XCS30XL-3CS208I_XQ7K325T导读

超微半导体(AMD)正就收购芯片制造商赛灵思(Xilinx)进行深入谈判，该交易价值可能超过300亿美元。
。 知情人士称，这项交易最快可能在下周敲定。

这是当时美国最大的并购交易，也是ADI有史以来最大一笔收购。2020年7月，美国芯片巨头亚德诺半导体（Analog
Devices Inc，ADI）宣布，计划以209亿美元的全股票方式收购竞争对手美信集成产品（Maxim Integrated
Products），以提升其在包括电信在内的多个行业的能力。

XCS30TMTQ144-3C

但请注意，多个内核可在同一个 AI 引擎拼块上运行，并共享处理时间。这些函数专用于 AI
引擎的矢量处理器，支持您从 AI 引擎中发掘出巨大的处理性能。赛灵思将提供预构建内核（包含在库内），以供用户在其定制 Graph
中使用。如果您的目标是设计高性能内核，那么应考虑采用矢量处理器，它使用称为内部函数的专用函数。每个内核都将在单一 AI 引擎拼块上运行。任意 C/C++
代码均可用于对 AI 引擎进行编程。内核用于描述特定计算进程。标量处理器将处理大部分代码。

赛灵思 AI 引擎简介 在部分赛灵思 Versal ACAP 中包含了 AI 引擎。这些 AI
引擎可排列组合为一组与内存、数据流和级联接口相连的二维AI 引擎拼块阵列。在当前 ACAP 器件（例如，VC1902 器件）上，此阵列最多可包含 400
个拼块。此阵列中还包含AI 引擎接口（位于最后一行），以便于阵列中的其它器件（PS、PL 和 NoC）进行交互。

。从 NoC 到 AI 引擎阵列的连接是使用 AXI4 存储器映射接口通过 NoC 接口拼块来实现的。AI
引擎接口包含PL 和 NoC 接口拼块以及配置拼块。从 PL 到 AI 引擎阵列的连接是使用 AXI4-Stream 接口通过 PL 和 NoC
接口拼块来实现的。

由于AMD在今年1月的CES上推出锐龙4000系列笔记本平台APU处理器，为了方便消费者识别并搜索，这次Zen
3架构处理器系列直接被命名为5000系列。这次一共发布了4款CPU，分别是Ryzen9 5950X、Ryzen9 5900X、Ryzen7
5800X和Ryzen5 5600X。

XQ4VLX60-10FF1148M

XCV200-5BGG256I XCV200-5BGG256C XCV200-5BG352I
XCV200-5BG352C XCV200-5BG256I XCV200-5BG256C XCV200-4PQG240I XCV200-4PQG240C
XCV200-4PQ240I XCV200-4PQ240C XCV200-4PQ240 XCV200-4PQ240 XCV200-4FGG456I
XCV200-4FGG456C XCV200-4FGG256I XCV200-4FGG256C XCV200-4FG456I XCV200-4FG456C
。

XCV1600E-6BG560I XCV1600E-6BG560C XCV1600E-6BG560
XCV1600E-6BG240I XCV1600E-6BG240C XCV1600E-5BG560I XCV1600E-4FG680I
XCV1600E-4FG680C XCV1600E-4BG560I XCV1600E-4BG560C XCV1600E XCV150TMPQ240-4
。

XQ5VFX100T-2FFG1136I XQ5VFX130T-1FFG1738M
XQ5VFX100T-1EF1738I XQ5VFX100T XQ5VFX130T-1FFG1738I XQ5VLX85-1EF676M
XQ5VFX130T-1F1138I XQ5VFX100T-1F1136M XQ5VFX200T-DIE4058 XQ5VLX85-1EF676I
XQ51FX130T-1EF1738I XQ5VFX130T-2EF1738I. XQ5VFX100T-1F1136I XQ51FX130T-2EF1738I
XQ6VLX240T-2RF1156I XQ6VLX130T-1FFG1156I 。

XCV2004FG456C XCV200-4FG456 XCV200-4FG256I
XCV200-4FG256C XCV2004FG256C XCV200-4FG256 XCV200-4BGG352I XCV200-4BGG352C
XCV200-4BGG256I XCV200-4BGG256C XCV200-4BG432C XCV200-4BG356C XCV200-4BG352I
XCV200-4BG352C XCV200-4BG256I XCV200-4BG256C XCV200-4BG256 。

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。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。

VivadoHLS视频处理函数库使用hls::Mat<>数据类型，这种类型用于模型化视频像素流处理，实质等同于hls::steam<>流的类型，而不是OpenCV中在外部memory中存储的matrix矩阵类型。因此，在用VivadoHLS实现OpenCV的设计中，需要将输入和输出HLS可综合的视频设计接口，修改为Video
stream接口，也就是采用HLS提供的video接口可综合函数，实现AXI4 video
stream到VivadoHLS中hls::Mat<>类型的转换。