AI

协作提高 5G 和 6G 网络的效率并降低成本，使用基于 AI 的自编码器来压缩通道状态信息数据

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

为提高网络弹性，系统设计人员可将FPGA集成到数据溯源系统中。与固定功能的处理器不同，FPGA作为真正灵活、可重新编程的硬件，能够进行并行处理和实时安全操作

继发布 AMD Virtex UltraScale+ FPGA PCIE3.0 开发平台 AXVU13P 后，ALINX 进一步研究尖端应用市场，面向 AI+ 场景进行优化设计，推出 AXVU13F。

EyeSight 系统采用两个摄像头，其设计类似于人眼，可以从三维角度检测车辆前方的其他车辆、物体及行人，并准确判断每个物体的距离、形状和速度

过去，评价一名FPGA工程师的能力，往往有一套相对直观的标准：Verilog写得熟不熟，状态机设计得好不好，AXI协议懂不懂，Vivado用得怎么样。

2026年9月28日，AMD宣布以约82亿美元全股票方式收购李飞飞创办的World Labs。交易预计在2026年底前完成。交易完成后，李飞飞将加入AMD，担任执行副总裁兼首席科学家，直接向AMD CEO苏姿丰汇报

全新AI原生开发体验支持开发者借助自然语言和主流AI编程助手，在AMD平台上完成 AI 工作负载的安装、部署、故障排查与性能优化。

很多团队都卡在同一个问题上：原有平台验证多年、运行稳定，但一旦要接多路传感器、跑实时AI推理，带宽、延迟、功耗全都开始吃紧。换掉整个平台？

在AI服务器、HBM和GPU不断刷屏的当下，一款FPGA新品本来很难成为产业关注的焦点。但最近AMD宣布即将量产的Spartan UltraScale+ SU200P，却有点不一样。

MathWorks 和 Altera 利用 AI 推动 5G 和 6G 无线系统的更快发展