XC5VLX50T-3FFG665C_XC5VLX85-1FF1153I导读

较近，作为首席执行官的掌门人，彭荣奎首次介绍了Cylinth公司的未来愿景和战略蓝图，并发布了一款超越FPGA的新突破产品-ACAP(AdaptiveCompute加速度平台，AdaptiveCompute加速度平台)，使赛灵思超越了FPGA的局限性，支持了从端到边缘到云的许多不同技术的快速创新。自2008年加入赛灵思公司以来，公司先后在28
nm、20 nm和16 nm三代工艺产品上连续三次获得冠军，获得了行业第一名，并通过集成和编程模式的突破，FPGA已向更广阔的应用领域发展。

如图1所示，某些外部因素对功耗具有呈指数的影响;环境的微小变化即可造成预估功耗的重大变化。使用功耗估计工具虽难以达到精准，但仍然可以通过确认高功耗模块来为功耗优化提供极好的指导。功耗估计
功耗估计是低功耗设计中的一个关键步骤。虽然确定FPGA功耗的最准确方法是硬件测量，但功耗估计有助于确认高功耗模块，可用于在设计阶段早期制定功耗预算。

XC5VSX35T-2FFG665I

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。

随着人类语言书写形式的演进，已经发展出数千种独特的字体系。再加上大小写（大写/小写/全大全小/小型大写）、斜体（意大利体/罗马体）、缩放体（横向缩放）、粗细、指定大小（显示/文本）、波痕体、衬线（总体分为衬线体和无衬线体），这一数量可以扩充到数百万，使得文本识别成为机器学习领域中一个振奋人心的专业学科。

与此同时，AI 算法正在快速演进发展，且速度快于传统芯片开发周期的速度。如果使用 ASIC
等固定功能的芯片实现 AI 网络，则可能因先进 AI 模型的高速创新而迅速过时。

它是一个预配置的、随时可运行的图像，用于在亚马逊的 FGPA 加速 F1 上执行 Dijkstra
的最短路径搜索算法。GZIP 加速器提供的硬件加速 gzip 压缩速度比 CPU 压缩速度快 25 倍。生成的存档符合 RFC 1952 GZIP
文件格式规范。 Go 语言转换至 FPGA 平台使用软件定义的芯片构建定制的、可重编程的低延迟加速器。 GraphSim 是基于图的 ArtSim SSSP
算法。

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XC6VLX130T-1FFG1156C XC6VLX130T-3FFG1156C
XC6VLX195T-1FF1156C XC6VLX130T-3FF484C XC6VLX130T-3FFG484C XC6VLX130T-2FF484C
XC5VTX240T-2FF1759I XC5VTX240T-2FFG1759C XC5VTX240T-2FFG1759I
XC6VLX130T-1FFG484C XC6VLX130T-1FFG484I XC6VLX130T-1FFG784C XC6VLX130T-1FFG784I
XC6VLX130T-1FF484C XC5VSX95T-3FF1136C XC5VSX95T-2FFG1136I XC5VTX240T-1FF1759C
XC5VTX240T-3FF1759C XC5VTX240T-3FFG1759C XC6VLX130T-1FF1156C XC6VLX130T-1FF1156I
。

XC7K410T-2FFG900I XC7K410T-2FFG900C XC7K410T-2FFG676I
XC7K410T-1FFG900I XC7K480T-1FFG1156I XC6VLX550T-3FFG1760C XC6VLX75T-1FFG784C
XC6VLX75T-1FFG484I XC6VLX75T-1FFG484C XC6VLX75T-1FF784I XC6VLX365T-3FF1759C
XC6VLX365T-3FFG1156C XC6VLX365T-2FFG1156C XC6VLX550T-2FF1760I
XC6VLX550T-3FFG1759C XC6VLX550T-3FF1760C XC6VLX550T-3FF1759C
XC6VLX550T-2FFG1760I 。

XC4VSX55-11FFG1148C XC4VLX80-10FF1148I
XC4VLX80-10FFG1148I XC4VLX80-11FF1148C XC4VSX55-11FF1148C XC4VSX55-10FF1148I
XC4VSX55-11FFG1148I XC4VSX55-10FFG1148I XC4VSX35-12FFG668C XC4VSX35-11FFG668C
XC4VSX55-10FFG1148C XC4VSX35-12FF668C XC4VSX35-11FF668C XC4VSX35-10FF668I
XC4VSX35-11FFG668I 。

XC5VSX50T-1FFG665C XC5VSX35T-2FFG665C
XC5VSX50T-1FF1136C XC5VSX35T-1FFG665I XC5VSX35T-3FF665C XC5VSX35T-3FFG665C
XC5VSX240T-2FFG1738I XC5VSX35T-2FFG665I XC5VSX240T-2FF1738I XC5VSX240T-2FFG1738C
XC5VSX35T-1FF665I XC5VSX240T-2FF1738C XC5VSX240T-3FFG1738C XC5VSX35T-1FF665C
XC5VSX240T-1FF1738C XC5VSX240T-3FF1738C XC5VSX240T-1FFG1738C XC5VSX240T-1FF1738I
XC5VSX240T-1FFG1738I XC5VLX85T-2FFG1136C XC5VLX85T-2FFG1136I XC5VLX85T-3FF1136C
XC5VLX85T-3FFG1136C XC5VLX85T-1FFG1136C XC5VLX85T-1FFG1136I XC5VLX85T-2FF1136C
XC5VLX85T-2FF1136I 。

降低FPGA电源电压可使动态功耗呈二次函数下降，漏电功耗呈指数下降。例如，把温度从85℃升高至100℃可使漏电功耗增加25%。如图1所示，功耗很大程度上取决于电源电压和温度。升高温度可导致漏电功耗呈指数上升。

如果FPGA是一种产品类型，并且其中包含多种模式，则ACAP是一个可以与CPU和GPU相比较的产品类型个体，帮助我们实现智能互联和灵活的世界。为了推动灵活的计算，维克托彭，沉默将推出一个新的系列产品类型，AcP(自适应计算加速平台)。在第二大战略方面，沉默将加速主流市场的增长，支持汽车、无线基础设施、有线通信、工业和消费电子等领域的客户快速增长。彭先生强调赛灵思可以参与从一个端到另一个云的过程，这是一个独特的优势，它能够实现从端到云的全面覆盖。