从C语言到fpga master，CICC:东数西算蓄势待发。AI芯片有望受益于“东方数字和西方计算”项目的全面启动，西方数据中心更专注于存储和备份、离线处理等任务，个人认为fpga的发展前景高于DSP和ASIC，在这次大会上，沈剑的科学论文ESE:没有SparselstmonFPGA的高效语音识别获得了最佳论文奖。
1月30日晚间，阿里巴巴公布了2019财年第三季度财报。财报显示，阿里云营收规模213.6亿元，四年增长约20倍。发展迅速的阿里云已经是亚洲最大的云服务公司。值得一提的是，3A(亚马逊AWS，微软Azure和AlibabaCloud)占据了全球70%以上的市场份额。在中国市场，阿里云一骑绝尘，市场份额相当于第二到第九名的总和。
LZ我不是想给你泼冷水，但是以你的专业和你的性别很难找到工作。你现在学的不一定是你以后要做的。只要你知道上面这些话的意思，而且现在已经很牛逼了，就不用再努力去学了。我很想从事这个行业，以后好好学习。建议你学linux，Linux是开源的。我在FPGA工作。我个人建议你学习FPGA。未来的硬件基本上都是高度模块化的。个人认为fpga的发展前景高于DSP和ASIC。
面向英特尔至强处理器和FPGA的加速堆栈该工具支持代码重用，并为所有英特尔FPGA数据中心产品提供通用开发接口。对于具体硬件相关的FPGA资源细节，抽象出接口。此外，英特尔还为特定垂直领域提供了系统优化参考库。2.开放可编程加速引擎(OPAE)技术开放了英特尔至强处理器和加速处理器之间通用开发者接口的部分代码，提供了一个覆盖多代多平台FPGA加速处理器的轻量级API。
OPAE的代码已经放到GitHub上了。3.面向OpenCL的英特尔FPGA软件开发套件(SDK)支持RTL和OpenCL，有助于开发人员开发在英特尔FPGA上运行的定制加速处理器功能。英特尔的目标是将FPGA编程集成到开发人员熟悉的至强框架中，减少不熟悉FPGA的软件开发人员的学习曲线。英特尔认为，硬件加速(FPGA加速)将成为高性能计算、人工智能、自动驾驶、基因技术和数据库加速的重要支持工具。
4、中金公司:东数西算蓄势待发AI芯片有望受益全面启动“从东方到西方的计算”工程，在西方数据中心更加重视存储备份、离线处理等任务。该机构分析师认为，AI超算中心专注于训练任务，计算能力强、功耗高、延迟弱的特点符合西部枢纽的功能定位，叠加AI的国家战略地位。该机构分析师预测，AI超算中心有望受益于“东算西算”。云AI芯片作为计算能力的基础，市场空间广阔，该机构分析师预测2025年云AI芯片全球市场规模将达到261亿美元。
在AIoT提供海量数据，深度学习算法日趋成熟的当下，AI芯片作为AI应用落地的计算基础的重要性日益凸显。这家机构的分析师看到:1)终端AI芯片追求低功耗完成推理任务，面向实际落地场景需求，在能耗/计算能力/延迟/成本上存在差异；2)边缘AI芯片在终端和云端之间，承担低延迟、高隐私要求、高网络带宽占用的推理或训练任务；3)云AI芯片针对高计算能力/训练任务，包括CPU/GPU/FPGA/ASIC等类型。
5、从c语言到 fpga高手,我是怎么炼成的这几天一直在写一个实时操作系统内核，已经做的很成功了。等我完成后，我会把它公之于众，希望能为中国的it发展尽一份力。最近看到很多同学朋友和我当年一样没有方向，所以写了我的经历鼓励大家，希望能给刚入行的朋友一点帮助。转眼间，我已经在IT行业学习和工作了七年多。期间做过网页，写过MIS，写过数据库，做过应用程序，做过通讯软件，做过硬件驱动，做过协议栈，现在又做过操作系统内核和IC的开发，走了很多弯路，吃过很多苦。
6、人工智能会用 fpga吗FPGA芯片领域峰会FPGA2017于2月24日在加州蒙特雷落幕。在本次大会上，由博士和沈剑科技联合创始人韩松撰写的论文《ESE:无SparselstmonFPGA的高效语音识别》获得最佳论文奖。得知这一消息后，机器之心联系了沈剑科技创始人兼CEO姚松和联合创始人韩松(本文第一作者)，他们对文章进行了技术解读。
在这次大会上，沈剑的科学论文ESE:没有SparselstmonFPGA的高效语音识别获得了最佳论文奖。图1:韩松提出的深度学习部署方案，与传统的“训练后使用”方案相比，“训练后压缩，再用硬件加速推理”的方案可以使推理速度更快，消耗的能量更少。
