XQ5VFX200T-DIE4058_XCV100-5FGG256I找【宇航军工】导读
而且出于性能考虑，基于OpenCV设计的架构比较复杂，功耗更高。OpenCV图像处理是基于存储器帧缓存而构建的，它总是假设视频frame数据存放在外部DDR 存储器中，因此，OpenCV对于访问局部图像性能较差，因为处理器的小容量高速缓存性能不足以完成这个任务。在对分辨率或帧速率要求低，或者在更大的图像中对需要的特征或区域进行处理时，OpenCV似乎足以满足很多应用的要求，但对于高分辨率高帧率实时处理的场景下，OpenCV很难满足高性能和低功耗的需求。
除此之外，赛灵思还发布了全球首款基于 FPGA 的开放计算加速器模块(OAM)的概念验证板。该夹层卡基于赛灵思UltraScale+? VU37P FPGA并搭载 8GB HBM 存储器，符合开放加速器基础设施(OAI)规格，可支持七条 25Gbps x8 链路，为分布式加速提供了丰富的模块间系统拓扑。
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DRAGEN Complete Suite - 下一代测序的超快速分析 - 外显子组 DRAGEN Complete Suite（Exome）可对大数据集（如整个外显子组和目标组）进行下一代测序（NGS）数据。
FAGP 可在本地机或云端的各种加速卡间运行，包括 AWS、华为和阿里巴巴。 FireSim 是一个运行在云 FPGA（Amazon EC2 F1）上的周期精确型开源 FPGA 加速全系统硬件仿真平台。FAGP （Falcon Accelerated Genomics Pipelines）是一款加速基因组分析软件解决方案，运行在 Xilinx Alveo 加速卡上，可为生命科学领域的计算密集型算法提供更快的周转时间。
VivadoHLS视频库用于替换很多基本的OpenCV函数，它与OpenCV具有相似的接口和算法，主要针对在FPGA架构中实现的图像处理函数，包含了专门面向FPGA的优化，比如定点运算而非浮点运算(不必精确到比特位)，片上的行缓存(line buffer)和窗口缓存(window buffer)。图2.1展示了在Xilinx Zynq AP SoC器件上实现视频处理的系统结构。
Go 语言转换至 FPGA 平台使用软件定义的芯片构建定制的、可重编程的低延迟加速器。生成的存档符合 RFC 1952 GZIP 文件格式规范。GZIP 加速器提供的硬件加速 gzip 压缩速度比 CPU 压缩速度快 25 倍。它是一个预配置的、随时可运行的图像，用于在亚马逊的 FGPA 加速 F1 上执行 Dijkstra 的最短路径搜索算法。 GraphSim 是基于图的 ArtSim SSSP 算法。
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嵌入式 ARM 处理器提供了独特、关键的控制层处理功能，可以支持新兴的裸机服务器用例。标准型全功能 NIC 解决方案与驱动程序采用获得专利的 Onload?应用加速软件，时延降幅高达 80%，并且在云应用中为基于传输控制协议( TCP )的服务器应用提高了效率---最高可达 400%。U25 SmartNIC 平台支持“bump-in-the-wire(线缆内的块)”式无缝嵌入网络、存储和计算卸载及加速功能，可以避免不必要的数据传输和 CPU 处理，从而最大限度提高效率。依托于赛灵思业界领先的 FPGA 技术，Alveo U25 SmartNIC 平台相比基于 SoC 的 NIC，可以提供更高的吞吐量和更强大的灵活应变引擎，支持云架构师快速为多种类型的功能与应用提速。基本型 NIC 可提供超高吞吐量、小数据包性能与低时延。而这也显著降低了 CPU的负担并释放更多资源，以运行更多应用。
在全球的fpga市场上，赛灵思和altera两大厂商的市场份额约为90%。销售收入8.5亿美元，比上年同期增长24%；净利润2.41亿美元，比去年同期增长27%。一方面，芯片制造商需要依靠fpga进行仿真和原型设计；另一方面，cpu、gpu、fpga和asic（专用集成电路）在人工智能市场上的竞争日益激烈。即使在赛灵思、intel等芯片巨头的cpu等芯片设计中，他们也会先在fpga上进行模拟，然后进行芯片的流式处理，更不用说近年来许多ai算法公司推出的ai专用芯片了。随着5G和人工智能的发展，预计到2025年，FPGAs的规模将达到125.21亿美元左右。2013年，全球fpga市场规模为45.63亿美元，到2018年，这一数字将增长到63.35亿美元。
