Embedded World）是世界上最大的展会之一，莱迪思和我们的生态系统合作伙伴在此次展会上展示了基于莱迪思FPGA的最新重大创新成果，广泛应用于汽车、工业和安全网络边缘应用。如果您错过了这次展会，可以在本文中查看我们在2025年嵌入式世界大会上的精彩瞬间。 莱迪思荣获嵌入式计算设计（ECD）“最佳产品”奖 在今年的嵌入式世界大会上，莱迪思的Nexus™ 2小型FPGA平台赢得了享有盛誉的ECD最佳产品奖。与竞品相比，莱迪思Nexus 2在功耗和性能、互连和安全性方面都有显著的优势。该平台支持多个器件系列的快速开发，帮助开发人员以莱迪思Certus-N2通用FPGA为起点，打造创新产品，解决技术设计难题。 与创新的合作伙伴生态系统共同展示尖端的莱迪思FPGA解决方案 莱迪思与强大且不断发展的合作伙伴网络的众多成员合作，展示了超过25个前沿技术演示，包括自主移动机器人、传感器融合、网络边缘计算、工业互连、支持PQC的安全解决方案等方案的FPGA实现。其中包括了来自创新合作伙伴Agiliad、Arrow、Citrobits、Exo...

网络边缘人工智能——即在边缘设备端部署AI模型进行本地化算法处理，而非依赖云端等集中式计算平台——已成为人工智能领域发展最快的方向之一，受到业界高度关注。据测算，2024年网络边缘AI市场规模约为210亿美元，预计到2034年将突破1430亿美元。这一增长态势表明各行业将持续加大基于AI的边缘系统研发投入。 网络边缘AI的应用前景广阔且充满创新机遇，涵盖自动驾驶汽车、智能家居设备、工业自动化机械等多个领域。但开发者在实践中需要应对硬件限制、功耗优化和处理复杂度等独特挑战。例如，设计人员必须确保嵌入式AI模型在保持紧凑体积的同时具备足够算力，能够直接在边缘设备端解析实时情境信息。这要求系统在延迟控制、带宽效率、运算精度和可持续性等性能指标上达到最优平衡，同时还要保障数据隐私安全并降低网络威胁风险。 网络边缘应用的演进正与情境智能的发展同步推进。情境智能旨在从数据所处的环境、关联关系及交互场景中理解其含义，这就催生了情境边缘AI。该技术通过在网络边缘设备端运行AI模型，使系统能够处理环境数据、持续学习并优化性能。例如，智能设备通过视觉、听觉等...

与许多类型的器件一样，人们很容易陷入这样的误区：大芯片比小器件更好，更有影响力。然而，就FPGA（现场可编程门阵列）而言，更小的芯片往往具有最大的应用范围和影响力。 小型FPGA广泛应用于各种设备、应用和行业，因为它们能够可靠地执行对许多不同类型智能系统的快速运行至关重要的关键功能。同时由于其可编程的特性，它们可以很容易根据不同类型设备的特定要求进行定制。 莱迪思半导体公司多年来一直在开发小型FPGA的独特功能，并围绕这些功能建立了年收入约5亿美元的业务。最近，该公司推出了小型FPGA架构的第二代版本。全新莱迪思Nexus™ 2平台采用16nm TSMC FinFET工艺，具有较小工艺节点带来的若干重要优势。特别是，与其他供应商的竞品相比，基于Nexus 2的芯片能够以最佳的功率和更高的速度运行，而且物理尺寸更小。 此外，莱迪思还在Nexus 2平台中集成了更多更快的连接方案和增强的安全标准支持。在连接性方面，Nexus 2通过集成PCIe Gen 4控制器支持多协议16G SERDES，MIPI D和C-PHY速度高达7.98 Gbps。该平台还支持使用高速LPDDR4存...

在快速发展的技术领域，从以云端为中心到以网络边缘为中心的创新转变正在重塑数据的处理和利用方式。这种转变的驱动力来自于对网络边缘人工智能、传感器与云端互连以及弹性安全日益增长的需求。 FPGA凭借其无与伦比的灵活性和性能引领着这一变革。从数据中心到网络边缘设备，这些多功能器件正被集成到广泛的应用中，实现更高效、更强大的计算解决方案。FPGA提供的加速处理能力和适应性，再加上人工智能（AI）技术的进步，大大增强了人工智能模型的能力。因此，FPGA正在成为开发下一代技术的基石，推动人工智能、机器学习和物联网的进步，为更智能、更敏捷的系统铺平道路。 莱迪思走在推动FPGA技术发展的前沿，专注于低功耗解决方案，旨在满足网络边缘应用中对低功耗、高性能计算日益增长的需求。通过开发功耗极低的小尺寸FPGA，莱迪思正在推动能够在受限环境下高效运行的新一轮智能设备浪潮。今天，在莱迪思开发者大会上，莱迪思继续保持这一领先地位，发布了全新功耗和性能优化的硬件和软件解决方案，为低功耗FPGA创新提供了新的动力。 加强小尺寸FPGA的领先地位 莱迪思宣布推出Lattice Nexus™ 2平台，...

在人工智能、安全和互连不断发展的时代，我们为您准备了FPGA创新的最前沿资讯，助您进一步提升系统设计和开发水平。您可以在莱迪思开发者大会上探索相关趋势、挑战和机遇，发现最新的低功耗FPGA解决方案！ 莱迪思开发者大会将于2024年12月10日至11日在线上线下双渠道举办，届时莱迪思和其他行业领导者将带来精彩的主题演讲、小组讨论和培训课程，以及最先进的FPGA技术演示。 您将在2024莱迪思开发者大会上看到哪些精彩内容？ 莱迪思、戴尔、SICK、微软和Teledyne FLIR将在主题演讲中重点介绍各种终端市场的网络边缘人工智能、安全和高级互连用例的最新趋势和创新FPGA解决方案。 莱迪思和其他行业领导者将在技术小组会议上重点介绍低功耗FPGA的优势、使用传统和新兴技术进行设计以及在工业、汽车、通信、计算和消费市场的应用。 来自莱迪思和30多家FPGA合作伙伴和客户的尖端技术演示，应用领域包括网络边缘人工智能、自动化和机器人、数据中心安全、ADAS、电信等。 参加莱迪思2024开发者大会的理由： 紧跟最新趋势——深入了解...

AI正在快速发展，其动力不仅来源于持续的技术进步，还来自各个行业的需求和要求。随着大型语言模型（LLM）和生成式AI的激增，行业正在努力解决这些基于云的AI应用处理大数据以及训练和部署高级AI模型所需的密集计算能力。如今AI被应用于各种客户端设备中，包括PC和智能手机，以及汽车和工业设备（如机器人和医疗设备）的网络边缘应用中，这些设备在网络边缘较小的语言模型上运行。 莱迪思团队最近与TECHnalysis Research总裁兼首席分析师Bob O'Donnell举办了一场小组讨论，探讨了网络边缘AI时代的到来，以及基于FPGA的解决方案在加速各行业网络边缘AI普及方面的作用。你可以点击此处观看精彩的讨论，内容涵盖AI趋势、现实世界的网络边缘AI应用，以及莱迪思与NVIDIA在边缘AI方面的合作信息。继续阅读本文探索FPGA在推动网络边缘AI创新方面的重要作用。 网络边缘AI如何推动创新 虽然基于云的AI提供了更强大的计算能力和存储容量，但它需要极强的处理能力、能耗、网络带宽要求更高，并导致延迟增加。通过将处理任务分担到本地设备，网络边缘AI减轻了集中式服务器的负担并降低了运营成本。通...

智能摄像头在我们这个技术驱动的世界中应用十分广泛。这些独立的视觉系统配备了传感器、计算能力和基于人工智能的决策功能，使得它们不仅可以捕获图像，还可以提取信息并执行操作。试想：2022年智能摄像头市场规模高达34.8亿美元，预计到2031年将飙升至80亿美元。 随着AI智能摄像头的大规模部署，对低功耗、低延迟、安全性和适应性更强的解决方案的需求正急剧上升。这些功能可以确保智能摄像头在各种应用中保持高效、可持续和广泛用途，同时优化系统性能。 现场可编程门阵列（FPGA）是这一技术发展的核心。在2024年嵌入式视觉峰会上，莱迪思半导体和钰创科技美国分公司发表了题为《使用低功耗FPGA和DRAM产品优化终端智能摄像头》的演讲。这篇博客对演示进行了分析，并探讨了开发人员如何通过FPGA来满足网络边缘AI需求并优化智能摄像头。请继续阅读，了解FPGA的关键组件如何使其成为智能摄像头的理想选择。 FPGA在网络边缘的作用 FPGA是功能强大且灵活的解决方案，能帮助开发可扩展的网络边缘AI应用，同时减少延迟、提高能效和带宽，并改善数据隐私问题。FPGA有几种特性尤其适合智能摄像头：灵活性、超低功耗、可...