XC7K410T-2FB900C_XC7K420T-L2FF901E导读
在Victor Peng看来，几何倍数的大爆炸，从末端到边缘到云的人工智能应用，以及后摩尔定律计算，这些都不能被单一的架构所满足，这将是影响沉默和世界未来的三大趋势。原有的芯片解决方案已经不能满足公司的需求，迫切需要开发新产品、新技术和新业务模式。数据的爆炸式增长对计算速度提出了越来越高的要求。摩尔定律在大中华区正在放缓，那里的创新正在高速增长。
2020年7月，美国芯片巨头亚德诺半导体（Analog Devices Inc，ADI）宣布，计划以209亿美元的全股票方式收购竞争对手美信集成产品（Maxim Integrated Products），以提升其在包括电信在内的多个行业的能力。这是当时美国最大的并购交易，也是ADI有史以来最大一笔收购。
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实际上，受到新冠疫情和中美关系影响，2020年本应是半导体市场并购活动低迷的一年。这两笔交易让全球半导体格局正经历着新一轮的并购与洗牌。 不过，到了第三季度，半导体市场需求复苏明显，成本支出增加，新一轮并购浪潮随之兴起。今年第一季度半导体并购交易额为18亿美元，第二季度仅达到1.65亿美元。 据第三方分析机构IC Insights于9月29日发布的报告数据显示，2020年前九个月，全球半导体并购总价值飙升至631亿美元，其中Nvidia-Arm和ADI-Maxim的两笔交易约占2020年并购总额的97％。 如果AMD达成与赛灵思收购协议，2020年的半导体并购交易额也可能升至931亿美元，成为半导体行业有史以来第三大并购年。
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。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。
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。
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。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。
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IplImage对图像的另一种优化是变量origin原点，为了弥补这一点，OpenCV允许用户定义自己的原点设置。在OpenCV类型关系上，我们可以说IplImage类型继承自CvMat类型，当然还包括其他的变量将之解析成图像数据。IplImage类型较之CvMat多了很多参数，比如depth和nChannels。
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。我们通过快速角点的例子，说明通常用VivadoHLS实现OpenCV的流程。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。当然，这些可综合代码也可在处理器或ARM上运行。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。
