XC5VLX50-3FF676C

发布时间:2020/10/29

XC5VLX50-3FF676C_XC5VLX85-1FF676I导读

如图1所示,某些外部因素对功耗具有呈指数的影响;环境的微小变化即可造成预估功耗的重大变化。使用功耗估计工具虽难以达到精准,但仍然可以通过确认高功耗模块来为功耗优化提供极好的指导。功耗估计
功耗估计是低功耗设计中的一个关键步骤。虽然确定FPGA功耗的最准确方法是硬件测量,但功耗估计有助于确认高功耗模块,可用于在设计阶段早期制定功耗预算。

而显卡方面则也与NVIDIA打的“焦灼”,先后赢得了索尼、微软主机和三星手机的青睐。 “AMD
Yes”是最近期间网友对AMD逐渐步入高光时刻的最大评价,自2014 年10
月苏姿丰升任总裁兼CEO,作风强势又极具亲和力的苏姿丰也被粉丝们亲切地称为“苏妈”。尤其是锐龙、霄龙处理器,从笔记本到桌面再到数据中心都硕果累累。


XC5VLX50-2FFG676C

动态功耗问题则用低电容电路和定制模块来解决。DSP模块中乘法器的功耗不到FPGA架构所构建乘法器的20%。鉴于制造偏差可导致漏电流分布范围很大,可筛选出低漏电流器件,以有效提供核心漏电功耗低于60%的器件。为了减少静态功耗,还全面采用了较长沟道和较高阈值的晶体管。FPGA的设计中使用了多种功耗驱动的设计技术。以Xilinx
Virtex系列为例,因为配置存储单元可占到FPGA中晶体管数的1/3,所以在该系列中使用了一种低漏电流的“midox”晶体管来减少存储单元的漏电流。

与 AI 推断实现方案类似,非 AI
的预处理和后处理功能开始需要某种形式的加速。此外还有第三个挑战,而这也是较少为人所知的一个,其出现的原因在于 AI
推断无法单独部署。这些传统的处理功能必须运行在与 AI 功能相同的吞吐量下,同样需要实现高性能与低功耗。例如,图像可能需要完成解压缩和缩放后才能符合 AI
模型的数据输入要求。真正的 AI 部署通常需要非 AI 处理,无论是在 AI 功能之前还是之后。

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。最终,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。

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。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。 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。 GraphSim 是基于图的 ArtSim SSSP
算法。


XC5VSX50T-2FFG1136C

XC5VSX50T-1FFG665C XC5VSX35T-2FFG665C
XC5VSX50T-1FF1136C XC5VSX35T-1FFG665I XC5VSX35T-3FF665C XC5VSX35T-3FFG665C
XC5VSX240T-2FFG1738I XC5VSX35T-2FFG665I XC5VSX240T-2FF1738I XC5VSX240T-2FFG1738C
XC5VSX35T-1FF665I XC5VSX240T-2FF1738C XC5VSX240T-3FFG1738C XC5VSX35T-1FF665C
XC5VSX240T-1FF1738C XC5VSX240T-3FF1738C XC5VSX240T-1FFG1738C XC5VSX240T-1FF1738I
XC5VSX240T-1FFG1738I XC5VLX85T-2FFG1136C XC5VLX85T-2FFG1136I XC5VLX85T-3FF1136C
XC5VLX85T-3FFG1136C XC5VLX85T-1FFG1136C XC5VLX85T-1FFG1136I XC5VLX85T-2FF1136C
XC5VLX85T-2FF1136I 。

XC6VLX365T-3FFG1759C XC6VLX550T-1FF1760C
XC6VLX550T-1FF1759I XC6VLX365T-3FF1156C XC6VLX550T-1FF1760I XC6VLX550T-1FFG1760C
XC6VLX550T-1FFG1759I XC6VLX550T-1FF1759C XC6VLX240T-3FF1156C
XC6VLX240T-2FFG1759I XC6VLX240T-2FFG1759C XC6VLX240T-1FFG1759I
XC6VLX240T-1FFG1759C XC6VLX240T-1FFG1156I XC6VLX240T-1FFG1156C
XC6VLX240T-2FF1759I XC6VLX195T-2FFG784C XC6VLX195T-3FF1156C XC6VLX195T-3FF784C
XC6VLX240T-2FFG1156I XC6VLX240T-2FFG1156C XC6VLX240T-2FF784I XC6VLX240T-2FF784C
XC6VLX240T-3FF1759C XC6VLX240T-1FF784C XC6VLX240T-1FF1759I XC6VLX195T-1FFG784C

XC4VLX200-11FFG1513I XC4VLX200-12FF1513C
XC4VLX200-12FFG1513C XC4VLX200-10FFG1513C XC4VLX200-10FFG1513I
XC4VLX200-11FF1513C XC4VLX40-10FF1148I XC4VLX25-11FFG668C XC4VLX40-10FF668I
XC4VLX40-10FF1148C XC4VLX25-12FFG668C XC4VLX40-10FF668C XC4VLX25-12SFG363C
XC4VLX25-12FF668C XC4VLX25-11SF363I XC4VLX60-10FF1148I XC4VLX25-11SFG363I
XC4VLX25-11SF363C XC4VLX25-11FF668I XC4VLX25-11SFG363C XC4VLX25-11FFG668I
XC4VLX25-11FF668C XC4VLX160-10FFG1148I 。

XC5VLX85-3FFG1153C XC5VLX85-3FFG676C
XC5VLX85T-1FF1136C XC5VLX85T-1FF1136I XC5VLX85-2FFG676I XC5VLX85-2FFG676C
XC5VLX85-3FF676C XC5VLX85-1FF1153I XC5VLX50T-3FFG1136C XC5VLX85-1FFG1153C
XC5VLX85-1FF1153C XC5VLX85-1FF676C XC5VLX85-1FFG1153I XC5VLX85-2FF1153C
XC5VLX85-1FF676I XC5VLX85-1FFG676C XC5VLX85-2FF1153I XC5VLX85-2FFG1153C
XC5VLX85-1FFG676I XC5VLX85-2FF676C XC5VLX85-2FFG1153I XC5VLX85-3FF1153C
XC5VLX85-2FF676I XC5VLX50T-1FF665I XC5VLX50T-1FFG1136C XC5VLX50T-1FFG1136I
XC5VLX50T-1FFG665I 。

XC5VLX50-3FF676C_XC5VLX85-1FF676I


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。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。

因此,在用VivadoHLS实现OpenCV的设计中,需要将输入和输出HLS可综合的视频设计接口,修改为Video
stream接口,也就是采用HLS提供的video接口可综合函数,实现AXI4 video
stream到VivadoHLS中hls::Mat<>类型的转换。VivadoHLS视频处理函数库使用hls::Mat<>数据类型,这种类型用于模型化视频像素流处理,实质等同于hls::steam<>流的类型,而不是OpenCV中在外部memory中存储的matrix矩阵类型。