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发布时间:2020/10/13

XC7K420T-3FF1156C_XC7Z030-L2FFG676I导读

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。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。

对于每一代产品,Xilinx
都不断提升其节电功能,包括工艺改进、架构创新、电压缩放策略以及高级软件优化策略等。电源估算、热模型、全面软件支持和演示板现已开始针对所有产品系列公开提供。以下是特定产品组合功能的详细信息、芯片工艺优势和基准比较。Xilinx
器件可通过精选芯片工艺和功耗架构为所有产品组合实现高电源效率,包括 Spartan-6 系列及 7 系列、UltraScale? 以及 UltraScale+?
FPGA 和 SoC。


XC7K325T-3FFG900C

和外界对待Arm的中立看法一样,一旦AMD成功收购赛灵思,下游客户在采购FPGA芯片以及相关解决方案时,只有英特尔和AMD两个选择,这会加重下游企业的担忧。赛灵思曾对媒体透露,因英特尔收购了Altera,让很多潜在客户为了中立原则,会将更多订单交给赛灵思,所以在近两年赛灵思在FPGA市场的份额大幅提升。
有业内人士分析指,如果AMD成功拿下赛灵思,这将为全球半导体行业带来新的竞争格局。

锐龙5
5600X对比i5-10600K,单线程高出19%,多线程高出20%,1080p游戏性能高出13%。从官方给出的对比数据来看,全新一代锐龙5000系列处理器比竞争对手的十代产品强太多:
锐龙9 5900X对比i9-10900K,单线程高出13%,多线程高出23%,1080p下游戏性能高出3%。 锐龙7
5800X对比i7-10700K,单线程高出9%,多线程高出11%,1080p游戏性能持平。 其中,锐龙9
5900X处理器更是被AMD夸赞为“世界上最好的游戏CPU”——此前这个称号,一直掌握在英特尔手里。全新的架构,最强的游戏处理器该来的还是来了,等等党没白等。

由于AMD在今年1月的CES上推出锐龙4000系列笔记本平台APU处理器,为了方便消费者识别并搜索,这次Zen
3架构处理器系列直接被命名为5000系列。这次一共发布了4款CPU,分别是Ryzen9 5950X、Ryzen9 5900X、Ryzen7
5800X和Ryzen5 5600X。

从 PL 到 AI 引擎阵列的连接是使用 AXI4-Stream 接口通过 PL 和 NoC
接口拼块来实现的。 。从 NoC 到 AI 引擎阵列的连接是使用 AXI4 存储器映射接口通过 NoC 接口拼块来实现的。AI 引擎接口包含PL 和 NoC
接口拼块以及配置拼块。


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XQ5VFX100T-2FFG1136I XQ5VFX130T-1FFG1738M
XQ5VFX100T-1EF1738I XQ5VFX100T XQ5VFX130T-1FFG1738I XQ5VLX85-1EF676M
XQ5VFX130T-1F1138I XQ5VFX100T-1F1136M XQ5VFX200T-DIE4058 XQ5VLX85-1EF676I
XQ51FX130T-1EF1738I XQ5VFX130T-2EF1738I. XQ5VFX100T-1F1136I XQ51FX130T-2EF1738I
XQ6VLX240T-2RF1156I XQ6VLX130T-1FFG1156I 。

XCV2004FG456C XCV200-4FG456 XCV200-4FG256I
XCV200-4FG256C XCV2004FG256C XCV200-4FG256 XCV200-4BGG352I XCV200-4BGG352C
XCV200-4BGG256I XCV200-4BGG256C XCV200-4BG432C XCV200-4BG356C XCV200-4BG352I
XCV200-4BG352C XCV200-4BG256I XCV200-4BG256C XCV200-4BG256 。

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 。

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

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VivadoHLS视频处理函数库使用hls::Mat<>数据类型,这种类型用于模型化视频像素流处理,实质等同于hls::steam<>流的类型,而不是OpenCV中在外部memory中存储的matrix矩阵类型。因此,在用VivadoHLS实现OpenCV的设计中,需要将输入和输出HLS可综合的视频设计接口,修改为Video
stream接口,也就是采用HLS提供的video接口可综合函数,实现AXI4 video
stream到VivadoHLS中hls::Mat<>类型的转换。

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。