XC5VLX50T-1FF665C_XC5VLX85-2FF1153I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。

CPU+GPU+FPGA的加速计算，无疑瞄准的是数据中心领域这一蓝海，Intel此前已多次表明已是围绕数据为中心的一家企业，而英伟达则在最近提出的收购案以及发布的各种新产品中不断透露“占领高地”的决心……。

XC4VLX25-10FFG668I

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。

随着人类语言书写形式的演进，已经发展出数千种独特的字体系。再加上大小写（大写/小写/全大全小/小型大写）、斜体（意大利体/罗马体）、缩放体（横向缩放）、粗细、指定大小（显示/文本）、波痕体、衬线（总体分为衬线体和无衬线体），这一数量可以扩充到数百万，使得文本识别成为机器学习领域中一个振奋人心的专业学科。

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。

不过，到了第三季度，半导体市场需求复苏明显，成本支出增加，新一轮并购浪潮随之兴起。这两笔交易让全球半导体格局正经历着新一轮的并购与洗牌。实际上，受到新冠疫情和中美关系影响，2020年本应是半导体市场并购活动低迷的一年。
据第三方分析机构IC
Insights于9月29日发布的报告数据显示，2020年前九个月，全球半导体并购总价值飙升至631亿美元，其中Nvidia-Arm和ADI-Maxim的两笔交易约占2020年并购总额的97％。
如果AMD达成与赛灵思收购协议，2020年的半导体并购交易额也可能升至931亿美元，成为半导体行业有史以来第三大并购年。今年第一季度半导体并购交易额为18亿美元，第二季度仅达到1.65亿美元。

XC6VLX130T-2FF784I

XC6VLX240T-1FFG784I XC6VLX240T-2FF1156C
XC6VLX365T-1FFG1759C XC6VLX240T-1FFG784C XC6VLX240T-3FF784C XC6VLX240T-3FFG784C
XC6VLX365T-1FF1759C XC6VLX240T-3FFG1156C XC6VLX365T-2FF1156C XC6VLX365T-2FF1759I
XC6VLX240T-3FFG1759C XC6VLX365T-2FF1156I XC6VLX550T-1FFG1760I
XC6VLX550T-2FF1760C XC6VLX550T-2FF1759I XC6VLX550T-1FFG1759C XC6VLX365T-1FF1759I
XC6VLX365T-1FF1156C XC6VLX365T-1FF1156I XC6VLX550T-2FF1759C 。

XC6VLX75T-1FF784C XC6VLX75T-1FF484I XC6VLX75T-1FF484C
XC6VLX75T-3FFG784C XC6VLX75T-3FFG484C XC6VLX760-1FF1760I XC6VLX760-1FF1760C
XC6VLX550T-2FFG1760C XC6VLX760-2FF1760C XC6VLX550T-2FFG1759C
XC6VLX550T-2FFG1759I XC6VLX75T-2FF784I XC6VLX75T-2FF784C XC6VLX75T-2FFG484I
XC6VLX75T-2FFG484C XC6VLX75T-2FFG784I XC6VLX75T-2FFG784C XC6VLX75T-3FF784C
XC6VLX75T-3FF484C XC6VLX365T-1FFG1156C XC6VLX365T-1FFG1759I XC6VLX365T-2FF1759C
XC6VLX365T-1FFG1156I 。

XCV200-6BG256AF XCV200-5PQG240I XCV200-5PQG240C
XCV200-5PQ240I XCV200-5PQ240C XCV2005PQ240C XCV200-5FGG456I XCV200-5FGG456C
XCV200-5FGG256I XCV200-5FGG256C XCV200-5FG456I XCV200-5FG456C XCV200-5FG456
XCV200-5FG256I XCV200-5FG256C XCV200-5BGG352I XCV200-5BGG352C 。

XC7K410T-2FFG900I XC7K410T-2FFG900C XC7K410T-2FFG676I
XC7K410T-1FFG900I XC7K480T-1FFG1156I XC6VLX550T-3FFG1760C XC6VLX75T-1FFG784C
XC6VLX75T-1FFG484I XC6VLX75T-1FFG484C XC6VLX75T-1FF784I XC6VLX365T-3FF1759C
XC6VLX365T-3FFG1156C XC6VLX365T-2FFG1156C XC6VLX550T-2FF1760I
XC6VLX550T-3FFG1759C XC6VLX550T-3FF1760C XC6VLX550T-3FF1759C
XC6VLX550T-2FFG1760I 。

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。

但是，CvMat更抽象，它的元素数据类型并不仅限于基础数据类型，而且可以是任意的预定义数据类型，比如RGB或者别的多通道数据。在openCV中，CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”，尤其是对其中的图像操作进行一定程度的优化。OpenCV没有向量(vector)的数据结构，但当我们要表示向量时，需要用矩阵数据表示。