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基于视频流的架构能提供高性能和低功耗，链条化的图像处理函数减少了外部存储器访问，针对视频优化的行缓存和窗口缓存比处理器高速缓存更简单高效，更易于使用VivadoHLS在FPGA部件中采用数据流优化来实现。
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。
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灵活的、可升级 Xilinx FPGA 使得我们能够迅速应对不断变化的图象传感器接口，添加专用成像处理功能，同时还提供了功能强大的、灵活的、定制高分辨率图像和视频处理所需的并行处理功能。Xilinx 工业成像解决方案实现了快速原型开发，简化了开发工作，极大地缩短了高分辨率视频会议、视频监控和机器视觉系统的面市时间。
”。赛灵思提供的 Smart NIC 平台易于部署，且具备一站式加速应用和远超基础联网的开箱即用功能，可以帮助用户轻松应对不断增长的联网需求增长所带来的挑战。赛灵思数据中心事业部市场营销副总裁 Donna Yasay 表示：“当前的云基础设施饱受服务器 I/O 所造成的关键数据瓶颈的困扰。高达 30%_的数据中心计算资源被分配用于联网 I/O 处理，开销随 CPU 核数量的增加而持续增长。
”。 eVS公司的设计工程师Roberto Marzotto指出：“汽车级Zynq-7000 All Programmable SoC将FPGA和高性能嵌入式处理器完美结合在一起，使其成为实时计算机视觉应用最有效的解决方案，实时计算机视觉应用要求高强度低级像素计算和高级复杂控制算法，而且要在软/硬件之间进行优化分区。
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高度集成的全面可编程单芯片平台能够降低单位成本，提高规模经济效益，缩短开发周期，从而改变ADAS发展的格局，最终确保ADAS得到普及。随着市场对ADAS方案的越来越严苛的要求，业界必须通过提高集成度、优化性能、创建通用ADAS优化平台来实现适当尺寸的底层组件，确保支持不同的应用，而且能够进行定制。
需要降低芯片成本，降低拍摄风险，缩短产品上市时间将进一步喷发。面对英特尔和NVIDIA等竞争对手，您应该专注于Xilinx的核心竞争力，即在硬件层面，它可以根据不同的工作负载和力量而非灵活和适应性，而不是传统的领域和竞争。这相当于Xilinx的成功推广，并将与英特尔和Nvidia等公司展开更高的竞争。作为较大的竞争对手，Altera已于2015年加入英特尔，赛灵思的新竞争对手已成为英特尔，NVIDIA等公司。随着当前芯片制造工艺变得更加复杂并且芯片设计变得越来越复杂，芯片设计制造商的初始成本飙升，并且磁带的风险进一步增加。
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