XC7K420T-2FFV901C_XC7Z030-L2FBG676I导读

这是当时美国最大的并购交易，也是ADI有史以来最大一笔收购。2020年7月，美国芯片巨头亚德诺半导体（Analog
Devices Inc，ADI）宣布，计划以209亿美元的全股票方式收购竞争对手美信集成产品（Maxim Integrated
Products），以提升其在包括电信在内的多个行业的能力。

。 而AMD股价在今年累计上涨了 89%，目前的市值超过了 1000
亿美元，这得益于新冠疫情居家办公提升了 PC、游戏主机以及其他设备的市场需求，而这些设备使用了 AMD
芯片。目前，赛灵思的市值约为260亿美元，今年以来该公司股价累计上涨约9%，略高于标普500指数7%的涨幅。

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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。与标准芯片不同，它们可以在生产后重新编程。

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。

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）。

AI 引擎属于高度优化的处理器，包含下列主要特色： 32 位标量 RISC 处理器（名为 Scalar
Unit） 1 个 512b SIMD 矢量单元（可提供矢量定点/整数单元）和 1 个单精度浮点 (SPFP) 矢量单元 3 个地址生成器单元 (AGU)
超长指令字 (VLIW) 功能 3 个数据内存端口（2 个负载端口，1 个存储端口）直接流传输接口（2 个输入流，2 个输出流）。

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XQ7VM485T-1RF1761M XQ7VX690T-1EF1930I
XQ7V585T-1RF1761M XQ7VX690T-1RF1930I XQ7V585T-1F1157I XQ7VX690T-1F1930I
XQ7V690T-2RF1761I XQ7V585T-2RF1761I XQ7V585T-1RF1761I XQ7VX330T-1RF1157M
XQ7V585T-L2RF1157E XQ7V585T-1RF1157M XQ7VX485T-1RF1761M XQ7V585T-1RF1157I
XQ7VX690T-2RF1157I XQ7VX330T-1RF1157I 。

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 。

XQ6VLX130T-1RF1156M XQ6VLX240T-1RF1759M
XQ6VLX550T-L1RF1759I XQ6VSX315T-L1FFG1156I XQ6VLX240T-2RF1759I
XQ6VLX240T-1RF1156M XQ6VLX240T-2FFG1156I XQ6VLX130T-1FFG1156M
XQ6VLX130T-2FFG1156I XQ6VLX130T-1RF784I XQ6VLX130T-1FFG1156I. XQ6VLX240T-1RF784M
XQ6VLX240T-2RF1156I. 。

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 。

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。

显然这适用于英特尔和Nvidia。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。拆分SoC原型和仿真市场。灵活性和适应性是ACAP的主要卖点。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。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。FPGA和ASIC之间的竞争将继续。