XCS30XL-3CS280I_XQ7VX690T-2RF1157I导读

超微半导体(AMD)正就收购芯片制造商赛灵思(Xilinx)进行深入谈判，该交易价值可能超过300亿美元。
。 知情人士称，这项交易最快可能在下周敲定。

今天，关于AMD的劲爆新闻比较多。优秀的性能以及出色的规格让消费者再一次直呼：AMD YES!。
首先，AMD正式揭晓了全新的Zen 3 CPU架构，并且带来了最新一代锐龙5000系列桌面处理器。

XCS30XL-3CS208I

。
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。

与标准芯片不同，它们可以在生产后重新编程。这使得它们在快速原型制作和快速出现的技术中拥有很高的价值。
在FPGA领域，英特尔是另一个主要参与者，其通过2015年收购Altera在该领域建立了自己的业务。赛灵思主要被称为现场可编程逻辑门阵列（FPGA）的微芯片，是该领域的龙头公司。

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。 GraphSim
是基于图的 ArtSim SSSP 算法。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。生成的存档符合 RFC 1952
GZIP 文件格式规范。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。

这意味着除了拼块本地的内存，AI 引擎还可以访问 3 个相邻拼块的本地内存（除非拼块位于阵列边缘）。每个
AI 引擎拼块都包含： 1 个拼块互连模块，用于处理 AXI4-Stream 和存储器映射 AXI4 输入/输出 1 个存储器模块，其中包含 32 KB
数据内存，细分为 8 个内存 bank、1 个内存接口、DMA 和各种锁定。 1 个 AI 引擎 AI 引擎可访问全部 4 个方向中的多达 4 个内存模块（作为
1 个连续存储器块）。

XQ4VLX25-10F68I

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
。

XQ4VLX40-10FF668I XQ4VSX55-10CF1148M
XQ4WLX25-10FF668M XQ47LX60-10FF668M XQ5VFX130T-2EF1738I XQ5VFX130T-1EF1738I
XQ5VLX110-1EF1153I XQ5VFX130T-1F1738I XQ5VFX130T-1F1738C XQ5VFX70T-1EF1136I
XQ5VFX100T-1EF1136M XQ5VFX100T-1F1738I XQ5VFX100T-1EF1136I XQ5VSX95T-1EF1136I
XQ5VSX95T-2EF1136I XQ5VFX70T-1EF1136M XQ5VFX130T-1FF1738I 。

XQ4VFX60-10EF672M X04VF100-11F152I
XQ4VFX140-10FF1517I XQ4VLX60-10FFG1148M XQ4YLX60-10FF668M XQ4VSX35-9F668I
XQ4VLX25-11SF363M XQ4VLX25-SFG363 XQ4VLX25-10FF668I XQ4YFX60-10EF672M
XQ4VLX25-10SFG363M XQ4VLX25-10F68I XQ4VLX60-10FF68M XQ4VK60-10FF1148M
XQ4VLX160-10FF148I 。

英特尔的10nm仍然推迟，使得除了英特尔关注的云市场之外，Xilinx在收购Altera后占据了FPGA市场的主导地位。然而，在7纳米处，FPGA速度和密度大大提高，功耗也较低，因此这种竞争格局可能会发生变化，尤其是ASIC和FPGA。特别是在人工智能时代，Xilinx还希望通过这一优势实现英特尔和Nvidia的未来。ACAP的推出将有助于赛灵思与更高级别的竞争对手在新市场中展开竞争。拆分SoC原型和仿真市场。显然这适用于英特尔和Nvidia。灵活性和适应性是ACAP的主要卖点。FPGA和ASIC之间的竞争将继续。

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。