莱迪思博客

As AI adoption accelerates, workloads are no longer confined to centralized datacenters. Instead, AI is scaling across cloud infrastructure, edge systems, industrial platforms, robotics, and physical AI devices. This shift is fundamentally changing how systems are designed. While CPUs, GPUs, and other accelerators continue to anchor AI performance, modern architectures are becoming more modular, more distributed, and far more dependent on the silicon that surrounds those primary compute engines....

The rapid expansion of connected, intelligent machinery is transforming Industrial infrastructure as we know it. As devices at the edge take on more responsibility, engineers and developers face rising pressure to enable connectivity while maintaining overall system effectiveness and security. Industrial organizations must keep pace with digital transformation and stay resilient against expanding and complex cyber threats. To strike this balance, Industrial infrastructure must become more cyber...

The continued evolution of AI is reshaping the foundation of datacenter design and development. As workloads grow more complex and resource-intensive, operators face mounting challenges related to datacenter performance, reliability, and security. If workload demands can’t be consistently met, infrastructure will be unable to scale without disruption. In our latest LinkedIn Live panel discussion , Lattice experts and Bob O’Donnell from TECHnalysis Research explored the increasingly c...

The Lattice Mach™ brand of FPGAs has long set the standard for performance, flexibility, and efficiency in board control and security applications. With the launch of the new Lattice MachXO4™ FPGA family, Lattice is redefining what’s possible for control and connectivity in next-generation systems, delivering competitive power efficiency, robust reliability, and design flexibility for a wide range of applications in the Compute, Industrial, Automotive, Consumer, and Communicati...

网络边缘AI正在改变机器与世界的交互方式，它可以直接在数据源附近实现智能，带来实时、情境感知的决策。在汽车和工业环境中，这一转变推动了更智能的传感器、自动化和更先进的人机交互界面（HMI）。但在边缘部署AI面临着计算能力有限、严格的功耗预算和紧凑的硬件尺寸等挑战。 在我们最近的LinkedIn Live小组讨论中，莱迪思的专家们探讨了工程师如何利用莱迪思的FPGA以及Lattice sensAI™解决方案集合，实现具备高性能、安全性和灵活性的智能、实时嵌入式体验。 边缘AI为何势头迅猛 AI不再局限于云端。通过将智能嵌入到边缘设备，工程师可以降低延迟、增强隐私，并避免带宽瓶颈，这对现实应用中的安全和性能至关重要。 边缘AI广泛应用的主要驱动力包括： 爆炸式增长的传感器数据需要本地处理 嵌入式和移动系统的能耗限制 安全关键环境对实时响应性的需求 依赖云端带来的隐私与安全问题 降低部署成本的压力 边缘AI让道路和工厂上的机器变成能实时学习与响应的自适应系统。 FPGA在边缘AI中的角色 工程师不必为边缘场景重做AI模型&mdash...

现代交通的演进正加速推动对控制系统的需求——这类系统不仅要快速精准，还需具备较高的适应性与效率。莱迪思FPGA以低功耗、可编程逻辑为各行业工程师赋能，支持实时数据处理、智能系统协同及硬件的快速适配。其中一个突出应用便是超级高铁这一未来交通概念。 Swissloop是一个由苏黎世联邦理工学院支持的学生主导项目，处于超级高铁研发的前沿。该团队专注于提升这种新型交通方式的实际应用潜力，既参与过最初的SpaceX超级高铁竞赛，也投身于其后续赛事“欧洲超级高铁周（EHW）”，并在这些赛事中凭借工程成就广受认可。2023年，Swissloop在爱丁堡举办的欧洲超级高铁周上斩获5项大奖；2024年，该团队首次展示了（超级高铁的）真空兼容性与客运能力，再获3项奖项，并取得总体第三名的成绩。 这些原型的核心是控制架构——而该架构的核心则是莱迪思MachXO3™ FPGA。 2024年苏黎世欧洲超级高铁周（EHW）上的Swissloop原型机 Swissloop 2024年的原型机“Sarah Spring...

莱迪思FPGA在现代系统（如工业机器人、汽车联网、通信基础设施等）中发挥着广泛的作用，系统和应用设计人员有多种方法来利用我们的芯片。 为了简化FPGA的应用，我们提供行业领先、易于使用的软件解决方案，带来各种有用的设计功能。这些软件产品包括莱迪思Radiant™软件和莱迪思Propel™设计环境，两者都为设计、创建、调试和实现基于FPGA的系统提供了强大的工具。随着2025.1版本的更新，Radiant和Propel为开发人员和设计人员提供了一套全新、优化的功能，帮助他们充分发挥FPGA的潜能。 莱迪思Radiant 2025.1主要功能更新 莱迪思Radiant为高效的FPGA应用设计提供了先进的工具。它通过直观、模块化和向导驱动的统一设计数据库，利用设计约束流程和连续时序分析来确保最佳结果。Radiant的功能最适合支持工业、通信、汽车、计算、国防和消费电子行业的FPGA应用。 莱迪思Radiant 2025.1版本旨在帮助设计人员实现他们的创造力，并最大限度地提高他们在中小型FPGA设计中的生产力。 其主要功能包括： 更快的验证周期...

长期以来，量子计算在计算机科学领域都被视为一项遥远的技术。许多从业者产经常挂在嘴边的一句话是：量子技术的普及和广泛应用“仅需五年时间”。但随着该领域取得新进展——包括微软的Majorana 1、谷歌的Willow芯片、以及IBM计划在2025年发布史上最大量子计算机——我们比以往任何时候都更接近实现其潜力。 尽管这些进展令人振奋，但它们也大幅缩短了企业为应对量子计算带来的新型安全风险所需的准备时间。这些风险包括量子级网络攻击、敏感数据解密、数据完整性受损等，而所有这些风险都源于量子计算机运算速度和算力的提升。 在我们最新的LinkedIn线上小组讨论中，莱迪思的安全专家探讨了量子计算的影响、后量子加密（PQC）在促进网络弹性方面日益增长的必要性，以及莱迪思低功耗现场可编程门阵列（FPGA）在帮助客户在量子时代保护其系统安全方面的作用。 即将生效的法规要求 要了解采用PQC的紧迫性，企业必须首先了解将来决定未来安全系统设计的法规： 商用国家安全算法套件2.0（CNSA 2.0） CNSA 2.0是美国国家安全局的...

开启新的FPGA设计是一趟令人兴奋而又充满挑战的旅程，对于初学者来说尤其如此。FPGA世界为创建复杂、高性能的数字系统提供了巨大的潜力，但同时也需要对各种设计原理和工具有扎实的了解。无论您是设计新手还是经验丰富的FPGA专家，有时你会发现可能会遇到一些不熟悉的情况，包括理解时序约束到管理多个时钟域，或者需要去了解最新的器件和软件功能。 在本文中，我们将分享一些有用的技巧，帮助您快速开始设计，避免常见的设计陷阱。通过掌握这些关键技巧，可以确保您在开发工业设备、医疗设备、智能家居设备、自动驾驶汽车和机器人应用时，更顺利、更高效的进行设计流程，最终成功实现FPGA设计。现在让我们来深入了解这些基本技巧，并探讨如何利用它们来提高FPGA设计和相关技能。 1. 掌握时序约束 时序约束对于指导布局和布线过程至关重要。它们可用于优先处理某些物理设计，如时序、功耗和面积使用。在实施以太网、PCIe或USB等通信协议以及电机控制和工业自动化应用等控制系统时，时序约束至关重要。通过设置精确的时序约束，可以确保复杂的RTL设计满足I/O输入输出的物理和接口要求。 时序约束不仅要满足设计的即时要求，还要确保长...

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...