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XC7K410T-2FBG676C_XC7K420T-L2FFG1156E导读

半导体发展至今，不可避免的事实便是摩尔定律正在放缓。而在摩尔定律放缓，登纳德缩放比例定律和阿姆达尔定律接近瓶颈之下，摩尔甚至也曾给出“解药”，即“异构计算”，现在正是异构CPU与加速器的“黄金时代”。

。目前，赛灵思的市值约为260亿美元，今年以来该公司股价累计上涨约9%，略高于标普500指数7%的涨幅。 而AMD股价在今年累计上涨了 89%，目前的市值超过了 1000 亿美元，这得益于新冠疫情居家办公提升了 PC、游戏主机以及其他设备的市场需求，而这些设备使用了 AMD 芯片。

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它是一个预配置的、随时可运行的图像，用于在亚马逊的 FGPA 加速 F1 上执行 Dijkstra 的zui短路径搜索算法。 GraphSim 是基于图的 ArtSim SSSP 算法。 Go 语言转换至 FPGA 平台使用软件定义的芯片构建定制的、可重编程的低延迟加速器。GZIP 加速器提供的硬件加速 gzip 压缩速度比 CPU 压缩速度快 25 倍。生成的存档符合 RFC 1952 GZIP 文件格式规范。

与此前的平台相比，系统级单位功耗性能提高了 4 倍。它支持赛灵思 Vitis AI，后者为使用加速库构建 AI 推断提供了广泛功能。此外，它还提供了优异的高层次综合（HLS）功能。Softnautics 选择赛灵思 Ultrascale%2B 平台是因为它提供了zuiyou秀的应用处理和 FPGA 加速功能。

Softnautics 采用了赛灵思 Vitis AI 堆栈并运用该软件提供加速，开发出混合应用，同时实现了 LSTM 功能，通过将 TensorFlow-lite 移植/迁移到 ARM 进行有效的序列预测。图像预处理/后处理通过 Vivado 使用 HLS 实现，而 Vitis 的作用是使用连接文本提议网络（CTPN）完成推断。它使用 N2Cube 软件在处理侧（PS）运行。zui终，Softnautics 将该解决方案用于视频流水线中的实时场景文本检测，并使用可靠的数据集对模型进行改进。

如今，赛灵思丰富多样的强大平台已为 70%_的新开发提供支持，引领着基于 FPGA 系统的设计发展趋势。Softnautics 之所以选择赛灵思技术来实现这个解决方案，是因为它同时集成了 Vitis? AI 堆栈和强大的硬件功能。

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XCV200-5BGG256I XCV200-5BGG256C XCV200-5BG352I XCV200-5BG352C XCV200-5BG256I XCV200-5BG256C XCV200-4PQG240I XCV200-4PQG240C XCV200-4PQ240I XCV200-4PQ240C XCV200-4PQ240 XCV200-4PQ240 XCV200-4FGG456I XCV200-4FGG456C XCV200-4FGG256I XCV200-4FGG256C XCV200-4FG456I XCV200-4FG456C 。

XC7K160T-1FFG676I XC7K160T-1FFG676I XC7K160T-1FFG676C XC7K160T-1FFG676C XC7K160T-1FFG676ACX XC7K160T-1FF676I XC7K160T-1FF676C XC7K160T-1FBG676I XC7K160T-1FBG676C XC7K160T-1FBG484I XC7K160T-1FBG484I XC7K160T-1FBG484C XC7K160T-1FB676I XC7K160T-1FB676C XC7K160T-1FB484I XC7K160T-1FB484C XC7K160T 。

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随着当前芯片制造工艺越来越复杂，芯片设计越来越复杂，芯片设计者的成本猛增，芯片流媒体的风险进一步加大。降低芯片成本、降低芯片风险和缩短上市时间的需求将进一步激增。

英特尔的10nm仍然推迟，使得除了英特尔关注的云市场之外，Xilinx在收购Altera后占据了FPGA市场的主导地位。FPGA和ASIC之间的竞争将继续。显然这适用于英特尔和Nvidia。然而，在7纳米处，FPGA速度和密度大大提高，功耗也较低，因此这种竞争格局可能会发生变化，尤其是ASIC和FPGA。ACAP的推出将有助于赛灵思与更gao级别的竞争对手在新市场中展开竞争。拆分SoC原型和仿真市场。灵活性和适应性是ACAP的主要卖点。特别是在人工智能时代，Xilinx还希望通过这一优势实现英特尔和Nvidia的未来。