XC7K420T-2FFV1156I_XC7Z030L2FBG676I导读

今天，关于AMD的劲爆新闻比较多。优秀的性能以及出色的规格让消费者再一次直呼：AMD YES!。
首先，AMD正式揭晓了全新的Zen 3 CPU架构，并且带来了最新一代锐龙5000系列桌面处理器。

原有的芯片解决方案已经不能满足公司的需求，迫切需要开发新产品、新技术和新业务模式。数据的爆炸式增长对计算速度提出了越来越高的要求。摩尔定律在大中华区正在放缓，那里的创新正在高速增长。在Victor
Peng看来，几何倍数的大爆炸，从末端到边缘到云的人工智能应用，以及后摩尔定律计算，这些都不能被单一的架构所满足，这将是影响沉默和世界未来的三大趋势。

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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。标量处理器将处理大部分代码。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。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。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。

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。

此阵列中还包含AI 引擎接口（位于最后一行），以便于阵列中的其它器件（PS、PL 和
NoC）进行交互。在当前 ACAP 器件（例如，VC1902 器件）上，此阵列最多可包含 400 个拼块。这些 AI
引擎可排列组合为一组与内存、数据流和级联接口相连的二维AI 引擎拼块阵列。赛灵思 AI 引擎简介 在部分赛灵思 Versal ACAP 中包含了 AI
引擎。

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
的最短路径搜索算法。 GraphSim 是基于图的 ArtSim SSSP 算法。生成的存档符合 RFC 1952 GZIP 文件格式规范。 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。

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XCS30XL-6BG256C XCS30XL-5VQG100I XCS30XL-5VQG100C
XCS30XL-5VQ84I XCS30XL-5VQ84C XCS30XL-5VQ280I XCS30XL-5VQ280C XCS30XL-5VQ256I
XCS30XL-5VQ256C XCS30XL-5VQ240I XCS30XL-5VQ240C XCS30XL-5VQ208I XCS30XL-5VQ208C
XCS30XL-5VQ144I XCS30XL-5VQ144C XCS30XL-5VQ100I 。

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-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 。

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 。

有趣的是，从中可以看到，只有在 NoC 到 AI 引擎拼块之间才存在 AXI4 存储器映射直接通信通道，在
AI 引擎拼块到 NoC 之间却并不存在。

在OpenCV类型关系上，我们可以说IplImage类型继承自CvMat类型，当然还包括其他的变量将之解析成图像数据。IplImage类型较之CvMat多了很多参数，比如depth和nChannels。IplImage对图像的另一种优化是变量origin原点，为了弥补这一点，OpenCV允许用户定义自己的原点设置。