XQ Kintex UltraScale

发布企业:深圳宇航军工半导体有限公司时间:2020-10-26 11:30:00

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XQ Kintex UltraScale_XC6VLX550T-2FF1759I导读 Xilinx 器件可通过精选芯片工艺和功耗架构为所有产品组合实现高电源效率,包括 Spartan-6 系列及 7 系列、UltraScale? 以及 UltraScale+? FPGA 和 SoC。对于每一代产品,Xilinx 都不断提升其节电功能,包括工艺改进、架构创

XQ Kintex UltraScale_XC6VLX550T-2FF1759I导读

Xilinx 器件可通过精选芯片工艺和功耗架构为所有产品组合实现高电源效率,包括 Spartan-6 系列及 7 系列、UltraScale? 以及 UltraScale+? FPGA 和 SoC。对于每一代产品,Xilinx 都不断提升其节电功能,包括工艺改进、架构创新、电压缩放策略以及高级软件优化策略等。电源估算、热模型、全面软件支持和演示板现已开始针对所有产品系列公开提供。以下是特定产品组合功能的详细信息、芯片工艺优势和基准比较。

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。

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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。

FPGA的总动态功耗是所有电容性节点充电产生的组合功耗。功耗的组成部分 FPGA的功耗由两部分组成:动态功耗和静态功耗。这些电容性节点可以是内部逻辑块、互连架构中的布线导线、外部封装引脚或由芯片输出端驱动的板级迹线。信号给电容性节点充电时产生动态功耗。

今年以来,AMD股价飙升了89%,目前市值已超过1000亿美元,至1015.68亿美元。针对AMD收购赛灵思的交易,华尔街日报分析指,AMD可能会利用其高股票估值作为谈判筹码,以推动这笔交易的进行,或让赛灵思以高价退市。

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。

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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 。

XC5VSX50T-3FFG1136C XC5VSX50T-2FFG665I XC5VSX50T-2FFG1136C XC5VSX50T-3FF665C XC5VSX50T-1FFG1136C XC5VSX50T-1FF1136I XC5VSX50T-3FF1136C XC5VSX50T-1FF665I XC5VSX50T-2FF1136C XC5VSX50T-1FFG1136I XC5VSX50T-1FF665C XC5VSX50T-1FFG665I XC5VSX35T-2FF665I XC5VSX35T-2FF665C XC5VSX50T-1FFG665C XC5VSX35T-2FFG665C XC5VSX50T-1FF1136C XC5VSX35T-1FFG665I XC5VSX35T-3FF665C XC5VSX35T-3FFG665C 。

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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。

当然,这些可综合代码也可在处理器或ARM上运行。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。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。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。我们通过快速角点的例子,说明通常用VivadoHLS实现OpenCV的流程。