XC5VLX50T-3FF665C_XC5VLX85-2FFG676C导读

降低温度还可呈指数提高芯片的可靠性。结温可以用散热器和气流等冷却方案来降低。研究表明，温度降低20℃可使芯片总体寿命延长10倍。电源电压降低5%
就可降低功耗10%。温度降低20℃可减少漏电功耗25%以上。通过改变电源配置，很容易调整电源电压。电压和温度控制
如图1所示，降低电压和温度均可显着减少漏电流。目前的FPGA不支持大范围电压调整，推荐的电压范围通常是±5%。

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。
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。

XC4VSX25-10FF668I

与 AI 推断实现方案类似，非 AI
的预处理和后处理功能开始需要某种形式的加速。此外还有第三个挑战，而这也是较少为人所知的一个，其出现的原因在于 AI
推断无法单独部署。这些传统的处理功能必须运行在与 AI 功能相同的吞吐量下，同样需要实现高性能与低功耗。例如，图像可能需要完成解压缩和缩放后才能符合 AI
模型的数据输入要求。真正的 AI 部署通常需要非 AI 处理，无论是在 AI 功能之前还是之后。

Softnautics 之所以选择赛灵思技术来实现这个解决方案，是因为它同时集成了 Vitis? AI
堆栈和强大的硬件功能。如今，赛灵思丰富多样的强大平台已为 70% 的新开发提供支持，引领着基于 FPGA 系统的设计发展趋势。

针对AMD收购赛灵思的交易，华尔街日报分析指，AMD可能会利用其高股票估值作为谈判筹码，以推动这笔交易的进行，或让赛灵思以高价退市。今年以来，AMD股价飙升了89%，目前市值已超过1000亿美元，至1015.68亿美元。

。Softnautics 之所以选择赛灵思技术来实现这个解决方案，是因为它同时集成了 Vitis? AI
堆栈和强大的硬件功能。如今，赛灵思丰富多样的强大平台已为 70% 的新开发提供支持，引领着基于 FPGA 系统的设计发展趋势。

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XC4VLX160-10FF1513C XC4VLX15-11FFG668I
XC4VLX160-10FFG1148C XC4VLX160-10FF1148I XC4VLX15-12SF363C XC4VLX160-10FF1513I
XC4VLX160-10FF1148C XC4VLX15-12FFG668C XC4VLX15-11SFG363C XC4VLX160-11FFG1513C
XC4VLX15-12FF668C XC4VLX15-11SF363I XC4VLX15-11FFG668C XC4VLX15-11SFG363I
XC4VLX15-11SF363C XC4VLX160-12FFG1513C XC4VLX200-10FF1513C XC4VLX200-10FF1513I
XC4VLX160-10FFG1513C XC4VLX160-11FFG1513I 。

XC4VLX200-11FFG1513I XC4VLX200-12FF1513C
XC4VLX200-12FFG1513C XC4VLX200-10FFG1513C XC4VLX200-10FFG1513I
XC4VLX200-11FF1513C XC4VLX40-10FF1148I XC4VLX25-11FFG668C XC4VLX40-10FF668I
XC4VLX40-10FF1148C XC4VLX25-12FFG668C XC4VLX40-10FF668C XC4VLX25-12SFG363C
XC4VLX25-12FF668C XC4VLX25-11SF363I XC4VLX60-10FF1148I XC4VLX25-11SFG363I
XC4VLX25-11SF363C XC4VLX25-11FF668I XC4VLX25-11SFG363C XC4VLX25-11FFG668I
XC4VLX25-11FF668C XC4VLX160-10FFG1148I 。

XC5VLX85-3FFG1153C XC5VLX85-3FFG676C
XC5VLX85T-1FF1136C XC5VLX85T-1FF1136I XC5VLX85-2FFG676I XC5VLX85-2FFG676C
XC5VLX85-3FF676C XC5VLX85-1FF1153I XC5VLX50T-3FFG1136C XC5VLX85-1FFG1153C
XC5VLX85-1FF1153C XC5VLX85-1FF676C XC5VLX85-1FFG1153I XC5VLX85-2FF1153C
XC5VLX85-1FF676I XC5VLX85-1FFG676C XC5VLX85-2FF1153I XC5VLX85-2FFG1153C
XC5VLX85-1FFG676I XC5VLX85-2FF676C XC5VLX85-2FFG1153I XC5VLX85-3FF1153C
XC5VLX85-2FF676I XC5VLX50T-1FF665I XC5VLX50T-1FFG1136C XC5VLX50T-1FFG1136I
XC5VLX50T-1FFG665I 。

XC6VLX130T-1FFG784C XC6VLX130T-1FFG784I
XC6VLX130T-1FF484C XC5VSX95T-3FF1136C XC5VSX95T-2FFG1136I XC5VTX240T-1FF1759C
XC5VTX240T-3FF1759C XC5VTX240T-3FFG1759C XC6VLX130T-1FF1156C XC6VLX130T-1FF1156I
XC5VTX240T-2FF1759C XC5VTX240T-1FF1759I XC5VTX240T-1FFG1759C XC5VSX95T-3FFG1136C
XC5VSX95T-1FFG1136C XC5VSX50T-3FFG665C XC5VSX95T-1FF1136C XC5VTX240T-1FFG1759I
XC5VSX95T-2FFG1136C XC5VSX95T-1FFG1136I XC5VSX95T-2FF1136C XC5VSX95T-1FF1136I
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XC5VSX35T-2FF665I XC5VSX35T-2FF665C 。

IplImage对图像的另一种优化是变量origin原点，为了弥补这一点，OpenCV允许用户定义自己的原点设置。在OpenCV类型关系上，我们可以说IplImage类型继承自CvMat类型，当然还包括其他的变量将之解析成图像数据。IplImage类型较之CvMat多了很多参数，比如depth和nChannels。

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。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。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。灵活性和适应性是ACAP的主要卖点。拆分SoC原型和仿真市场。显然这适用于英特尔和Nvidia。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。