XC6VSX475T-3FFG1156I

发布时间:2020/11/2

XC6VSX475T-3FFG1156I_XC6VLX550T-1FF1760C导读

图像预处理/后处理通过 Vivado 使用 HLS 实现,而 Vitis
的作用是使用连接文本提议网络(CTPN)完成推断。Softnautics 采用了赛灵思 Vitis AI 堆栈并运用该软件提供加速,开发出混合应用,同时实现了
LSTM 功能,通过将 TensorFlow-lite 移植/迁移到 ARM 进行有效的序列预测。最终,Softnautics
将该解决方案用于视频流水线中的实时场景文本检测,并使用可靠的数据集对模型进行改进。它使用 N2Cube 软件在处理侧(PS)运行。

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。


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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。

再加上大小写(大写/小写/全大全小/小型大写)、斜体(意大利体/罗马体)、缩放体(横向缩放)、粗细、指定大小(显示/文本)、波痕体、衬线(总体分为衬线体和无衬线体),这一数量可以扩充到数百万,使得文本识别成为机器学习领域中一个振奋人心的专业学科。随着人类语言书写形式的演进,已经发展出数千种独特的字体系。

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。

再加上大小写(大写/小写/全大全小/小型大写)、斜体(意大利体/罗马体)、缩放体(横向缩放)、粗细、指定大小(显示/文本)、波痕体、衬线(总体分为衬线体和无衬线体),这一数量可以扩充到数百万,使得文本识别成为机器学习领域中一个振奋人心的专业学科。随着人类语言书写形式的演进,已经发展出数千种独特的字体系。


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XCV1000E-7C/BG728 XCV1000E-7BGG560I XCV1000E-7BGG560C
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XCV1000E-7FGG860C XCV1000E-7FGG680I XCV1000E-7FGG680C
XCV1000E-7FGG1156I XCV1000E-7FGG1156C XCV1000E-7FG900I XCV1000E-7FG900C
XCV1000E-7FG860I XCV1000E-7FG860C XCV1000E-7FG728C XCV1000E-7FG680I
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XC6VLX195T-1FF784I XC6VLX130T-2FFG1156C XC6VLX130T-2FFG784C XC6VLX130T-2FF484I
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XC6VLX130T-1FFG1156C XC6VLX130T-3FFG1156C XC6VLX195T-1FF1156C XC6VLX130T-3FF484C
XC6VLX130T-3FFG484C XC6VLX130T-2FF484C XC5VTX240T-2FF1759I XC5VTX240T-2FFG1759C
XC5VTX240T-2FFG1759I XC6VLX130T-1FFG484C XC6VLX130T-1FFG484I 。

XC7K410T-2FFG900I XC7K410T-2FFG900C XC7K410T-2FFG676I
XC7K410T-1FFG900I XC7K480T-1FFG1156I XC6VLX550T-3FFG1760C XC6VLX75T-1FFG784C
XC6VLX75T-1FFG484I XC6VLX75T-1FFG484C XC6VLX75T-1FF784I XC6VLX365T-3FF1759C
XC6VLX365T-3FFG1156C XC6VLX365T-2FFG1156C XC6VLX550T-2FF1760I
XC6VLX550T-3FFG1759C XC6VLX550T-3FF1760C XC6VLX550T-3FF1759C
XC6VLX550T-2FFG1760I 。

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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。拆分SoC原型和仿真市场。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。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。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。灵活性和适应性是ACAP的主要卖点。

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。