XC7K480T-2FFG1156C_XC7Z100-L2FFV900I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。
。 知情人士称，这项交易最快可能在下周敲定。超微半导体(AMD)正就收购芯片制造商赛灵思(Xilinx)进行深入谈判，该交易价值可能超过300亿美元。
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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。
Softnautics 之所以选择赛灵思技术来实现这个解决方案，是因为它同时集成了 Vitis? AI 堆栈和强大的硬件功能。如今，赛灵思丰富多样的强大平台已为 70%_的新开发提供支持，引领着基于 FPGA 系统的设计发展趋势。
Softnautics 选择赛灵思 Ultrascale+ 平台是因为它提供了最优秀的应用处理和 FPGA 加速功能。与此前的平台相比，系统级单位功耗性能提高了 4 倍。它支持赛灵思 Vitis AI，后者为使用加速库构建 AI 推断提供了广泛功能。此外，它还提供了优异的高层次综合（HLS）功能。
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。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。与标准芯片不同，它们可以在生产后重新编程。
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OpenCV没有向量(vector)的数据结构，但当我们要表示向量时，需要用矩阵数据表示。但是，CvMat更抽象，它的元素数据类型并不仅限于基础数据类型，而且可以是任意的预定义数据类型，比如RGB或者别的多通道数据。在openCV中，CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”，尤其是对其中的图像操作进行一定程度的优化。
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。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。
