XCS30XL-3CS84I_XQ7VX485T-1RF1761M

发布时间:2020/10/12

XCS30XL-3CS84I_XQ7VX485T-1RF1761M导读

然而事实上,人眼本身就是“奇迹的造物”,可以通过瞳孔的放大缩小感知方寸之间的每一处亮部和暗部,而现实世界则跟随自然的照度不同拥有不同的亮部与暗部细节。影响图像质量包括分辨率、位深度、帧速率、色域、亮度五个要素,近年来4K/8K
60Hz/120Hz的显示面板逐渐被人耳熟能详,伴随着分辨率、位深度、帧速率升级,色域和亮度也被提出新的要求。
自从影像记录诞生以来,还原逼真世界的每一寸细节一直便是行业的终极追求。

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。
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。


XCS30XL-2BG256

四款产品中,旗舰处理器为锐龙9 5950X,和锐龙9
3950X一样,都是双CCD模块、16核心32线程、8MB二级缓存、64MB三级缓存,其中三级缓存从四块16MB变成了两块32MB,分别由8个核心共享,最高加速频率从4.7GHz来到了4.9GHz,基础频率则为3.4GHz。

但请注意,多个内核可在同一个 AI 引擎拼块上运行,并共享处理时间。这些函数专用于 AI
引擎的矢量处理器,支持您从 AI 引擎中发掘出巨大的处理性能。赛灵思将提供预构建内核(包含在库内),以供用户在其定制 Graph
中使用。如果您的目标是设计高性能内核,那么应考虑采用矢量处理器,它使用称为内部函数的专用函数。每个内核都将在单一 AI 引擎拼块上运行。任意 C/C++
代码均可用于对 AI 引擎进行编程。内核用于描述特定计算进程。标量处理器将处理大部分代码。


但是最近几年AMD的数据中心处理器业务在不断增长,与长期在该领域占据主导地位的英特尔竞争越来越激烈,赛灵思的加入将使AMD在与英特尔的竞争中处于更有利的地位,并在快速增长的电信、国防市场中占据更大的份额。

赛灵思 AI 引擎简介 在部分赛灵思 Versal ACAP 中包含了 AI 引擎。这些 AI
引擎可排列组合为一组与内存、数据流和级联接口相连的二维AI 引擎拼块阵列。在当前 ACAP 器件(例如,VC1902 器件)上,此阵列最多可包含 400
个拼块。此阵列中还包含AI 引擎接口(位于最后一行),以便于阵列中的其它器件(PS、PL 和 NoC)进行交互。


XCS30XL-3CS84I_XQ7VX485T-1RF1761M


XQ4VFX60-10FFG1152M

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 。

XCV1600E-6BG560I XCV1600E-6BG560C XCV1600E-6BG560
XCV1600E-6BG240I XCV1600E-6BG240C XCV1600E-5BG560I XCV1600E-4FG680I
XCV1600E-4FG680C XCV1600E-4BG560I XCV1600E-4BG560C XCV1600E XCV150TMPQ240-4

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

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 。

XCS30XL-3CS84I_XQ7VX485T-1RF1761M


有趣的是,从中可以看到,只有在 NoC 到 AI 引擎拼块之间才存在 AXI4 存储器映射直接通信通道,在
AI 引擎拼块到 NoC 之间却并不存在。

特别是在人工智能时代,赛灵思也希望利用这一优势实现对Intel和Invida的继承。这相当于销售的成功推广,这将在更高的层次上与英特尔和英伟达等公司展开竞争。面对英特尔、英伟达等竞争对手,我们应该把重点放在销售的核心竞争力上,即硬件水平可以根据不同的工作量和努力程度非常灵活、适应性强,而不是在传统领域与之竞争。acap的引入将有助于销售人员在新的市场上与更高级别的竞争对手展开竞争。灵活性是acap的核心卖点之一。显然,这是针对英特尔和英伟达的。由于较大的竞争对手altera在2015年已经落入英特尔的囊中,销售的新竞争对手已经成为英特尔、nvida等公司。