XC7Z030L2FBG676I_XC7Z010CLG225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。
XC7Z030L2FBG676I_XC7Z010CLG225
XC7VX690T-3FFG1926I
XQ4VFX60-DIE4058 XQ4VFX60-10FFG672M XQ4VFX60-10FFG672I XQ4VFX60-10FFG1152N XQ4VFX60-10FFG1152M XQ4VFX60-10FFG1152I XQ4VFX60-10FF672I XQ4VFX60-10FF668I XQ4VFX60-10FF1152N XQ4VFX60-10FF1152I XQ4VFX60-10EF672M XQ4VFX60-10EF672I XQ4VFX140-10FF1517I XQ4VFX100-11FFG1152I XQ4VFX100-11FF1152I XQ4VFX100-10FF1152I XQ4085XL-1PG599M XQ4085XL-1PG475M XQ4085XL-1HQ240N XQ4085XL-1CB228M XQ4085XL-1BG432N XQ4085-1CB228B 。
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 。
XQ5VFX70T-1EF1136M XQ5VFX70T-1EF1136I XQ5VFX70T XQ5VFX200T-DIE4058 XQ5VFX200T-1FF1738M XQ5VFX200T-1FF1738I XQ5VFX200T XQ5VFX130T-DIE4058 XQ5VFX130T-2FF1738I XQ5VFX130T-2EF1738M XQ5VFX130T-2EF1738I XQ5VFX130T-1FFG1738M XQ5VFX130T-1FFG1738I XQ5VFX130T-1EF1738M XQ5VFX130T-1EF1738I XQ5VFX130T XQ5VFX100T-2EF1738I XQ5VFX100T-1EF1738I 。
XQ5VLX30T-1FF323I XQ5VLX30T XQ5VLX220T-2EF1738I XQ5VLX220T-1EF1738I XQ5VLX220T XQ5VLX155T-2EF1136I XQ5VLX155T-1EF1136I XQ5VLX155T XQ5VLX110T-2EF1136I XQ5VLX110T-1EF1136I XQ5VLX110T XQ5VLX110-2EF676I XQ5VLX110-2EF1153I XQ5VLX110-1EF676I XQ5VLX110-1EF1153I XQ5VLX110 XQ5VFX70T-2EF665I XQ5VFX70T-2EF1136I XQ5VFX70T-1EF665I 。
XC7Z030L2FBG676I_XC7Z010CLG225
XC7VX690T-L2FFG1157E
XQ6VSX315T-1RF1759M XQ6VSX315T-1RF1759I XQ6VSX315T-1RF1156M XQ6VSX315T-1RF1156I XQ6VSX315T-1FFG1156M XQ6VSX315T-1FFG1156I XQ6VLX550T-L1RF1759I XQ6VLX550T-1RF1759I XQ6VLX240T-L1RF784I XQ6VLX240T-L1RF1759I XQ6VLX240T-L1RF1156I XQ6VLX240T-2RF784I XQ6VLX240T-2RF1156I 。
XZ3S1500-FG676I XXC95108-10TQG100C XX9572XL-10VQG44C XVS30XL-4PQ240C XV95288XL-10PQ208C XV4VLX40-FFG1148 XV400-5BG432C XV2VP30-6FF896C XV17256XVC XTR110 XSC40PQ208CKN XSC05-PC84CKN XS2S50-6FG256C XR68C681N XQVU9P-1FLQC2104E XQVU7P-2FLQB2104I 。
XQF32PVO48M XQF32PVO48C XQF32PV0G48M XQF32PV048M XQ7Z020-2CL484I XQ7Z020-2CL400I XQ7Z020-1CL484Q XQ7Z020-1CL484M XQ7Z020-1CL484I XQ7Z020-1CL400Q XQ7Z020-1CL400I XQ7K325T XQ7A200T-L1RS484I XQ7A200T-2RS484I XQ7A200T-1RS484M 。
XQ6VLX240T-2FFG1156I XQ6VLX240T-1RFG1759M XQ6VLX240T-1RF784M XQ6VLX240T-1RF784I XQ6VLX240T-1RF1759M XQ6VLX240T-1RF1759I XQ6VLX240T-1RF1156M XQ6VLX240T-1RF1156I XQ6VLX240T-1FFG1156M XQ6VLX240T-1FFG1156I XQ6VLX130T-L1RF784I XQ6VLX130T-L1RF1156I XQ6VLX130T-L1FFG1156I 。
XC7Z030L2FBG676I_XC7Z010CLG225
在openCV中，CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”，尤其是对其中的图像操作进行一定程度的优化。OpenCV没有向量(vector)的数据结构，但当我们要表示向量时，需要用矩阵数据表示。但是，CvMat更抽象，它的元素数据类型并不仅限于基础数据类型，而且可以是任意的预定义数据类型，比如RGB或者别的多通道数据。
以Xilinx Spartan-3 XC3S1000 FPGA为例，假定时钟频率为100MHz，翻转率为12.5%，而资源利用率则取多种实际设计基准测试的典型值。下面分析一下FPGA总功耗的分解情况，以便了解功耗的主要所在。FPGA功耗与设计有关，也就是说取决于器件系列、时钟频率、翻转率和资源利用率。
