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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。
尤其是锐龙、霄龙处理器，从笔记本到桌面再到数据中心都硕果累累。 “AMD Yes”是最近期间网友对AMD逐渐步入高光时刻的最大评价，自2014 年10 月苏姿丰升任总裁兼CEO，作风强势又极具亲和力的苏姿丰也被粉丝们亲切地称为“苏妈”。而显卡方面则也与NVIDIA打的“焦灼”，先后赢得了索尼、微软主机和三星手机的青睐。
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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。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。 。
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。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。动态功耗问题则用低电容电路和定制模块来解决。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。
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。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。
例如，图像可能需要完成解压缩和缩放后才能符合 AI 模型的数据输入要求。与 AI 推断实现方案类似，非 AI 的预处理和后处理功能开始需要某种形式的加速。此外还有第三个挑战，而这也是较少为人所知的一个，其出现的原因在于 AI 推断无法单独部署。真正的 AI 部署通常需要非 AI 处理，无论是在 AI 功能之前还是之后。这些传统的处理功能必须运行在与 AI 功能相同的吞吐量下，同样需要实现高性能与低功耗。
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公司优势品牌：XILINX、ALTERA、SAMSUNG 、MICRON、HYNIX、NANYA 、ISSI、INTEL、TI、MAXIM、ADI、POWER、DAVICOM、PLX、CYPRESS、MARVELL、AOS、ON、ST、NXP、IR、FREESCALE、NS、AVAGO、TOSHIBA、DIODES 、RENESAS、 ATMEL、等..优势品牌。赛灵思代理简介历经了十几年的不懈努力，宇航军工半导体有限公司已经与美国、英国、德国、日本、韩国、国内等诸多著名的IC制造商和代理商以及OEM建立了良好的商务关系，代理经销了世界及国内众多著名品牌IC产品，客户遍及全世界。
随着当前芯片制造工艺越来越复杂，芯片设计越来越复杂，芯片设计者的成本猛增，芯片流媒体的风险进一步加大。降低芯片成本、降低芯片风险和缩短上市时间的需求将进一步激增。
