XC7K420T-2FFG901I_XC7Z030-FBG676导读

它利用高带宽片上网络 (NoC) 将代表处理器系统 (PS) 的标量引擎、代表可编程逻辑 (PL)
的自适应引擎与智能引擎有机结合在一起。Versal 自适应计算加速平台 (ACAP) 是基于 TSMC 7nm FinFET
工艺技术构建的最新一代赛灵思器件。

。 而AMD股价在今年累计上涨了 89%，目前的市值超过了 1000
亿美元，这得益于新冠疫情居家办公提升了 PC、游戏主机以及其他设备的市场需求，而这些设备使用了 AMD
芯片。目前，赛灵思的市值约为260亿美元，今年以来该公司股价累计上涨约9%，略高于标普500指数7%的涨幅。

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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。 。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。

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。在当前 ACAP 器件（例如，VC1902 器件）上，此阵列最多可包含 400 个拼块。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。赛灵思 AI 引擎简介 在部分赛灵思 Versal ACAP 中包含了 AI
引擎。

不过，到了第三季度，半导体市场需求复苏明显，成本支出增加，新一轮并购浪潮随之兴起。这两笔交易让全球半导体格局正经历着新一轮的并购与洗牌。实际上，受到新冠疫情和中美关系影响，2020年本应是半导体市场并购活动低迷的一年。
如果AMD达成与赛灵思收购协议，2020年的半导体并购交易额也可能升至931亿美元，成为半导体行业有史以来第三大并购年。 据第三方分析机构IC
Insights于9月29日发布的报告数据显示，2020年前九个月，全球半导体并购总价值飙升至631亿美元，其中Nvidia-Arm和ADI-Maxim的两笔交易约占2020年并购总额的97％。今年第一季度半导体并购交易额为18亿美元，第二季度仅达到1.65亿美元。

这使得它们在快速原型制作和快速出现的技术中拥有很高的价值。
在FPGA领域，英特尔是另一个主要参与者，其通过2015年收购Altera在该领域建立了自己的业务。赛灵思主要被称为现场可编程逻辑门阵列（FPGA）的微芯片，是该领域的龙头公司。与标准芯片不同，它们可以在生产后重新编程。

XC7Z035-1FFG676I

XCS30XLTM-4CTQ144AKP XCS30XLPQG208AKP XCS30XLPQG208
XCS30XL-PQ240C XCS30XLPQ240AKPO313 XCS30XLPQ240AKP XCS30XL-PQ240-6C
XCS30XL-PQ240-4C XCS30XLPQ240-4C XCS30XL-PQ240 XCS30XL-PQ208C
XCS30XLPQ208BAK/AKP XCS30XL-PQ208AKPO441 XCS30XLPQ208AKP-4C XCS30XLPQ208AKP0637
。

XCS30XL-PQ208AKP xcs30xlpq208akp XCS30XLPQ208-4C
XCS30XLPQ208-3C XCS30XL-PQ208 XCS30XLPQ208 XCS30XLP208 XCS30XL-CS280AKP0221
XCS30XL-BQ256AKP XCS30XL-BGG256AKP XCS30XLBGG256AKP XCS30XL-BG256AKP
XCS30XLBG256AKP XCS30XL-BG256 XCS30XLBG256 XCS30XL-6VQG100I XCS30XL-6VQ100I
。

XQ7VM485T-1RF1761M XQ7VX690T-1EF1930I
XQ7V585T-1RF1761M XQ7VX690T-1RF1930I XQ7V585T-1F1157I XQ7VX690T-1F1930I
XQ7V690T-2RF1761I XQ7V585T-2RF1761I XQ7V585T-1RF1761I XQ7VX330T-1RF1157M
XQ7V585T-L2RF1157E XQ7V585T-1RF1157M XQ7VX485T-1RF1761M XQ7V585T-1RF1157I
XQ7VX690T-2RF1157I XQ7VX330T-1RF1157I 。

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

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。拆分SoC原型和仿真市场。灵活性和适应性是ACAP的主要卖点。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。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。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。

OpenCV中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat，CvMat和IplImage，这三种类型都可以代表和显示图像，但是，Mat类型侧重于计算，数学性较高。而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”，OpenCV对其中的图像操作(缩放、单通道提取、图像阈值操作等)进行了优化。