XC5VLX85-1FFG1153I_XC5VSX240T-2FF1738I导读
如果每个实例都能降低一定程度的功耗，总功耗将实现显著下降。在数据中心应用中，应用可能拥有数千个乃至数百万个并行实例。要构建真实应用，就需要高效地实现整体应用。
Xilinx作为一家以FPGA（现场可编程门阵列）为主的公司，战略在于“数据中心优先”、“加速核心市场发展”、“驱动自适应计算”三大方面。在今年先后发布一体化 SmartNIC 平台AlveoU25、最强7nm云端芯片Versal Premium、FPGA器件的创新型TCON（Timing Controller，时序控制器）方案。
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。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。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。
但是，有机遇就会有挑战。AI 推断作为采用经训练的机器学习算法开展预测的过程，无论是部署在云端、边缘还是终端，都要求在严格的功耗预算下提供优异的处理性能。普遍的看法认为，仅凭 CPU 难以满足这一要求，需要某种形式的计算加速才能更高效地处理 AI 推断工作负载。
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。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。生成的存档符合 RFC 1952 GZIP 文件格式规范。 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。 GraphSim 是基于图的 ArtSim SSSP 算法。
与 AI 推断实现方案类似，非 AI 的预处理和后处理功能开始需要某种形式的加速。此外还有第三个挑战，而这也是较少为人所知的一个，其出现的原因在于 AI 推断无法单独部署。这些传统的处理功能必须运行在与 AI 功能相同的吞吐量下，同样需要实现高性能与低功耗。例如，图像可能需要完成解压缩和缩放后才能符合 AI 模型的数据输入要求。真正的 AI 部署通常需要非 AI 处理，无论是在 AI 功能之前还是之后。
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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。
因此，在用VivadoHLS实现OpenCV的设计中，需要将输入和输出HLS可综合的视频设计接口，修改为Video stream接口，也就是采用HLS提供的video接口可综合函数，实现AXI4 video stream到VivadoHLS中hls::Mat<>类型的转换。VivadoHLS视频处理函数库使用hls::Mat<>数据类型，这种类型用于模型化视频像素流处理，实质等同于hls::steam<>流的类型，而不是OpenCV中在外部memory中存储的matrix矩阵类型。
