一、fpga控制步进电机用什么芯片？

基于fpga的步进电机细分驱动，做实物的话，需要fpga，应该不难，用最简单的fpga即可，，需要pcb

二、fpga芯片有什么用？

fpga芯片主要应用于ASIC(专用集成电路)领域，既解决了半定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。

FPGA和CPU、GPU、ASIC的芯片等核心区别是其底层逻辑运算单元的连线及逻辑布局未固化，用户可通过 EDA 软件对逻辑单元和开关阵列编程，进行功能配置，从而去实现特定功能的集成电路芯片。

三、机器人控制系统用什么板和芯片好？

要选择适合机器人控制系统的板和芯片，需要考虑以下几个因素：

1. 处理能力：机器人控制系统通常需要处理大量的数据和算法，因此需要选择具备足够处理能力的芯片和板。常见的选择包括ARM Cortex系列处理器和FPGA（现场可编程逻辑门阵列）芯片。

2. 输入输出接口：机器人控制系统需要与各种传感器和执行器进行通信，因此需要选择具备丰富输入输出接口的板和芯片。常见的接口包括GPIO（通用输入输出）、PWM（脉冲宽度调制）、UART（通用异步收发器）和CAN（控制器局域网）等。

3. 实时性能：机器人控制系统通常需要具备较高的实时性能，以保证及时响应和精确控制。因此，选择具备较低延迟和高实时性能的板和芯片非常重要。常见的选择包括带有实时操作系统（RTOS）支持的芯片和板。

4. 可扩展性：机器人控制系统通常需要具备一定的可扩展性，以便将来可以进行功能扩展和升级。因此，选择具备丰富扩展接口和资源的板和芯片非常重要。常见的选择包括具备多个扩展槽（如PCIe、USB等）和接口（如SPI、I2C等）的板和芯片。

综上所述，针对机器人控制系统的板和芯片的选择，可以考虑一些常见的开发板，如Raspberry Pi、Arduino和NVIDIA Jetson等，以及一些专用的机器人控制芯片，如Xilinx Zynq系列和TI Sitara系列等。具体的选择还需根据机器人控制系统的需求和预算进行评估。

四、用电压型控制芯片好还是电流型控制芯片好？

电流型芯片原理就是电流峰值信号和电压信号合成产生PWM调制 电压型控制芯片是电压反馈信号与三角波斜坡比较产生PWM 这也是电压型和电流型芯片的最基本区别

五、墨子智能儿童陪伴机器人用的是什么芯片?

使用了在炬芯科技ATS3603高端芯片，好处就是拥有强大的运算能力和自我学习能力。在接收指令后，它能精确识别并迅速回应，并对新信息进行记忆，响应非常灵敏。

六、人工智能芯片用gpu还是cpu

人工智能芯片用GPU还是CPU

人工智能（AI）技术的发展已经深刻影响了我们的生活和工作方式。从自动驾驶汽车到智能语音助手，从医学诊断到金融预测，人工智能正在不断拓展其应用领域。而在人工智能系统中，人工智能芯片起着至关重要的作用。那么在选择人工智能芯片时，是应该选择GPU还是CPU呢？

GPU vs. CPU

GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）和CPU（Central Processing Unit，中央处理器）是两种常见的处理器架构。在人工智能应用中，GPU和CPU各有优势，下面我们将就人工智能芯片使用GPU还是CPU展开讨论。

GPU的优势

GPU以其强大的并行计算能力而闻名。相比之下，CPU更适合顺序计算，而GPU则能够同时处理大量数据。在训练深度学习模型时，需要进行大量的矩阵乘法和并行计算，这正是GPU的强项。因此，许多人工智能领域的研究者和工程师选择在训练深度学习模型时使用GPU。

此外，GPU的处理器核心数量通常比CPU多得多，这使得GPU在处理大规模数据集时更为高效。对于需要进行复杂计算的人工智能任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理，GPU通常能够提供更好的性能。

CPU的优势

尽管GPU在并行计算方面有着显著优势，CPU在一些特定任务上仍然表现出色。例如，在处理序列数据、控制流程以及执行特定算法时，CPU往往比GPU更为适用。此外，对于一些对计算速度没有严格要求的人工智能任务，选择CPU也是一个不错的选择。

CPU还具有更好的灵活性和通用性。相比之下，GPU更适合于大规模并行计算，而CPU更适用于各种不同类型的任务。因此，在一些对处理器性能要求较为综合的应用场景中，选择CPU可能更为合适。

在人工智能芯片中的选择

在设计人工智能芯片时，通常会根据具体的应用场景来选择使用GPU还是CPU。对于需要大规模并行计算的深度学习任务，通常会选择集成GPU核心的人工智能芯片，以实现更高的性能和效率。

然而，并非所有的人工智能任务都需要大规模并行计算。在一些对处理器灵活性和通用性要求较高的应用场景中，选择集成CPU核心的人工智能芯片可能更为合适。这样可以在保证性能的同时，兼顾处理器的通用性和灵活性。

此外，一些人工智能芯片还会同时集成GPU和CPU核心，以兼顾两者的优势。这样的设计可以根据具体的任务需求，灵活地选择在GPU和CPU之间进行计算，从而实现更好的性能和效率。

结论

在人工智能芯片中选择使用GPU还是CPU取决于具体的任务需求和应用场景。对于大规模并行计算的深度学习任务，GPU通常能够提供更好的性能。而对于处理器灵活性和通用性要求较高的任务，则选择CPU可能更为合适。在设计人工智能芯片时，可以考虑将GPU和CPU核心集成在一起，以实现更好的性能和效率。

七、比特币挖矿机，用DSP做还是FPGA做？

DSP是注重数据处理。算法很重要。FPGA主要是做逻辑电路.现在很多框架都是基于DSP和FPGA的组合平台，DSP作算法，FPGA作逻辑时序！FPGA一样可以做DSP（DSP就是数字信号处理英文缩写，数字信号处理与数字图像处理没有太大区别）,就意味着可以用FPGA做硬件设计来实现DSP芯片的功能，当然，相比较专业的DSP芯片 成本太高，因此你也没必要选择FPGA+DSP，就选择DSP芯片，算法得当就可以了!

八、tc118s用什么芯片控制？

全桥驱动芯片

TC118S是内置功率MOS的全桥驱动芯片，持续正常工作电流在1.8A，卡死电流（峰值电流）在2.5A，同时矽源特ChipSourceTek-TC118S内阻是1.6Ω，采用市场流通的SOP8封装，

矽源特ChipSourceTek-TC118S具有前进，停止，刹车，倒退四个功能，矽源特ChipSourceTek-TC118S具有过热保护功能，过流保护， 外围应用简单，不需要外围滤电容

九、机器人是用的核心处理芯片是MCU,存储器,ROM还是北桥芯片？

机器人试用的核心处理芯片，是MCu芯片

十、at变速箱控制芯片在内还是外？

AT变速箱的控制芯片通常位于变速箱的内部。

AT变速箱的控制芯片是一个电子控制单元（ECU），它负责接收来自车辆其他系统的传感器信号，并根据这些信号来控制变速箱的换挡和液力变矩器等部件的工作。控制芯片还会与车辆的发动机控制模块进行通信，以确保发动机和变速箱之间的协调运作。

需要注意的是，不同的车型和变速箱型号可能会有所不同，因此具体情况需要根据具体的车型和变速箱型号来判断。如果您有相关的问题，建议咨询专业的汽车维修人员或相关的汽车制造商。