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設計資料が無くても現行品のリバース解析から対応いたします！
EOL対応だけではもったいない！ FPGAに周辺回路も取り込んで、大幅なコストダウンを実現します。 CPLD複数個を1個のFPGAに集約することで、その他にも 消費電力の低減などのメリットが得られます。 また、設計資料が無くても現行品のリバース解析から対応可能。 お気軽にお問い合わせください。 【特長】 ■個別のデバイスで構成されていた基板の部品点数を 大幅に削減してコストダウンを実現 ■開発委託費がかかっても生産台数によって全体でコストダウンが可能 ■消費電力を低減 ■将来のEOL対策も安心 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
FPGAを活⽤してお客様のお困りごとの解決にご協力させていただいております！
★★しるとくレポ 知って得するお役立ち情報★★ 当レポートでは、『FPGA』を使った部品の生産中止対応にスポットを 当ててお話しします。 部品そのものを「FPGA」に置き換えるというのではなく、液晶パネル生産 中止になった対策を「FPGA」で実施する設計のご紹介です。 “高速シリアル通信のデータ処理をFPGAで行いたい”や“センサーからの 信号をFPGAで処理してデータ転送したい”などの設計が必要な場合は 是非、お問い合わせください。 【掲載内容】 ■「FPGA」で解決！？ ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
豊富な実績に培われたノウハウで高品質なFPGA開発を実現します。弊社は、ALTERA社（US）から認定されたDSNメンバーです。
FPGA開発のハードウェアチームとLINUX/VXWORKS等のOSポーティング/ドライバ開発のソフトウェアチームによる協調設計で最適で高品質な開発を提供しています。また、生産中止デバイスをFPGA開発にてリプレースすることにより、コストの低減を実現します。産業設備の長期保守管理の延命処置として、高品質なFPGA開発はNDRにおまかせください。 【特長】 ●ARM内蔵のSoC FPGAにより、小型高機能な製品を開発します ●生産中デバイスをFPGAにて３段階でリプレースします ●FPGAによる高品質な開発がコストの低減を実現します
再プログラムが可能なため、幅広いソリューションに適しています
『FPGA』は、小型の半導体ロジックチップで、集積回路又は略して ICと呼ばれ、1つの基本ロジックセルから構築され、 何百回も複製されます。 構成可能なロジックブロック、プログラマブルスイッチマトリックス、 I/Oブロック、インターコネクトで構成。 また、当社のデバイスは、業界標準のパッケージタイプ、 ピン数、 実装タイプで提供されており、電子設計の様々なニーズに対応します。 【ラインアップ(一部)】 ■Altera FPGA ファミリ:Cyclone II,144-Pin TQFP,EP2C5T144C8N ■Altera FPGA ファミリ:Cyclone,256-Pin FBGA,EP4CE6F17C8N ■Altera FPGA ファミリ:Cyclone II,208-Pin PQFP,EP2C5Q208C8N ■Altera FPGA ファミリ:Cyclone,144-Pin EQFP,EP4CE6E22I7N ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
ChatGPTを使用して、FPGA対応カスタム・テスト機能を生成する方法を解説！
当資料では、AIツールを使用してユーザープログラマブルデバイス用の FPGA互換コードを生成する3つの方法についてご紹介しております。 ユーザー・プログラマブルFPGAやMoku Cloud Compileの使用、 VHDLを生成する際のプロンプトの定義まで詳細に解説。 シグナル・リミッターの実装、イベントカウンターの作成、 PythonをVHDLに変換といった実例を掲載しております。 【掲載内容(一部)】 ■ユーザー・プログラマブルFPGAを使いこなす ■プロンプト、調整、コピー、デプロイ ■Moku Cloud Compileの使用を始める ■ChatGPTを使ってVHDLを生成する：プロンプトの定義 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
大規模な演算で困っていませんか？PCI Expressカード上のFPGAに演算ブロックを実装
当社が行った、FPGAによる大規模演算の開発事例をご紹介します。 FPGAは、条件分岐のある複雑な計算や互いに関連のある計算を 得意としています。 お客様は、GPU（NVIDIAQuadro RTX 8000）を使って演算を行っていたので、 FPGAでの演算時間とGPUでの演算時間を比較したところ、約14～15倍程度の 差がありました。 【事例概要】 ■当社の狙う分野：GPUには向かない演算の高速化をFPGAを使って実現 ■システム構成：PCI Expressカード上のFPGAに演算ブロックを実装 ■FPGAとGPUの性能比較：約14～15倍程度の差があった ■大規模演算に必要な要素ブロックは既に開発済み ■WindowsOSとLinux OSのどちらにも対応できる ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
FPGA向けADPCMトランスコーダコアIP！ITU-T 勧告G.726準拠
『ADPCMトランスコーダ』は、ITU-T 勧告G.726規格に準拠したFPGA向けADPCMトランスコーダコアIPです。 PCMコーデックと組み合わせることで、ADPCMコーデックLSIと置き換えることが可能です。 Verilog-HDL 言語で設計しています。VHDL 言語での対応についてはご相談ください。 また、マクロ（ネットリスト）によるご提供やROM 形式でのご提供も可能です。 【特長】 ■ITU-T 勧告G.726準拠 ■PCM符号64kbps ⇔ 32kbps ADPCM変換 ■64kbps×1チャネルを32kbps×2チャネル化 ■標本化周波数8kHzクロック動作 ■エンコーダ／デコーダ独立回路 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
卓越した富士通製品の信頼性を長年に渡り支えてきた設計・製造技術を開放－ 富士通アイ・ネットワークシステムズ
富士通アイ・ネットワークシステムズ株式会社(FI・NET)は、昨年2022年に富士通株式会社から独立し(資本構成の変更)、長年培ってきたハードウェアの設計・製造技術を、富士通グループの枠を超えた新たなビジネスパートナーのものづくりにも役立てたいと考えています。 また、20年以上に渡り取り組んできたTPS活動と富士通・富士通研究所とのコラボによって出来上がったDXスマートファクトリーは、年間400名を越える見学者が訪れる国内でもトップランナーの1社となっています。 部品集約を含めた多品種少量、小種多量、変種変量など、様々な生産品種・生産量に柔軟に対応し、スピーディーに高品質、高信頼性機器の提供が可能です。 FI・NETは構築した経験やノウハウをもとに、新しいものづくりプロジェクトに取り組みたいと考えています。委託企業とのパートナーシップを通じて、高い信頼性と卓越性を提供し、よりよいものづくりに貢献します。
自動搬送車等に実用的な速度でのSQA実行
量子アニーリングを古典コンピュータでシミュレーションするため、イジングモデルを用いたSimulated Quantum Annealing（SQA）が注目されている。発明者らは、全結合イジングモデルを用いるSQAアルゴリズムの多レベルの並列処理をField Programmable Gate Array（FPGA)上で実装可能とする並列アルゴリズムを開発した。（関連文献[1]） 本発明はスパース結合モデルに対応でき、古典スピン系のイジングモデルの解析をより高速に行うアルゴリズムに関する。これによりFPGAを用いた実用的な速度でのSQAの実行が期待される。
