XC7K70T-2FBG676C_XC7Z100-2FF900I导读
在数据中心领域，重要的是要认识到，赛灵思不仅可以支持计算加速和数据中心的应用，还可以支持创造价值的存储和网络。为了更好地适应智能互联的新世界，赛灵思继续以“柔性平台”为产品核心，抓住新的产业机遇，制定三大发展战略，以支持更广泛的市场应用。Victor Peng指出，第一种策略是“数据中心优先”。
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……。
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但是最近几年AMD的数据中心处理器业务在不断增长，与长期在该领域占据主导地位的英特尔竞争越来越激烈，赛灵思的加入将使AMD在与英特尔的竞争中处于更有利的地位，并在快速增长的电信、国防市场中占据更大的份额。 。
和外界对待Arm的中立看法一样，一旦AMD成功收购赛灵思，下游客户在采购FPGA芯片以及相关解决方案时，只有英特尔和AMD两个选择，这会加重下游企业的担忧。赛灵思曾对媒体透露，因英特尔收购了Altera，让很多潜在客户为了中立原则，会将更多订单交给赛灵思，所以在近两年赛灵思在FPGA市场的份额大幅提升。 有业内人士分析指，如果AMD成功拿下赛灵思，这将为全球半导体行业带来新的竞争格局。
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）。这些节点可包含在 AI 引擎阵列内或可编程逻辑（HLS 内核）中。Graph 将例化并使用缓存和数据流将内核连接在一起。此框架包含 Graph 节点和连接声明。
AI 引擎属于高度优化的处理器，包含下列主要特色： 32 位标量 RISC 处理器（名为 Scalar Unit） 1 个 512b SIMD 矢量单元（可提供矢量定点/整数单元）和 1 个单精度浮点 (SPFP) 矢量单元 3 个地址生成器单元 (AGU) 超长指令字 (VLIW) 功能 3 个数据内存端口（2 个负载端口，1 个存储端口）直接流传输接口（2 个输入流，2 个输出流）。
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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 。
XCS30XLVQ100AKP XCS30XLVQ100-4I XCS30XLVQ100-4C XCS30XL-VQ100 XCS30XLTQ144AKP-4I XCS30XLTQ144AKP0645 XCS30XL-TQ144AKP XCS30XLTQ144AKP XCS30XLTQ144AK-4I XCS30XLTQ144A XCS30XLTQ144-4C XCS30XL-TQ144 XCS30XLTMPQ208AKP XCS30XLtm-4PQ240C XCS30XLTM-4ITQ144AKP 。
XQ4VFX60-10EF672M X04VF100-11F152I XQ4VFX140-10FF1517I XQ4VLX60-10FFG1148M XQ4YLX60-10FF668M XQ4VSX35-9F668I XQ4VLX25-11SF363M XQ4VLX25-SFG363 XQ4VLX25-10FF668I XQ4YFX60-10EF672M XQ4VLX25-10SFG363M XQ4VLX25-10F68I XQ4VLX60-10FF68M XQ4VK60-10FF1148M XQ4VLX160-10FF148I 。
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. 。
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有趣的是，从中可以看到，只有在 NoC 到 AI 引擎拼块之间才存在 AXI4 存储器映射直接通信通道，在 AI 引擎拼块到 NoC 之间却并不存在。
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。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。
