XC7K70T-2FBG484I_XC7Z100-2FF900E导读
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。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。
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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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。
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）。
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％。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。 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。
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。
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XCV1600E-6BG560I XCV1600E-6BG560C XCV1600E-6BG560 XCV1600E-6BG240I XCV1600E-6BG240C XCV1600E-5BG560I XCV1600E-4FG680I XCV1600E-4FG680C XCV1600E-4BG560I XCV1600E-4BG560C XCV1600E XCV150TMPQ240-4 。
XCS30XL-6BG256C XCS30XL-5VQG100I XCS30XL-5VQG100C XCS30XL-5VQ84I XCS30XL-5VQ84C XCS30XL-5VQ280I XCS30XL-5VQ280C XCS30XL-5VQ256I XCS30XL-5VQ256C XCS30XL-5VQ240I XCS30XL-5VQ240C XCS30XL-5VQ208I XCS30XL-5VQ208C XCS30XL-5VQ144I XCS30XL-5VQ144C XCS30XL-5VQ100I 。
XCV200-6BG256AF XCV200-5PQG240I XCV200-5PQG240C XCV200-5PQ240I XCV200-5PQ240C XCV2005PQ240C XCV200-5FGG456I XCV200-5FGG456C XCV200-5FGG256I XCV200-5FGG256C XCV200-5FG456I XCV200-5FG456C XCV200-5FG456 XCV200-5FG256I XCV200-5FG256C XCV200-5BGG352I XCV200-5BGG352C 。
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 。
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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。
首先，开发基于OpenCV的快速角点算法设计，并使用基于OpenCV的测试激励仿真验证这个算法。当然，这些可综合代码也可在处理器或ARM上运行。最后，将改写的OpenCV设计中的函数，替换为HLS提供的相应功能的视频函数，并使用VivadoHLS综合，在Xilinx开发环境下在FPGA可编程逻辑或作为Zynq SoC硬件加速器实现。接着，建立基于视频数据流链的OpenCV处理算法，改写前面OpenCV的通常设计，这样的改写是为了与HLS视频库处理机制相同，方便后面步骤的函数替换。我们通过快速角点的例子，说明通常用VivadoHLS实现OpenCV的流程。
