莱迪思博客

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Embracing Change in Embedded Design

拥抱嵌入式设计的变化

Posted 08/05/2022 by Lattice Semiconductor

在今年的国际嵌入式展会(Embedded World)上,莱迪思研发高级副总裁Steve Douglass带来了一场主题演讲,阐述了嵌入式系统设计中软件和硬件层面具备灵活性和适应性的重要意义,这有助于跟进当今和未来重要的技术趋势。本文对该场演讲做了简要回顾。 我们所处的行业正面临深刻的技术变革,这些变化从根本上重塑了我们的世界。全球5G的普及为更多低功耗、低延迟互连设备的爆发奠定了基础,几乎所有设备和系统都在接入互联网。我们不仅将数十亿台设备连接到互联网,而且还配备了更多的传感器——摄像头、麦克风、雷达、激光雷达、加速度计,这些传感器的加入让设备感知周围的世界能力更强。计算机视觉和网络边缘计算的发展进一步加强了这些设备的功能,将其转变为我们周围环境不可或缺的一部分。这些设备将生成大量AI的数据,导致网络边缘智能的爆发式增长。 这些趋势的融合使得人们对更加灵活和适应性更强的嵌入式设计的需求增加,从而跟上不断发展的技术要求。想要避免全面的、自下而上的重新设计和部署,系统设计人员必须做好充分准备面对一系列关键挑战,包括不断增加的计算要求、系统功能扩展、不断升级的安全...

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莱迪思sensAI解决方案集合带来下一代网络边缘AI体验

Posted 11/10/2021 by Hussein Osman

人工智能和机器学习革命持续席卷多个应用领域,尤其是网络边缘应用。安全摄像头、机器人、工业设备、客户端PC甚至玩具等网络边缘设备现在都可以支持AI/ML功能,为用户带来了新的功能和体验。行业分析公司ABI Research表示,网络边缘AI 芯片组市场“过去经历了强劲增长,预计到2024年将继续增长至710亿美元规模,而2019年至2024年的复合年增长率高达31%。如此强劲的增长是因为AI推理工作负载由云端向网络边缘迁移,尤其是在智能手机、智能家居、汽车、可穿戴设备和机器人行业。” 然而,让客户端计算设备具备“智能”给产品设计带来了新的挑战。AI/ML作为一项新兴技术,许多OEM没有足够的团队经验或时间来从头开始设计解决方案。另一方面,用于训练客户端计算设备的算法正快速发展,因此开发人员也在寻找可现场升级的AI/ML解决方案。但对于许多网络边缘AI/ML应用的开发人员来说,最关键的问题在于如何在使用电池供电的设备中提供足够的处理性能来实现AI/ML功能? 为了解决这些问题,应用开发人员和OEM需要使用灵活的硬件和软件解决方案,实现低功耗下...

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CES 2018

CES 2018:步入网络边缘智能设备的时代

Posted 01/23/2018 by Elena Champion

您对CES 2018展会上产品和技术的印象如何?今年的展会为与会者们带来了行业巨头和创业公司的热门创新产品。从看上去有点奇怪到“要是以前有你就好了”的设备,今年CES展会的热点是融入到生活中方方面面的智能应用。

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The Life of an Extraordinary Lattice Employee

一位莱迪思员工的卓越一生

Posted 01/08/2018 by Ryan Short

1983年12月21日,一名顶着一头Mullet长发,穿着喇叭裤的年轻工程师搭乘飞机前往俄勒冈州波特兰市,加入了当时还是一家初创公司的莱迪思半导体公司,他的员工编号是#31。他放弃了在佛罗里达州墨尔本Harris Corp.的稳定工作,来到了他认为最有可能施展潜力的地方。当时,他对莱迪思使用的EEPROM技术颇有兴趣和见地。

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计算技术的发展

计算技术的发展

Posted 12/19/2017 by 莱迪思半导体总裁兼首席执行官,Darin Billerbeck

我拥有的第一台“电脑”是一把计算尺。按照今天的标准,你可以说铅笔是我的终端,计算尺是我的计算系统。现在的人们可能已经看不上计算尺了,但我的计算尺确实实现了物尽其用。在商业领域中,基于服务器的计算系统风靡一时。那些早期系统是集中式计算架构系统的代表作。

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