XC6VLX550T-L1FF1759C_XC5VLX85-2FFG1153I导读

从自动驾驶汽车到 AI 辅助医疗诊断，我们正处于一个真正的变革时代的开端。AI
已经开始改变我们生活的方方面面，推动了显著的社会进步。

因此，自然环境下的自动文本读取，也称为场景文本检测/识别或 Photo OCR（Optical
Character
Recognition，光学字符识别），已成为计算机视觉领域中关注度和重要性日益提高的研究课题。文本是人类最具智慧、最有影响力的创造之一。文本中所蕴含的丰富、精确的高级语义可以帮助我们理解周遭世界，并用于构建可部署在真实环境中的自主运行解决方案。

XC6VLX240T-2FFG1136I

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。

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。它使用 N2Cube 软件在处理侧（PS）运行。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。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。

它能够根据软件和算法自动适配赛灵思硬件，无需具备 VHDL 或 Verilog 专业知识。赛灵思
Vitis? 是一款免费、开源的开发平台，可将硬件模块封装成软件可调用功能，同时与标准的开发环境、工具和开源库兼容。

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。

XC5VLX50T-1FF665I

XC6VLX240T-1FF784I XC6VLX195T-2FF1156I
XC6VLX195T-2FF1156C XC6VLX195T-2FF784I XC6VLX195T-2FF784C XC6VLX130T-3FF1156C
XC6VLX130T-2FFG484C XC6VLX195T-3FFG1156C XC6VLX130T-2FFG784I XC6VLX240T-1FF1156C
XC6VLX195T-3FFG784C XC6VLX240T-1FF1759C XC6VLX240T-1FF1156I XC6VLX195T-1FF784C
XC6VLX130T-2FF784I XC6VLX130T-3FFG784C XC6VLX195T-1FF784I XC6VLX130T-2FFG1156C
XC6VLX130T-2FFG784C XC6VLX130T-2FF484I XC6VLX130T-2FFG1156I XC6VLX130T-1FF484I
XC6VLX130T-3FF784C XC6VLX130T-1FFG1156I 。

XC5VLX85-3FFG1153C XC5VLX85-3FFG676C
XC5VLX85T-1FF1136C XC5VLX85T-1FF1136I XC5VLX85-2FFG676I XC5VLX85-2FFG676C
XC5VLX85-3FF676C XC5VLX85-1FF1153I XC5VLX50T-3FFG1136C XC5VLX85-1FFG1153C
XC5VLX85-1FF1153C XC5VLX85-1FF676C XC5VLX85-1FFG1153I XC5VLX85-2FF1153C
XC5VLX85-1FF676I XC5VLX85-1FFG676C XC5VLX85-2FF1153I XC5VLX85-2FFG1153C
XC5VLX85-1FFG676I XC5VLX85-2FF676C XC5VLX85-2FFG1153I XC5VLX85-3FF1153C
XC5VLX85-2FF676I XC5VLX50T-1FF665I XC5VLX50T-1FFG1136C XC5VLX50T-1FFG1136I
XC5VLX50T-1FFG665I 。

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 。

XC6VLX365T-3FFG1759C XC6VLX550T-1FF1760C
XC6VLX550T-1FF1759I XC6VLX365T-3FF1156C XC6VLX550T-1FF1760I XC6VLX550T-1FFG1760C
XC6VLX550T-1FFG1759I XC6VLX550T-1FF1759C XC6VLX240T-3FF1156C
XC6VLX240T-2FFG1759I XC6VLX240T-2FFG1759C XC6VLX240T-1FFG1759I
XC6VLX240T-1FFG1759C XC6VLX240T-1FFG1156I XC6VLX240T-1FFG1156C
XC6VLX240T-2FF1759I XC6VLX195T-2FFG784C XC6VLX195T-3FF1156C XC6VLX195T-3FF784C
XC6VLX240T-2FFG1156I XC6VLX240T-2FFG1156C XC6VLX240T-2FF784I XC6VLX240T-2FF784C
XC6VLX240T-3FF1759C XC6VLX240T-1FF784C XC6VLX240T-1FF1759I XC6VLX195T-1FFG784C
。

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。

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。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。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。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。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。