XC6VLX550T-L1FFG1759C_XC5VLX85-2FF1153I导读

而AMD和Xilinx方面，则一直以来合作紧密，此前为AMD EPYC（霄龙）数据中心处理器提供的NVMe
HA，NVMe TC以及Embebded
RDMA等一系列面向存储系统的IP，可以帮助AMD构建低延时的高效数据通路，从而实现高效的FPGA的存储加速功能。事实上，类似的剧情早在2015年就已上演，当年Intel（英特尔）以167亿美元收购了FPGA制造商Altera，而Altera则也顺势为Intel后续的“CPU+xPU（GPU+FPGA+ASIC+eASIC）”战略提供了最坚实的基础。

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。 “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”。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。

XC6VSX475T-1FFG1156LC

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。 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。生成的存档符合 RFC 1952 GZIP 文件格式规范。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。

如果使用 ASIC 等固定功能的芯片实现 AI 网络，则可能因先进 AI
模型的高速创新而迅速过时。与此同时，AI 算法正在快速演进发展，且速度快于传统芯片开发周期的速度。

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。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。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。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。

与此前的平台相比，系统级单位功耗性能提高了 4 倍。它支持赛灵思 Vitis AI，后者为使用加速库构建
AI 推断提供了广泛功能。此外，它还提供了优异的高层次综合（HLS）功能。Softnautics 选择赛灵思 Ultrascale+
平台是因为它提供了最优秀的应用处理和 FPGA 加速功能。

XC4VLX25-12SFG363C

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 。

XCV1000E-7C/BG728 XCV1000E-7BGG560I XCV1000E-7BGG560C
XCV1000E-7BG728I XCV1000E-7BG728C-L XCV1000E7BG728C0798 XCV1000E-7BG728C-0773
XCV1000E7BG728C0773 XCV1000E-7BG728C-0763 XCV1000E7BG728C0763 XCV1000E-7BG728C
XCV1000E-7BG728C XCV1000E7BG728C XCV1000E-7BG680C XCV1000E-7BG560I 。

XC6VLX130T-1FFG1156C XC6VLX130T-3FFG1156C
XC6VLX195T-1FF1156C XC6VLX130T-3FF484C XC6VLX130T-3FFG484C XC6VLX130T-2FF484C
XC5VTX240T-2FF1759I XC5VTX240T-2FFG1759C XC5VTX240T-2FFG1759I
XC6VLX130T-1FFG484C XC6VLX130T-1FFG484I XC6VLX130T-1FFG784C XC6VLX130T-1FFG784I
XC6VLX130T-1FF484C XC5VSX95T-3FF1136C XC5VSX95T-2FFG1136I XC5VTX240T-1FF1759C
XC5VTX240T-3FF1759C XC5VTX240T-3FFG1759C XC6VLX130T-1FF1156C XC6VLX130T-1FF1156I
。

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 。

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。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。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。

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。IplImage类型较之CvMat多了很多参数，比如depth和nChannels。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。