XC7Z030-L2FFG676E_XC7Z010CLG400导读
自适应和智能计算的全球领先企业赛灵思公司（Xilinx， Inc.，（NASDAQ： XLNX））今日宣布推出 Zynq RFSoC DFE，这是一类全新的具有突破性意义的自适应无线电平台，旨在满足不断演进的 5G NR 无线应用标准。
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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XQ4VLX60-10EF668M XQ4VLX40-10FFG668M XQ4VLX40-10FF668I XQ4VLX25-DIE4058 XQ4VLX25-11SF363M XQ4VLX25-10SFG363M XQ4VLX25-10SF363M XQ4VLX25-10SF363I XQ4VLX25-10FF668M XQ4VLX25-10FF668I XQ4VLX160-10FF1148I XQ4VLX100-10FF668M XQ4VLX100-10FF1148M XQ4VLX100-10FF1148I 。
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I/O和时钟电路占全部活动功耗的1/3，如果使用高功耗的I/O标准，其功耗还会更高。据报告显示，活动功耗是设计在高温下活动时的功耗，包括动态和静态功耗两部分。图2所示为XC3S1000的活动功耗和待机功耗分解图。待机功耗是设计空闲时的功耗，由额定温度下的静态功耗组成。CLB在活动功耗和待机功耗中占最主要部分，这不足为奇，但其他模块也产生可观的功耗。
我们通过快速角点的例子，说明通常用VivadoHLS实现OpenCV的流程。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。当然，这些可综合代码也可在处理器或ARM上运行。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。
