XC7Z030-L2FBG676I_XC7Z010-CLG225导读
与文档中的脚本相比，自然场景下的检测和识别困难主要源于以下三大差异：。目前已有多种实现方案可供使用，新的实现方案也在研究中。在自然场景进行文本检测和识别时，仍然可能会遇到一系列的艰巨挑战。
在数据中心领域，重要的是要认识到，赛灵思不仅可以支持计算加速和数据中心的应用，还可以支持创造价值的存储和网络。为了更好地适应智能互联的新世界，赛灵思继续以“柔性平台”为产品核心，抓住新的产业机遇，制定三大发展战略，以支持更广泛的市场应用。Victor Peng指出，第一种策略是“数据中心优先”。
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XC7Z035-L2FBG676I
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 。
XQ2V1000-FG456M XQ2V1000-FG456I XQ2V1000-BG575N XQ2V1000-BG575M XQ2V1000-BG575I XQ2V1000-6FF896N XQ2V1000-4FGG456N XQ2V1000-4FG456N XQ2V1000-4FG456I XQ2V1000-4BGG575N XQ2V1000-4BG575N XQ2V1000-4BG575M XQ2V1000-4BG575 XQ18V04VQG44N XQ18V04VQG44C 。
XQ2V6000-BG575I XQ2V6000-4CF1144M XQ2V6000-4BG575N XQ2V6000-4BG575M XQ2V6000-4BF957N XQ2V6000-4BF957I XQ2V3000-5BG728N XQ2V3000-4FG676N XQ2V3000-4CG717M XQ2V30004CG717M XQ2V3000-4CG717B XQ2V3000-4BG728N XQ2V2000-4FG676N XQ2V1004BG575N XQ2V1000-FG456N 。
XQ4013E-5PG223M XQ4013E-4PG223M XQ4013E-4HQ208N XQ4013E-4CB228M XQ4013E-4CB196N XQ4013E-3HQ240N XQ4013E-3CB196N XQ4013E-3CB191M XQ4013E-3BG191M XQ4013-5PG223M XQ4013-4PG223M XQ4010EX-4PG191M XQ4010EX-4HQ191N XQ4010EX-4CB196N XQ4010EX-4CB196M XQ4010EX-4CB191N 。
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XC7VX980T-2FFG1930E
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销售收入8.5亿美元，比上年同期增长24%；净利润2.41亿美元，比去年同期增长27%。一方面，芯片制造商需要依靠fpga进行仿真和原型设计；另一方面，cpu、gpu、fpga和asic（专用集成电路）在人工智能市场上的竞争日益激烈。随着5G和人工智能的发展，预计到2025年，FPGAs的规模将达到125.21亿美元左右。在全球的fpga市场上，赛灵思和altera两大厂商的市场份额约为90%。即使在赛灵思、intel等芯片巨头的cpu等芯片设计中，他们也会先在fpga上进行模拟，然后进行芯片的流式处理，更不用说近年来许多ai算法公司推出的ai专用芯片了。2013年，全球fpga市场规模为45.63亿美元，到2018年，这一数字将增长到63.35亿美元。
显然这适用于英特尔和Nvidia。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。拆分SoC原型和仿真市场。FPGA和ASIC之间的竞争将继续。灵活性和适应性是ACAP的主要卖点。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。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。
