XC7K420T-2FFV1156C_XC7Z030-L2FBG484I导读

知情人士称，这项交易最快可能在下周敲定。超微半导体(AMD)正就收购芯片制造商赛灵思(Xilinx)进行深入谈判，该交易价值可能超过300亿美元。
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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”。

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和外界对待Arm的中立看法一样，一旦AMD成功收购赛灵思，下游客户在采购FPGA芯片以及相关解决方案时，只有英特尔和AMD两个选择，这会加重下游企业的担忧。赛灵思曾对媒体透露，因英特尔收购了Altera，让很多潜在客户为了中立原则，会将更多订单交给赛灵思，所以在近两年赛灵思在FPGA市场的份额大幅提升。
有业内人士分析指，如果AMD成功拿下赛灵思，这将为全球半导体行业带来新的竞争格局。

由于AMD在今年1月的CES上推出锐龙4000系列笔记本平台APU处理器，为了方便消费者识别并搜索，这次Zen
3架构处理器系列直接被命名为5000系列。这次一共发布了4款CPU，分别是Ryzen9 5950X、Ryzen9 5900X、Ryzen7
5800X和Ryzen5 5600X。

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。

AI 引擎阵列编程 AI 引擎拼块按 10 或 100
为单位组成阵列。创建嵌入多项指令的单一程序用于指定并行性将是一项冗长且近乎不可能的任务。因此 AI 引擎阵列模型编程与 Kahn 处理网络 (Kahn
Process Networks) 之间的共通之处在于自主计算进程通过通信边缘实现彼此互连，从而生成处理网络。

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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 。

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XCV200-4FG256C XCV2004FG256C XCV200-4FG256 XCV200-4BGG352I XCV200-4BGG352C
XCV200-4BGG256I XCV200-4BGG256C XCV200-4BG432C XCV200-4BG356C XCV200-4BG352I
XCV200-4BG352C XCV200-4BG256I XCV200-4BG256C XCV200-4BG256 。

XCS30XLTM-4CTQ144AKP XCS30XLPQG208AKP XCS30XLPQG208
XCS30XL-PQ240C XCS30XLPQ240AKPO313 XCS30XLPQ240AKP XCS30XL-PQ240-6C
XCS30XL-PQ240-4C XCS30XLPQ240-4C XCS30XL-PQ240 XCS30XL-PQ208C
XCS30XLPQ208BAK/AKP XCS30XL-PQ208AKPO441 XCS30XLPQ208AKP-4C XCS30XLPQ208AKP0637
。

XQ5VFX100T-2FFG1136I XQ5VFX130T-1FFG1738M
XQ5VFX100T-1EF1738I XQ5VFX100T XQ5VFX130T-1FFG1738I XQ5VLX85-1EF676M
XQ5VFX130T-1F1138I XQ5VFX100T-1F1136M XQ5VFX200T-DIE4058 XQ5VLX85-1EF676I
XQ51FX130T-1EF1738I XQ5VFX130T-2EF1738I. XQ5VFX100T-1F1136I XQ51FX130T-2EF1738I
XQ6VLX240T-2RF1156I XQ6VLX130T-1FFG1156I 。

首先，开发基于OpenCV的快速角点算法设计，并使用基于OpenCV的测试激励仿真验证这个算法。当然，这些可综合代码也可在处理器或ARM上运行。最后，将改写的OpenCV设计中的函数，替换为HLS提供的相应功能的视频函数，并使用VivadoHLS综合，在Xilinx开发环境下在FPGA可编程逻辑或作为Zynq
SoC硬件加速器实现。接着，建立基于视频数据流链的OpenCV处理算法，改写前面OpenCV的通常设计，这样的改写是为了与HLS视频库处理机制相同，方便后面步骤的函数替换。我们通过快速角点的例子，说明通常用VivadoHLS实现OpenCV的流程。

事实上，2014年，赛灵思开始了新一代产品的研发，并于2018年初首次亮相。这是自适应计算加速平台。Cyrus将其定义为不同于CPU、GPU和FPGA的新产品。2016年7月，赛灵思表示，在未来五年内，它将成为一家全可编程公司，利用其优势帮助客户区分和瞄准云计算、物联网、5G无线和嵌入式视觉等新兴领域。目前，FPGA产品的主要系列有高性能virtex系列、中端kintex系列和低成本artix、spartan系列。