XC6VLX365T-3FF1156C_XC4VLX25-10SFG363C导读
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。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。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。
功耗估计 功耗估计是低功耗设计中的一个关键步骤。使用功耗估计工具虽难以达到精准，但仍然可以通过确认高功耗模块来为功耗优化提供极好的指导。 如图1所示，某些外部因素对功耗具有呈指数的影响;环境的微小变化即可造成预估功耗的重大变化。虽然确定FPGA功耗的最准确方法是硬件测量，但功耗估计有助于确认高功耗模块，可用于在设计阶段早期制定功耗预算。
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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。
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。
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。 GraphSim 是基于图的 ArtSim SSSP 算法。 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。生成的存档符合 RFC 1952 GZIP 文件格式规范。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。
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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。
英特尔的10nm仍然推迟，使得除了英特尔关注的云市场之外，Xilinx在收购Altera后占据了FPGA市场的主导地位。FPGA和ASIC之间的竞争将继续。拆分SoC原型和仿真市场。显然这适用于英特尔和Nvidia。然而，在7纳米处，FPGA速度和密度大大提高，功耗也较低，因此这种竞争格局可能会发生变化，尤其是ASIC和FPGA。ACAP的推出将有助于赛灵思与更高级别的竞争对手在新市场中展开竞争。特别是在人工智能时代，Xilinx还希望通过这一优势实现英特尔和Nvidia的未来。灵活性和适应性是ACAP的主要卖点。
