XC5VLX50T-1FF1136I_XC5VLX85-2FFG1153C导读

在Victor
Peng看来，几何倍数的大爆炸，从末端到边缘到云的人工智能应用，以及后摩尔定律计算，这些都不能被单一的架构所满足，这将是影响沉默和世界未来的三大趋势。数据的爆炸式增长对计算速度提出了越来越高的要求。原有的芯片解决方案已经不能满足公司的需求，迫切需要开发新产品、新技术和新业务模式。摩尔定律在大中华区正在放缓，那里的创新正在高速增长。

降低温度还可呈指数提高芯片的可靠性。结温可以用散热器和气流等冷却方案来降低。研究表明，温度降低20℃可使芯片总体寿命延长10倍。电源电压降低5%
就可降低功耗10%。温度降低20℃可减少漏电功耗25%以上。通过改变电源配置，很容易调整电源电压。电压和温度控制
如图1所示，降低电压和温度均可显着减少漏电流。目前的FPGA不支持大范围电压调整，推荐的电压范围通常是±5%。

XC4VLX15-11SFG363I

。Softnautics 之所以选择赛灵思技术来实现这个解决方案，是因为它同时集成了 Vitis? AI
堆栈和强大的硬件功能。如今，赛灵思丰富多样的强大平台已为 70% 的新开发提供支持，引领着基于 FPGA 系统的设计发展趋势。

与此同时，AI 算法正在快速演进发展，且速度快于传统芯片开发周期的速度。如果使用 ASIC
等固定功能的芯片实现 AI 网络，则可能因先进 AI 模型的高速创新而迅速过时。

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。

与 AI 推断实现方案类似，非 AI
的预处理和后处理功能开始需要某种形式的加速。此外还有第三个挑战，而这也是较少为人所知的一个，其出现的原因在于 AI
推断无法单独部署。这些传统的处理功能必须运行在与 AI 功能相同的吞吐量下，同样需要实现高性能与低功耗。例如，图像可能需要完成解压缩和缩放后才能符合 AI
模型的数据输入要求。真正的 AI 部署通常需要非 AI 处理，无论是在 AI 功能之前还是之后。

XC6VLX365T-2FF1759I

XC4VLX160-10FF1513C XC4VLX15-11FFG668I
XC4VLX160-10FFG1148C XC4VLX160-10FF1148I XC4VLX15-12SF363C XC4VLX160-10FF1513I
XC4VLX160-10FF1148C XC4VLX15-12FFG668C XC4VLX15-11SFG363C XC4VLX160-11FFG1513C
XC4VLX15-12FF668C XC4VLX15-11SF363I XC4VLX15-11FFG668C XC4VLX15-11SFG363I
XC4VLX15-11SF363C XC4VLX160-12FFG1513C XC4VLX200-10FF1513C XC4VLX200-10FF1513I
XC4VLX160-10FFG1513C XC4VLX160-11FFG1513I 。

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 。

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 。

XC4VLX200-11FFG1513I XC4VLX200-12FF1513C
XC4VLX200-12FFG1513C XC4VLX200-10FFG1513C XC4VLX200-10FFG1513I
XC4VLX200-11FF1513C XC4VLX40-10FF1148I XC4VLX25-11FFG668C XC4VLX40-10FF668I
XC4VLX40-10FF1148C XC4VLX25-12FFG668C XC4VLX40-10FF668C XC4VLX25-12SFG363C
XC4VLX25-12FF668C XC4VLX25-11SF363I XC4VLX60-10FF1148I XC4VLX25-11SFG363I
XC4VLX25-11SF363C XC4VLX25-11FF668I XC4VLX25-11SFG363C XC4VLX25-11FFG668I
XC4VLX25-11FF668C XC4VLX160-10FFG1148I 。

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。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。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。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。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。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。

而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”，OpenCV对其中的图像操作(缩放、单通道提取、图像阈值操作等)进行了优化。OpenCV中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat，CvMat和IplImage，这三种类型都可以代表和显示图像，但是，Mat类型侧重于计算，数学性较高。