XC7K480T-2FFG1156C_XC7Z10-FFG900ABX導(dǎo)讀
為了更好地適應(yīng)智能互聯(lián)的新世界，賽靈思繼續(xù)以“柔性平臺”為產(chǎn)品核心，抓住新的產(chǎn)業(yè)機(jī)遇，制定三大發(fā)展戰(zhàn)略，以支持更廣泛的市場應(yīng)用。Victor Peng指出，第一種策略是“數(shù)據(jù)中心優(yōu)先”。在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域，重要的是要認(rèn)識到，賽靈思不僅可以支持計算加速和數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用，還可以支持創(chuàng)造價值的存儲和網(wǎng)絡(luò)。
Xilinx作為一家以FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）為主的公司，戰(zhàn)略在于“數(shù)據(jù)中心優(yōu)先”、“加速核心市場發(fā)展”、“驅(qū)動自適應(yīng)計算”三大方面。在今年先后發(fā)布一體化 SmartNIC 平臺AlveoU25、最強(qiáng)7nm云端芯片Versal Premium、FPGA器件的創(chuàng)新型TCON（Timing Controller，時序控制器）方案。
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文本是人類最具智慧、最有影響力的創(chuàng)造之一。文本中所蘊(yùn)含的豐富、精確的高級語義可以幫助我們理解周遭世界，并用于構(gòu)建可部署在真實環(huán)境中的自主運(yùn)行解決方案。因此，自然環(huán)境下的自動文本讀取，也稱為場景文本檢測/識別或 Photo OCR（Optical Character Recognition，光學(xué)字符識別），已成為計算機(jī)視覺領(lǐng)域中關(guān)注度和重要性日益提高的研究課題。
它能夠根據(jù)軟件和算法自動適配賽靈思硬件，無需具備 VHDL 或 Verilog 專業(yè)知識。賽靈思 Vitis? 是一款免費、開源的開發(fā)平臺，可將硬件模塊封裝成軟件可調(diào)用功能，同時與標(biāo)準(zhǔn)的開發(fā)環(huán)境、工具和開源庫兼容。
Go 語言轉(zhuǎn)換至 FPGA 平臺使用軟件定義的芯片構(gòu)建定制的、可重編程的低延遲加速器。 GraphSim 是基于圖的 ArtSim SSSP 算法。生成的存檔符合 RFC 1952 GZIP 文件格式規(guī)范。它是一個預(yù)配置的、隨時可運(yùn)行的圖像，用于在亞馬遜的 FGPA 加速 F1 上執(zhí)行 Dijkstra 的最短路徑搜索算法。GZIP 加速器提供的硬件加速 gzip 壓縮速度比 CPU 壓縮速度快 25 倍。
這次一共發(fā)布了4款CPU，分別是Ryzen9 5950X、Ryzen9 5900X、Ryzen7 5800X和Ryzen5 5600X。由于AMD在今年1月的CES上推出銳龍4000系列筆記本平臺APU處理器，為了方便消費者識別并搜索，這次Zen 3架構(gòu)處理器系列直接被命名為5000系列。
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XCS30XL-6BG256C XCS30XL-5VQG100I XCS30XL-5VQG100C XCS30XL-5VQ84I XCS30XL-5VQ84C XCS30XL-5VQ280I XCS30XL-5VQ280C XCS30XL-5VQ256I XCS30XL-5VQ256C XCS30XL-5VQ240I XCS30XL-5VQ240C XCS30XL-5VQ208I XCS30XL-5VQ208C XCS30XL-5VQ144I XCS30XL-5VQ144C XCS30XL-5VQ100I 。
XC7K325T-1FFG676C XC7K325T-1FFG676 XC7K325T-1FF900I XC7K325T-1FF900I XC7K325T-1FF900C XC7K325T-1FF900C XC7K325T-1FF676I XC7K325T-1FF676C XC7K325T-1FBG900I XC7K325T-1FBG900C XC7K325T-1FBG900 XC7K325T-1FBG676I XC7K325T-1FBG676C XC7K325T-1FBG676 XC7K325T-1FB900I XC7K325T-1FB900C XC7K325T-1FB676I XC7K325T-1FB676C 。
XCV200-5BGG256I XCV200-5BGG256C XCV200-5BG352I XCV200-5BG352C XCV200-5BG256I XCV200-5BG256C XCV200-4PQG240I XCV200-4PQG240C XCV200-4PQ240I XCV200-4PQ240C XCV200-4PQ240 XCV200-4PQ240 XCV200-4FGG456I XCV200-4FGG456C XCV200-4FGG256I XCV200-4FGG256C XCV200-4FG456I XCV200-4FG456C 。
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 。
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該夾層卡基于賽靈思UltraScale+? VU37P FPGA并搭載 8GB HBM 存儲器，符合開放加速器基礎(chǔ)設(shè)施(OAI)規(guī)格，可支持七條 25Gbps x8 鏈路，為分布式加速提供了豐富的模塊間系統(tǒng)拓?fù)洹３酥?，賽靈思還發(fā)布了全球首款基于 FPGA 的開放計算加速器模塊(OAM)的概念驗證板。
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%。即使在賽靈思、intel等芯片巨頭的cpu等芯片設(shè)計中，他們也會先在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。隨著5G和人工智能的發(fā)展，預(yù)計到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；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。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。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%。
