XC6VSX475T-3FFG1759C

发布时间:2020/11/2

XC6VSX475T-3FFG1759C_XC6VLX365T-3FFG1759C导读

要构建真实应用,就需要高效地实现整体应用。如果每个实例都能降低一定程度的功耗,总功耗将实现显著下降。在数据中心应用中,应用可能拥有数千个乃至数百万个并行实例。

功耗估计
功耗估计是低功耗设计中的一个关键步骤。使用功耗估计工具虽难以达到精准,但仍然可以通过确认高功耗模块来为功耗优化提供极好的指导。
如图1所示,某些外部因素对功耗具有呈指数的影响;环境的微小变化即可造成预估功耗的重大变化。虽然确定FPGA功耗的最准确方法是硬件测量,但功耗估计有助于确认高功耗模块,可用于在设计阶段早期制定功耗预算。


XC6VHX380T-1FFG1155C

针对AMD收购赛灵思的交易,华尔街日报分析指,AMD可能会利用其高股票估值作为谈判筹码,以推动这笔交易的进行,或让赛灵思以高价退市。今年以来,AMD股价飙升了89%,目前市值已超过1000亿美元,至1015.68亿美元。

普遍的看法认为,仅凭 CPU 难以满足这一要求,需要某种形式的计算加速才能更高效地处理 AI
推断工作负载。但是,有机遇就会有挑战。AI
推断作为采用经训练的机器学习算法开展预测的过程,无论是部署在云端、边缘还是终端,都要求在严格的功耗预算下提供优异的处理性能。

FPGA的设计中使用了多种功耗驱动的设计技术。以Xilinx
Virtex系列为例,因为配置存储单元可占到FPGA中晶体管数的1/3,所以在该系列中使用了一种低漏电流的“midox”晶体管来减少存储单元的漏电流。DSP模块中乘法器的功耗不到FPGA架构所构建乘法器的20%。鉴于制造偏差可导致漏电流分布范围很大,可筛选出低漏电流器件,以有效提供核心漏电功耗低于60%的器件。动态功耗问题则用低电容电路和定制模块来解决。为了减少静态功耗,还全面采用了较长沟道和较高阈值的晶体管。

。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。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。


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XC5VLX85T-2FF1136I

XC6VLX240T-1FFG784I XC6VLX240T-2FF1156C
XC6VLX365T-1FFG1759C XC6VLX240T-1FFG784C XC6VLX240T-3FF784C XC6VLX240T-3FFG784C
XC6VLX365T-1FF1759C XC6VLX240T-3FFG1156C XC6VLX365T-2FF1156C XC6VLX365T-2FF1759I
XC6VLX240T-3FFG1759C XC6VLX365T-2FF1156I XC6VLX550T-1FFG1760I
XC6VLX550T-2FF1760C XC6VLX550T-2FF1759I XC6VLX550T-1FFG1759C XC6VLX365T-1FF1759I
XC6VLX365T-1FF1156C XC6VLX365T-1FF1156I XC6VLX550T-2FF1759C 。

XC6VLX130T-1FFG1156C XC6VLX130T-3FFG1156C
XC6VLX195T-1FF1156C XC6VLX130T-3FF484C XC6VLX130T-3FFG484C XC6VLX130T-2FF484C
XC5VTX240T-2FF1759I XC5VTX240T-2FFG1759C XC5VTX240T-2FFG1759I
XC6VLX130T-1FFG484C XC6VLX130T-1FFG484I XC6VLX130T-1FFG784C XC6VLX130T-1FFG784I
XC6VLX130T-1FF484C XC5VSX95T-3FF1136C XC5VSX95T-2FFG1136I XC5VTX240T-1FF1759C
XC5VTX240T-3FF1759C XC5VTX240T-3FFG1759C XC6VLX130T-1FF1156C XC6VLX130T-1FF1156I

XCV1000E-8FG1156C XCV1000E-8BGG560I XCV1000E-8BGG560C
XCV1000E-8BG560I XCV1000E-8BG560C-0773 XCV1000E8BG560C0773 XCV1000E-8BG560C
XCV1000E8BG560C XCV1000E-8BG240I XCV1000E-8BG240C XCV1000E-7HQ240I
XCV1000E-7HQ240C XCV1000E-7FGG900I XCV1000E-7FGG900C 。

XC6VLX130T-1FFG784C XC6VLX130T-1FFG784I
XC6VLX130T-1FF484C XC5VSX95T-3FF1136C XC5VSX95T-2FFG1136I XC5VTX240T-1FF1759C
XC5VTX240T-3FF1759C XC5VTX240T-3FFG1759C XC6VLX130T-1FF1156C XC6VLX130T-1FF1156I
XC5VTX240T-2FF1759C XC5VTX240T-1FF1759I XC5VTX240T-1FFG1759C XC5VSX95T-3FFG1136C
XC5VSX95T-1FFG1136C XC5VSX50T-3FFG665C XC5VSX95T-1FF1136C XC5VTX240T-1FFG1759I
XC5VSX95T-2FFG1136C XC5VSX95T-1FFG1136I XC5VSX95T-2FF1136C XC5VSX95T-1FF1136I
XC5VSX50T-2FF665C XC5VSX50T-2FFG665C XC5VSX50T-2FFG1136I XC5VSX95T-2FF1136I
XC5VSX50T-3FFG1136C XC5VSX50T-2FFG665I XC5VSX50T-2FFG1136C XC5VSX50T-3FF665C
XC5VSX50T-1FFG1136C XC5VSX50T-1FF1136I XC5VSX50T-3FF1136C XC5VSX50T-1FF665I
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XC5VSX35T-2FF665I XC5VSX35T-2FF665C 。

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图2所示为XC3S1000的活动功耗和待机功耗分解图。CLB在活动功耗和待机功耗中占最主要部分,这不足为奇,但其他模块也产生可观的功耗。据报告显示,活动功耗是设计在高温下活动时的功耗,包括动态和静态功耗两部分。I/O和时钟电路占全部活动功耗的1/3,如果使用高功耗的I/O标准,其功耗还会更高。待机功耗是设计空闲时的功耗,由额定温度下的静态功耗组成。

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。