XC5VLX85-1FFG676C_XC5VSX240T-2FF1738C導(dǎo)讀
優(yōu)秀的性能以及出色的規(guī)格讓消費(fèi)者再一次直呼：AMD YES!。 首先，AMD正式揭曉了全新的Zen 3 CPU架構(gòu)，并且?guī)砹俗钚乱淮J龍5000系列桌面處理器。今天，關(guān)于AMD的勁爆新聞比較多。
在Victor Peng看來，幾何倍數(shù)的大爆炸，從末端到邊緣到云的人工智能應(yīng)用，以及后摩爾定律計算，這些都不能被單一的架構(gòu)所滿足，這將是影響沉默和世界未來的三大趨勢。數(shù)據(jù)的爆炸式增長對計算速度提出了越來越高的要求。原有的芯片解決方案已經(jīng)不能滿足公司的需求，迫切需要開發(fā)新產(chǎn)品、新技術(shù)和新業(yè)務(wù)模式。摩爾定律在大中華區(qū)正在放緩，那里的創(chuàng)新正在高速增長。
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XC5VLX330T-2FFG1738I
Softnautics 之所以選擇賽靈思技術(shù)來實(shí)現(xiàn)這個解決方案，是因?yàn)樗瑫r集成了 Vitis? AI 堆棧和強(qiáng)大的硬件功能。如今，賽靈思豐富多樣的強(qiáng)大平臺已為 70%_的新開發(fā)提供支持，引領(lǐng)著基于 FPGA 系統(tǒng)的設(shè)計發(fā)展趨勢。
。Softnautics 之所以選擇賽靈思技術(shù)來實(shí)現(xiàn)這個解決方案，是因?yàn)樗瑫r集成了 Vitis? AI 堆棧和強(qiáng)大的硬件功能。如今，賽靈思豐富多樣的強(qiáng)大平臺已為 70%_的新開發(fā)提供支持，引領(lǐng)著基于 FPGA 系統(tǒng)的設(shè)計發(fā)展趨勢。
但是，有機(jī)遇就會有挑戰(zhàn)。AI 推斷作為采用經(jīng)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)算法開展預(yù)測的過程，無論是部署在云端、邊緣還是終端，都要求在嚴(yán)格的功耗預(yù)算下提供優(yōu)異的處理性能。普遍的看法認(rèn)為，僅憑 CPU 難以滿足這一要求，需要某種形式的計算加速才能更高效地處理 AI 推斷工作負(fù)載。
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。生成的存檔符合 RFC 1952 GZIP 文件格式規(guī)范。 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。
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XC5VLX50T-2FFG665C
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 。
XC5VTX240T-2FF1759C XC5VTX240T-1FF1759I XC5VTX240T-1FFG1759C XC5VSX95T-3FFG1136C XC5VSX95T-1FFG1136C XC5VSX50T-3FFG665C XC5VSX95T-1FF1136C XC5VTX240T-1FFG1759I XC5VSX95T-2FFG1136C XC5VSX95T-1FFG1136I XC5VSX95T-2FF1136C XC5VSX95T-1FF1136I XC5VSX50T-2FF665C XC5VSX50T-2FFG665C XC5VSX50T-2FFG1136I XC5VSX95T-2FF1136I 。
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 。
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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2016年7月，賽靈思表示，在未來五年內(nèi)，它將成為一家全可編程公司，利用其優(yōu)勢幫助客戶區(qū)分和瞄準(zhǔn)云計算、物聯(lián)網(wǎng)、5G無線和嵌入式視覺等新興領(lǐng)域。這是自適應(yīng)計算加速平臺。目前，F(xiàn)PGA產(chǎn)品的主要系列有高性能virtex系列、中端kintex系列和低成本artix、spartan系列。Cyrus將其定義為不同于CPU、GPU和FPGA的新產(chǎn)品。事實(shí)上，2014年，賽靈思開始了新一代產(chǎn)品的研發(fā)，并于2018年初首次亮相。
因此，在用VivadoHLS實(shí)現(xiàn)OpenCV的設(shè)計中，需要將輸入和輸出HLS可綜合的視頻設(shè)計接口，修改為Video stream接口，也就是采用HLS提供的video接口可綜合函數(shù)，實(shí)現(xiàn)AXI4 video stream到VivadoHLS中hls::Mat<>類型的轉(zhuǎn)換。VivadoHLS視頻處理函數(shù)庫使用hls::Mat<>數(shù)據(jù)類型，這種類型用于模型化視頻像素流處理，實(shí)質(zhì)等同于hls::steam<>流的類型，而不是OpenCV中在外部memory中存儲的matrix矩陣類型。
