XCS30XL-3CS256C_XQ7K410T-1RF900M导读

Xilinx作为一家以FPGA（现场可编程门阵列）为主的公司，战略在于“数据中心优先”、“加速核心市场发展”、“驱动自适应计算”三大方面。在今年先后发布一体化
SmartNIC 平台AlveoU25、最强7nm云端芯片Versal Premium、FPGA器件的创新型TCON（Timing
Controller，时序控制器）方案。

自2008年加入赛灵思公司以来，公司先后在28 nm、20 nm和16
nm三代工艺产品上连续三次获得冠军，获得了行业第一名，并通过集成和编程模式的突破，FPGA已向更广阔的应用领域发展。较近，作为首席执行官的掌门人，彭荣奎首次介绍了Cylinth公司的未来愿景和战略蓝图，并发布了一款超越FPGA的新突破产品-ACAP(AdaptiveCompute加速度平台，AdaptiveCompute加速度平台)，使赛灵思超越了FPGA的局限性，支持了从端到边缘到云的许多不同技术的快速创新。

XCS30XL-3BG280I

AI 引擎属于高度优化的处理器，包含下列主要特色： 32 位标量 RISC 处理器（名为 Scalar
Unit） 1 个 512b SIMD 矢量单元（可提供矢量定点/整数单元）和 1 个单精度浮点 (SPFP) 矢量单元 3 个地址生成器单元 (AGU)
超长指令字 (VLIW) 功能 3 个数据内存端口（2 个负载端口，1 个存储端口）直接流传输接口（2 个输入流，2 个输出流）。

四款产品中，旗舰处理器为锐龙9 5950X，和锐龙9
3950X一样，都是双CCD模块、16核心32线程、8MB二级缓存、64MB三级缓存，其中三级缓存从四块16MB变成了两块32MB，分别由8个核心共享，最高加速频率从4.7GHz来到了4.9GHz，基础频率则为3.4GHz。

针对AMD收购赛灵思的交易，华尔街日报分析指，AMD可能会利用其高股票估值作为谈判筹码，以推动这笔交易的进行，或让赛灵思以高价退市。今年以来，AMD股价飙升了89%，目前市值已超过1000亿美元，至1015.68亿美元。

但请注意，多个内核可在同一个 AI 引擎拼块上运行，并共享处理时间。这些函数专用于 AI
引擎的矢量处理器，支持您从 AI 引擎中发掘出巨大的处理性能。赛灵思将提供预构建内核（包含在库内），以供用户在其定制 Graph
中使用。如果您的目标是设计高性能内核，那么应考虑采用矢量处理器，它使用称为内部函数的专用函数。每个内核都将在单一 AI 引擎拼块上运行。任意 C/C++
代码均可用于对 AI 引擎进行编程。内核用于描述特定计算进程。标量处理器将处理大部分代码。

XQ4VFX60-10EF672M

XQ7VM485T-1RF1761M XQ7VX690T-1EF1930I
XQ7V585T-1RF1761M XQ7VX690T-1RF1930I XQ7V585T-1F1157I XQ7VX690T-1F1930I
XQ7V690T-2RF1761I XQ7V585T-2RF1761I XQ7V585T-1RF1761I XQ7VX330T-1RF1157M
XQ7V585T-L2RF1157E XQ7V585T-1RF1157M XQ7VX485T-1RF1761M XQ7V585T-1RF1157I
XQ7VX690T-2RF1157I XQ7VX330T-1RF1157I 。

XCS30XL-5VQ100C XCS30XL-5VQ100AKP XCS30XL-5VQ100
XCS30XL-5TQG144I XCS30XL-5TQG144C XCS30XL-5TQ84I XCS30XL-5TQ84C XCS30XL-5TQ280I
XCS30XL-5TQ280C XCS30XL-5TQ256I XCS30XL-5TQ256C XCS30XL-5TQ240I XCS30XL-5TQ240C
XCS30XL-5TQ208I 。

XQ4VFX60-10EF672M X04VF100-11F152I
XQ4VFX140-10FF1517I XQ4VLX60-10FFG1148M XQ4YLX60-10FF668M XQ4VSX35-9F668I
XQ4VLX25-11SF363M XQ4VLX25-SFG363 XQ4VLX25-10FF668I XQ4YFX60-10EF672M
XQ4VLX25-10SFG363M XQ4VLX25-10F68I XQ4VLX60-10FF68M XQ4VK60-10FF1148M
XQ4VLX160-10FF148I 。

XCS30XL-6VQ100C XCS30XL-6TQG144I XCS30XL-6TQG144C
XCS30XL-6TQ144I XCS30XL-6TQ144C XCS30XL-6TQ144 XCS30XL-6PQG208C XCS30XL-6PQ208I
XCS30XL-6PQ208C XCS30XL-6CSG280I XCS30XL-6CS280I XCS30XL-6CS280C
XCS30XL-6BGG256I XCS30XL-6BG256I 。

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。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。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。ACAP的推出将有助于赛灵思与更高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。显然这适用于英特尔和Nvidia。灵活性和适应性是ACAP的主要卖点。FPGA和ASIC之间的竞争将继续。

OpenCV中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat，CvMat和IplImage，这三种类型都可以代表和显示图像，但是，Mat类型侧重于计算，数学性较高。而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”，OpenCV对其中的图像操作(缩放、单通道提取、图像阈值操作等)进行了优化。