XC7K420T-2FF1156I_XC7Z030-3FFG676C导读
而AMD和Xilinx方面，则一直以来合作紧密，此前为AMD EPYC（霄龙）数据中心处理器提供的NVMe HA，NVMe TC以及Embebded RDMA等一系列面向存储系统的IP，可以帮助AMD构建低延时的高效数据通路，从而实现高效的FPGA的存储加速功能。事实上，类似的剧情早在2015年就已上演，当年Intel（英特尔）以167亿美元收购了FPGA制造商Altera，而Altera则也顺势为Intel后续的“CPU+xPU（GPU+FPGA+ASIC+eASIC）”战略提供了最坚实的基础。
这是当时美国最大的并购交易，也是ADI有史以来最大一笔收购。2020年7月，美国芯片巨头亚德诺半导体（Analog Devices Inc，ADI）宣布，计划以209亿美元的全股票方式收购竞争对手美信集成产品（Maxim Integrated Products），以提升其在包括电信在内的多个行业的能力。
XC7K420T-2FF1156I_XC7Z030-3FFG676C
XC7K70T-2FBG676I
它是一个预配置的、随时可运行的图像，用于在亚马逊的 FGPA 加速 F1 上执行 Dijkstra 的最短路径搜索算法。 GraphSim 是基于图的 ArtSim SSSP 算法。生成的存档符合 RFC 1952 GZIP 文件格式规范。 Go 语言转换至 FPGA 平台使用软件定义的芯片构建定制的、可重编程的低延迟加速器。GZIP 加速器提供的硬件加速 gzip 压缩速度比 CPU 压缩速度快 25 倍。
这意味着除了拼块本地的内存，AI 引擎还可以访问 3 个相邻拼块的本地内存（除非拼块位于阵列边缘）。每个 AI 引擎拼块都包含： 1 个拼块互连模块，用于处理 AXI4-Stream 和存储器映射 AXI4 输入/输出 1 个存储器模块，其中包含 32 KB 数据内存，细分为 8 个内存 bank、1 个内存接口、DMA 和各种锁定。 1 个 AI 引擎 AI 引擎可访问全部 4 个方向中的多达 4 个内存模块（作为 1 个连续存储器块）。
这使得它们在快速原型制作和快速出现的技术中拥有很高的价值。 在FPGA领域，英特尔是另一个主要参与者，其通过2015年收购Altera在该领域建立了自己的业务。赛灵思主要被称为现场可编程逻辑门阵列（FPGA）的微芯片，是该领域的龙头公司。与标准芯片不同，它们可以在生产后重新编程。
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。标量处理器将处理大部分代码。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。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。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。
XC7K420T-2FF1156I_XC7Z030-3FFG676C
XC7Z030-L2FFG676I
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. 。
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 。
XQ5VFX100T-2FFG1136I XQ5VFX130T-1FFG1738M XQ5VFX100T-1EF1738I XQ5VFX100T XQ5VFX130T-1FFG1738I XQ5VLX85-1EF676M XQ5VFX130T-1F1138I XQ5VFX100T-1F1136M XQ5VFX200T-DIE4058 XQ5VLX85-1EF676I XQ51FX130T-1EF1738I XQ5VFX130T-2EF1738I. XQ5VFX100T-1F1136I XQ51FX130T-2EF1738I XQ6VLX240T-2RF1156I XQ6VLX130T-1FFG1156I 。
XCV200-5BGG256I XCV200-5BGG256C XCV200-5BG352I XCV200-5BG352C XCV200-5BG256I XCV200-5BG256C XCV200-4PQG240I XCV200-4PQG240C XCV200-4PQ240I XCV200-4PQ240C XCV200-4PQ240 XCV200-4PQ240 XCV200-4FGG456I XCV200-4FGG456C XCV200-4FGG256I XCV200-4FGG256C XCV200-4FG456I XCV200-4FG456C 。
XC7K420T-2FF1156I_XC7Z030-3FFG676C
acap的引入将有助于销售人员在新的市场上与更高级别的竞争对手展开竞争。显然，这是针对英特尔和英伟达的。灵活性是acap的核心卖点之一。由于较大的竞争对手altera在2015年已经落入英特尔的囊中，销售的新竞争对手已经成为英特尔、nvida等公司。特别是在人工智能时代，赛灵思也希望利用这一优势实现对Intel和Invida的继承。这相当于销售的成功推广，这将在更高的层次上与英特尔和英伟达等公司展开竞争。面对英特尔、英伟达等竞争对手，我们应该把重点放在销售的核心竞争力上，即硬件水平可以根据不同的工作量和努力程度非常灵活、适应性强，而不是在传统领域与之竞争。
除此之外，赛灵思还发布了全球首款基于 FPGA 的开放计算加速器模块(OAM)的概念验证板。该夹层卡基于赛灵思UltraScale+? VU37P FPGA并搭载 8GB HBM 存储器，符合开放加速器基础设施(OAI)规格，可支持七条 25Gbps x8 链路，为分布式加速提供了丰富的模块间系统拓扑。
