XCS30XL-4PC144I_XQ2V1000-4FG456M导读
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。
CPU+GPU+FPGA的加速计算,无疑瞄准的是数据中心领域这一蓝海,Intel此前已多次表明已是围绕数据为中心的一家企业,而英伟达则在最近提出的收购案以及发布的各种新产品中不断透露“占领高地”的决心……。
XCS30XL-4PC144I_XQ2V1000-4FG456M
XCS30XL-3PC240I
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。
由于AMD在今年1月的CES上推出锐龙4000系列笔记本平台APU处理器,为了方便消费者识别并搜索,这次Zen 3架构处理器系列直接被命名为5000系列。这次一共发布了4款CPU,分别是Ryzen9 5950X、Ryzen9 5900X、Ryzen7 5800X和Ryzen5 5600X。
。从 NoC 到 AI 引擎阵列的连接是使用 AXI4 存储器映射接口通过 NoC 接口拼块来实现的。AI 引擎接口包含PL 和 NoC 接口拼块以及配置拼块。从 PL 到 AI 引擎阵列的连接是使用 AXI4-Stream 接口通过 PL 和 NoC 接口拼块来实现的。
从官方给出的对比数据来看,全新一代锐龙5000系列处理器比竞争对手的十代产品强太多: 锐龙9 5900X对比i9-10900K,单线程高出13%,多线程高出23%,1080p下游戏性能高出3%。 锐龙7 5800X对比i7-10700K,单线程高出9%,多线程高出11%,1080p游戏性能持平。 锐龙5 5600X对比i5-10600K,单线程高出19%,多线程高出20%,1080p游戏性能高出13%。 其中,锐龙9 5900X处理器更是被AMD夸赞为“世界上最好的游戏CPU”——此前这个称号,一直掌握在英特尔手里。全新的架构,最强的游戏处理器该来的还是来了,等等党没白等。
XCS30XL-4PC144I_XQ2V1000-4FG456M
XQ2V3000-4CG717mM
XQ6VLX130T-1RF1156M XQ6VLX240T-1RF1759M XQ6VLX550T-L1RF1759I XQ6VSX315T-L1FFG1156I XQ6VLX240T-2RF1759I XQ6VLX240T-1RF1156M XQ6VLX240T-2FFG1156I XQ6VLX130T-1FFG1156M XQ6VLX130T-2FFG1156I XQ6VLX130T-1RF784I XQ6VLX130T-1FFG1156I. XQ6VLX240T-1RF784M XQ6VLX240T-2RF1156I. 。
XCV2004FG456C XCV200-4FG456 XCV200-4FG256I XCV200-4FG256C XCV2004FG256C XCV200-4FG256 XCV200-4BGG352I XCV200-4BGG352C XCV200-4BGG256I XCV200-4BGG256C XCV200-4BG432C XCV200-4BG356C XCV200-4BG352I XCV200-4BG352C XCV200-4BG256I XCV200-4BG256C XCV200-4BG256 。
XCS30XLTM-4CTQ144AKP XCS30XLPQG208AKP XCS30XLPQG208 XCS30XL-PQ240C XCS30XLPQ240AKPO313 XCS30XLPQ240AKP XCS30XL-PQ240-6C XCS30XL-PQ240-4C XCS30XLPQ240-4C XCS30XL-PQ240 XCS30XL-PQ208C XCS30XLPQ208BAK/AKP XCS30XL-PQ208AKPO441 XCS30XLPQ208AKP-4C XCS30XLPQ208AKP0637 。
XCV1600E-6BG560I XCV1600E-6BG560C XCV1600E-6BG560 XCV1600E-6BG240I XCV1600E-6BG240C XCV1600E-5BG560I XCV1600E-4FG680I XCV1600E-4FG680C XCV1600E-4BG560I XCV1600E-4BG560C XCV1600E XCV150TMPQ240-4 。
XCS30XL-4PC144I_XQ2V1000-4FG456M
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。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。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。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。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。
英特尔的10nm仍然推迟,使得除了英特尔关注的云市场之外,Xilinx在收购Altera后占据了FPGA市场的主导地位。然而,在7纳米处,FPGA速度和密度大大提高,功耗也较低,因此这种竞争格局可能会发生变化,尤其是ASIC和FPGA。特别是在人工智能时代,Xilinx还希望通过这一优势实现英特尔和Nvidia的未来。ACAP的推出将有助于赛灵思与更高级别的竞争对手在新市场中展开竞争。拆分SoC原型和仿真市场。显然这适用于英特尔和Nvidia。灵活性和适应性是ACAP的主要卖点。FPGA和ASIC之间的竞争将继续。