XCS30XL-4PC84C_XQ2VT40-5FG676M导读
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。 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。
它利用高带宽片上网络 (NoC) 将代表处理器系统 (PS) 的标量引擎、代表可编程逻辑 (PL) 的自适应引擎与智能引擎有机结合在一起。Versal 自适应计算加速平台 (ACAP) 是基于 TSMC 7nm FinFET 工艺技术构建的最新一代赛灵思器件。
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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。
。 但是最近几年AMD的数据中心处理器业务在不断增长，与长期在该领域占据主导地位的英特尔竞争越来越激烈，赛灵思的加入将使AMD在与英特尔的竞争中处于更有利的地位，并在快速增长的电信、国防市场中占据更大的份额。
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。
与标准芯片不同，它们可以在生产后重新编程。这使得它们在快速原型制作和快速出现的技术中拥有很高的价值。 在FPGA领域，英特尔是另一个主要参与者，其通过2015年收购Altera在该领域建立了自己的业务。赛灵思主要被称为现场可编程逻辑门阵列（FPGA）的微芯片，是该领域的龙头公司。
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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。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。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。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。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%。
我们通过快速角点的例子，说明通常用VivadoHLS实现OpenCV的流程。最后，将改写的OpenCV设计中的函数，替换为HLS提供的相应功能的视频函数，并使用VivadoHLS综合，在Xilinx开发环境下在FPGA可编程逻辑或作为Zynq SoC硬件加速器实现。接着，建立基于视频数据流链的OpenCV处理算法，改写前面OpenCV的通常设计，这样的改写是为了与HLS视频库处理机制相同，方便后面步骤的函数替换。当然，这些可综合代码也可在处理器或ARM上运行。首先，开发基于OpenCV的快速角点算法设计，并使用基于OpenCV的测试激励仿真验证这个算法。
