XA Spartan-3A DSP_XC6VLX365T-2FF1759I导读
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……。
降低温度还可呈指数提高芯片的可靠性。温度降低20℃可减少漏电功耗25%以上。电压和温度控制 如图1所示，降低电压和温度均可显着减少漏电流。通过改变电源配置，很容易调整电源电压。目前的FPGA不支持大范围电压调整，推荐的电压范围通常是±5%。结温可以用散热器和气流等冷却方案来降低。研究表明，温度降低20℃可使芯片总体寿命延长10倍。电源电压降低5%_就可降低功耗10%。
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XC7K325T-1FFG900I
DSP模块中乘法器的功耗不到FPGA架构所构建乘法器的20%。动态功耗问题则用低电容电路和定制模块来解决。鉴于制造偏差可导致漏电流分布范围很大，可筛选出低漏电流器件，以有效提供核心漏电功耗低于60%的器件。为了减少静态功耗，还全面采用了较长沟道和较高阈值的晶体管。FPGA的设计中使用了多种功耗驱动的设计技术。以Xilinx Virtex系列为例，因为配置存储单元可占到FPGA中晶体管数的1/3，所以在该系列中使用了一种低漏电流的“midox”晶体管来减少存储单元的漏电流。
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。。
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。
如果AMD达成与赛灵思收购协议，2020年的半导体并购交易额也可能升至931亿美元，成为半导体行业有史以来第三大并购年。实际上，受到新冠疫情和中美关系影响，2020年本应是半导体市场并购活动低迷的一年。这两笔交易让全球半导体格局正经历着新一轮的并购与洗牌。 据第三方分析机构IC Insights于9月29日发布的报告数据显示，2020年前九个月，全球半导体并购总价值飙升至631亿美元，其中Nvidia-Arm和ADI-Maxim的两笔交易约占2020年并购总额的97％。今年第一季度半导体并购交易额为18亿美元，第二季度仅达到1.65亿美元。 不过，到了第三季度，半导体市场需求复苏明显，成本支出增加，新一轮并购浪潮随之兴起。
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XC5VTX240T-2FF1759C XC5VTX240T-1FF1759I XC5VTX240T-1FFG1759C XC5VSX95T-3FFG1136C XC5VSX95T-1FFG1136C XC5VSX50T-3FFG665C XC5VSX95T-1FF1136C XC5VTX240T-1FFG1759I XC5VSX95T-2FFG1136C XC5VSX95T-1FFG1136I XC5VSX95T-2FF1136C XC5VSX95T-1FF1136I XC5VSX50T-2FF665C XC5VSX50T-2FFG665C XC5VSX50T-2FFG1136I XC5VSX95T-2FF1136I 。
XC6VLX130T-1FFG1156C XC6VLX130T-3FFG1156C XC6VLX195T-1FF1156C XC6VLX130T-3FF484C XC6VLX130T-3FFG484C XC6VLX130T-2FF484C XC5VTX240T-2FF1759I XC5VTX240T-2FFG1759C XC5VTX240T-2FFG1759I XC6VLX130T-1FFG484C XC6VLX130T-1FFG484I XC6VLX130T-1FFG784C XC6VLX130T-1FFG784I XC6VLX130T-1FF484C XC5VSX95T-3FF1136C XC5VSX95T-2FFG1136I XC5VTX240T-1FF1759C XC5VTX240T-3FF1759C XC5VTX240T-3FFG1759C XC6VLX130T-1FF1156C XC6VLX130T-1FF1156I 。
XC5VLX50T-3FF1136C XC5VLX50T-3FFG665C XC5VLX50-3FF1153C XC5VLX50-2FFG676I XC5VLX50-2FFG676C XC5VLX50-2FFG324I XC5VLX50-3FFG324C XC5VLX50-3FFG1153C XC5VLX50-3FF676C XC5VLX50-3FF324C XC5VLX50T-1FF665C XC5VLX50T-1FF1136I XC5VLX50T-1FF1136C XC5VLX50-3FFG676C XC5VLX330T-1FFG1738I XC5VLX330T-2FFG1738C XC5VLX330T-1FF1738I XC5VLX330T-1FFG1738C 。
XC7K410T-2FFG900I XC7K410T-2FFG900C XC7K410T-2FFG676I XC7K410T-1FFG900I XC7K480T-1FFG1156I XC6VLX550T-3FFG1760C XC6VLX75T-1FFG784C XC6VLX75T-1FFG484I XC6VLX75T-1FFG484C XC6VLX75T-1FF784I XC6VLX365T-3FF1759C XC6VLX365T-3FFG1156C XC6VLX365T-2FFG1156C XC6VLX550T-2FF1760I XC6VLX550T-3FFG1759C XC6VLX550T-3FF1760C XC6VLX550T-3FF1759C XC6VLX550T-2FFG1760I 。
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FPGA功耗与设计有关，也就是说取决于器件系列、时钟频率、翻转率和资源利用率。 以Xilinx Spartan-3 XC3S1000 FPGA为例，假定时钟频率为100MHz，翻转率为12.5%，而资源利用率则取多种实际设计基准测试的典型值。下面分析一下FPGA总功耗的分解情况，以便了解功耗的主要所在。
而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”，OpenCV对其中的图像操作(缩放、单通道提取、图像阈值操作等)进行了优化。OpenCV中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat，CvMat和IplImage，这三种类型都可以代表和显示图像，但是，Mat类型侧重于计算，数学性较高。
