XCS30XL-4PC84C_XQ2VT40-5FG676M導(dǎo)讀
事實(shí)上，類似的劇情早在2015年就已上演，當(dāng)年Intel（英特爾）以167億美元收購了FPGA制造商Altera，而Altera則也順勢為Intel后續(xù)的“CPU+xPU（GPU+FPGA+ASIC+eASIC）”戰(zhàn)略提供了最堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。 而AMD和Xilinx方面，則一直以來合作緊密，此前為AMD EPYC（霄龍）數(shù)據(jù)中心處理器提供的NVMe HA，NVMe TC以及Embebded RDMA等一系列面向存儲(chǔ)系統(tǒng)的IP，可以幫助AMD構(gòu)建低延時(shí)的高效數(shù)據(jù)通路，從而實(shí)現(xiàn)高效的FPGA的存儲(chǔ)加速功能。
它利用高帶寬片上網(wǎng)絡(luò) (NoC) 將代表處理器系統(tǒng) (PS) 的標(biāo)量引擎、代表可編程邏輯 (PL) 的自適應(yīng)引擎與智能引擎有機(jī)結(jié)合在一起。Versal 自適應(yīng)計(jì)算加速平臺(tái) (ACAP) 是基于 TSMC 7nm FinFET 工藝技術(shù)構(gòu)建的最新一代賽靈思器件。
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針對(duì)AMD收購賽靈思的交易，華爾街日報(bào)分析指，AMD可能會(huì)利用其高股票估值作為談判籌碼，以推動(dòng)這筆交易的進(jìn)行，或讓賽靈思以高價(jià)退市。今年以來，AMD股價(jià)飆升了89%，目前市值已超過1000億美元，至1015.68億美元。
。 但是最近幾年AMD的數(shù)據(jù)中心處理器業(yè)務(wù)在不斷增長，與長期在該領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位的英特爾競爭越來越激烈，賽靈思的加入將使AMD在與英特爾的競爭中處于更有利的地位，并在快速增長的電信、國防市場中占據(jù)更大的份額。
四款產(chǎn)品中，旗艦處理器為銳龍9 5950X，和銳龍9 3950X一樣，都是雙CCD模塊、16核心32線程、8MB二級(jí)緩存、64MB三級(jí)緩存，其中三級(jí)緩存從四塊16MB變成了兩塊32MB，分別由8個(gè)核心共享，最高加速頻率從4.7GHz來到了4.9GHz，基礎(chǔ)頻率則為3.4GHz。
與標(biāo)準(zhǔn)芯片不同，它們可以在生產(chǎn)后重新編程。這使得它們在快速原型制作和快速出現(xiàn)的技術(shù)中擁有很高的價(jià)值。 在FPGA領(lǐng)域，英特爾是另一個(gè)主要參與者，其通過2015年收購Altera在該領(lǐng)域建立了自己的業(yè)務(wù)。賽靈思主要被稱為現(xiàn)場可編程邏輯門陣列（FPGA）的微芯片，是該領(lǐng)域的龍頭公司。
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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 。
XCS30XL-PQ208AKP xcs30xlpq208akp XCS30XLPQ208-4C XCS30XLPQ208-3C XCS30XL-PQ208 XCS30XLPQ208 XCS30XLP208 XCS30XL-CS280AKP0221 XCS30XL-BQ256AKP XCS30XL-BGG256AKP XCS30XLBGG256AKP XCS30XL-BG256AKP XCS30XLBG256AKP XCS30XL-BG256 XCS30XLBG256 XCS30XL-6VQG100I XCS30XL-6VQ100I 。
XCS30XL-5TQ208C XCS30XL-5TQ144I XCS30XL-5TQ144C XCS30XL5TQ144C XCS30XL-5TQ100I XCS30XL-5TQ100C XCS30XL-5PQG240C XCS30XL-5PQG208I XCS30XL-5PQG208C XCS30XL-5PQ84I XCS30XL-5PQ84C 。
XQ6VLX130T-1RF1156M XQ6VLX240T-1RF1759M XQ6VLX550T-L1RF1759I XQ6VSX315T-L1FFG1156I XQ6VLX240T-2RF1759I XQ6VLX240T-1RF1156M XQ6VLX240T-2FFG1156I XQ6VLX130T-1FFG1156M XQ6VLX130T-2FFG1156I XQ6VLX130T-1RF784I XQ6VLX130T-1FFG1156I. XQ6VLX240T-1RF784M XQ6VLX240T-2RF1156I. 。
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即使在賽靈思、intel等芯片巨頭的cpu等芯片設(shè)計(jì)中，他們也會(huì)先在fpga上進(jìn)行模擬，然后進(jìn)行芯片的流式處理，更不用說近年來許多ai算法公司推出的ai專用芯片了。2013年，全球fpga市場規(guī)模為45.63億美元，到2018年，這一數(shù)字將增長到63.35億美元。隨著5G和人工智能的發(fā)展，預(yù)計(jì)到2025年，F(xiàn)PGAs的規(guī)模將達(dá)到125.21億美元左右。一方面，芯片制造商需要依靠fpga進(jìn)行仿真和原型設(shè)計(jì)；另一方面，cpu、gpu、fpga和asic（專用集成電路）在人工智能市場上的競爭日益激烈。在全球的fpga市場上，賽靈思和altera兩大廠商的市場份額約為90%。銷售收入8.5億美元，比上年同期增長24%；凈利潤2.41億美元，比去年同期增長27%。
我們通過快速角點(diǎn)的例子，說明通常用VivadoHLS實(shí)現(xiàn)OpenCV的流程。最后，將改寫的OpenCV設(shè)計(jì)中的函數(shù)，替換為HLS提供的相應(yīng)功能的視頻函數(shù)，并使用VivadoHLS綜合，在Xilinx開發(fā)環(huán)境下在FPGA可編程邏輯或作為Zynq SoC硬件加速器實(shí)現(xiàn)。接著，建立基于視頻數(shù)據(jù)流鏈的OpenCV處理算法，改寫前面OpenCV的通常設(shè)計(jì)，這樣的改寫是為了與HLS視頻庫處理機(jī)制相同，方便后面步驟的函數(shù)替換。當(dāng)然，這些可綜合代碼也可在處理器或ARM上運(yùn)行。首先，開發(fā)基于OpenCV的快速角點(diǎn)算法設(shè)計(jì)，并使用基于OpenCV的測試激勵(lì)仿真驗(yàn)證這個(gè)算法。
