XCS30XL-4PC208C_XQ2V3000-4BG728N导读
而AMD股价在今年累计上涨了 89%，目前的市值超过了 1000 亿美元，这得益于新冠疫情居家办公提升了 PC、游戏主机以及其他设备的市场需求，而这些设备使用了 AMD 芯片。目前，赛灵思的市值约为260亿美元，今年以来该公司股价累计上涨约9%，略高于标普500指数7%的涨幅。 。
今天，关于AMD的劲爆新闻比较多。优秀的性能以及出色的规格让消费者再一次直呼：AMD YES!。 首先，AMD正式揭晓了全新的Zen 3 CPU架构，并且带来了最新一代锐龙5000系列桌面处理器。
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但请注意，多个内核可在同一个 AI 引擎拼块上运行，并共享处理时间。这些函数专用于 AI 引擎的矢量处理器，支持您从 AI 引擎中发掘出巨大的处理性能。赛灵思将提供预构建内核（包含在库内），以供用户在其定制 Graph 中使用。如果您的目标是设计高性能内核，那么应考虑采用矢量处理器，它使用称为内部函数的专用函数。每个内核都将在单一 AI 引擎拼块上运行。任意 C/C++ 代码均可用于对 AI 引擎进行编程。内核用于描述特定计算进程。标量处理器将处理大部分代码。
赛灵思将提供 C++ 框架以从内核创建Graph。为了完全掌握内核位置，将有一系列方法可用来约束布局（内核、缓存、系统内存等）。此框架包含 Graph 节点和连接声明。Graph 将例化并使用缓存和数据流将内核连接在一起。这些节点可包含在 AI 引擎阵列内或可编程逻辑（HLS 内核）中。它还将描述 AI 引擎阵列与其它ACAP 器件（PL 或 DDR）之间的双向往来数据传输。
赛灵思 AI 引擎简介 在部分赛灵思 Versal ACAP 中包含了 AI 引擎。这些 AI 引擎可排列组合为一组与内存、数据流和级联接口相连的二维AI 引擎拼块阵列。在当前 ACAP 器件（例如，VC1902 器件）上，此阵列最多可包含 400 个拼块。此阵列中还包含AI 引擎接口（位于最后一行），以便于阵列中的其它器件（PS、PL 和 NoC）进行交互。
AI 引擎阵列编程 AI 引擎拼块按 10 或 100 为单位组成阵列。创建嵌入多项指令的单一程序用于指定并行性将是一项冗长且近乎不可能的任务。因此 AI 引擎阵列模型编程与 Kahn 处理网络 (Kahn Process Networks) 之间的共通之处在于自主计算进程通过通信边缘实现彼此互连，从而生成处理网络。
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降低芯片成本、降低芯片风险和缩短上市时间的需求将进一步激增。随着当前芯片制造工艺越来越复杂，芯片设计越来越复杂，芯片设计者的成本猛增，芯片流媒体的风险进一步加大。
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%。
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