XC6VLX365T-3FF1759I_XC5VLX50-1FF324C导读
要构建真实应用，就需要高效地实现整体应用。如果每个实例都能降低一定程度的功耗，总功耗将实现显著下降。在数据中心应用中，应用可能拥有数千个乃至数百万个并行实例。
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。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。
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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。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。
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 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。
随着人类语言书写形式的演进，已经发展出数千种独特的字体系。再加上大小写（大写/小写/全大全小/小型大写）、斜体（意大利体/罗马体）、缩放体（横向缩放）、粗细、指定大小（显示/文本）、波痕体、衬线（总体分为衬线体和无衬线体），这一数量可以扩充到数百万，使得文本识别成为机器学习领域中一个振奋人心的专业学科。
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。
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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。
随着当前芯片制造工艺变得更加复杂并且芯片设计变得越来越复杂，芯片设计制造商的初始成本飙升，并且磁带的风险进一步增加。作为较大的竞争对手，Altera已于2015年加入英特尔，赛灵思的新竞争对手已成为英特尔，NVIDIA等公司。面对英特尔和NVIDIA等竞争对手，您应该专注于Xilinx的核心竞争力，即在硬件层面，它可以根据不同的工作负载和力量而非灵活和适应性，而不是传统的领域和竞争。需要降低芯片成本，降低拍摄风险，缩短产品上市时间将进一步喷发。这相当于Xilinx的成功推广，并将与英特尔和Nvidia等公司展开更高的竞争。
