XC5VLX85-2FF1153I_XC5VSX240T-3FFG1738C导读
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。
而在摩尔定律放缓，登纳德缩放比例定律和阿姆达尔定律接近瓶颈之下，摩尔甚至也曾给出“解药”，即“异构计算”，现在正是异构CPU与加速器的“黄金时代”。半导体发展至今，不可避免的事实便是摩尔定律正在放缓。
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但是，有机遇就会有挑战。AI 推断作为采用经训练的机器学习算法开展预测的过程，无论是部署在云端、边缘还是终端，都要求在严格的功耗预算下提供优异的处理性能。普遍的看法认为，仅凭 CPU 难以满足这一要求，需要某种形式的计算加速才能更高效地处理 AI 推断工作负载。
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。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。 GraphSim 是基于图的 ArtSim SSSP 算法。
Softnautics 采用了赛灵思 Vitis AI 堆栈并运用该软件提供加速，开发出混合应用，同时实现了 LSTM 功能，通过将 TensorFlow-lite 移植/迁移到 ARM 进行有效的序列预测。图像预处理/后处理通过 Vivado 使用 HLS 实现，而 Vitis 的作用是使用连接文本提议网络（CTPN）完成推断。它使用 N2Cube 软件在处理侧（PS）运行。最终，Softnautics 将该解决方案用于视频流水线中的实时场景文本检测，并使用可靠的数据集对模型进行改进。
动态功耗问题则用低电容电路和定制模块来解决。DSP模块中乘法器的功耗不到FPGA架构所构建乘法器的20%。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。
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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。
2016年7月，赛灵思表示，在未来五年内，它将成为一家全可编程公司，利用其优势帮助客户区分和瞄准云计算、物联网、5G无线和嵌入式视觉等新兴领域。这是自适应计算加速平台。目前，FPGA产品的主要系列有高性能virtex系列、中端kintex系列和低成本artix、spartan系列。Cyrus将其定义为不同于CPU、GPU和FPGA的新产品。事实上，2014年，赛灵思开始了新一代产品的研发，并于2018年初首次亮相。
