XC7K480T-2FFG1156C_XC7Z10-FFG900ABX导读
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”。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。
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。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。
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文本是人类最具智慧、最有影响力的创造之一。文本中所蕴含的丰富、精确的高级语义可以帮助我们理解周遭世界，并用于构建可部署在真实环境中的自主运行解决方案。因此，自然环境下的自动文本读取，也称为场景文本检测/识别或 Photo OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别），已成为计算机视觉领域中关注度和重要性日益提高的研究课题。
它能够根据软件和算法自动适配赛灵思硬件，无需具备 VHDL 或 Verilog 专业知识。赛灵思 Vitis? 是一款免费、开源的开发平台，可将硬件模块封装成软件可调用功能，同时与标准的开发环境、工具和开源库兼容。
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。 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。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。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。
这次一共发布了4款CPU，分别是Ryzen9 5950X、Ryzen9 5900X、Ryzen7 5800X和Ryzen5 5600X。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。
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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 。
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 。
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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。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。
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%。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。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。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。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%。
