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发布时间:2020/10/28

XC6VLX195T-3FFG784C_XC6VLX550T-1FFG1759I导读

而在摩尔定律放缓,登纳德缩放比例定律和阿姆达尔定律接近瓶颈之下,摩尔甚至也曾给出“解药”,即“异构计算”,现在正是异构CPU与加速器的“黄金时代”。半导体发展至今,不可避免的事实便是摩尔定律正在放缓。

优秀的性能以及出色的规格让消费者再一次直呼:AMD YES!。 首先,AMD正式揭晓了全新的Zen 3
CPU架构,并且带来了最新一代锐龙5000系列桌面处理器。今天,关于AMD的劲爆新闻比较多。


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从官方给出的对比数据来看,全新一代锐龙5000系列处理器比竞争对手的十代产品强太多: 锐龙9
5900X对比i9-10900K,单线程高出13%,多线程高出23%,1080p下游戏性能高出3%。 锐龙5
5600X对比i5-10600K,单线程高出19%,多线程高出20%,1080p游戏性能高出13%。 锐龙7
5800X对比i7-10700K,单线程高出9%,多线程高出11%,1080p游戏性能持平。全新的架构,最强的游戏处理器该来的还是来了,等等党没白等。
其中,锐龙9 5900X处理器更是被AMD夸赞为“世界上最好的游戏CPU”——此前这个称号,一直掌握在英特尔手里。

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。

Softnautics 采用了赛灵思 Vitis AI
堆栈并运用该软件提供加速,开发出混合应用,同时实现了 LSTM 功能,通过将 TensorFlow-lite 移植/迁移到 ARM
进行有效的序列预测。图像预处理/后处理通过 Vivado 使用 HLS 实现,而 Vitis 的作用是使用连接文本提议网络(CTPN)完成推断。它使用
N2Cube 软件在处理侧(PS)运行。最终,Softnautics 将该解决方案用于视频流水线中的实时场景文本检测,并使用可靠的数据集对模型进行改进。

。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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XC6VLX240T-1FF784I XC6VLX195T-2FF1156I
XC6VLX195T-2FF1156C XC6VLX195T-2FF784I XC6VLX195T-2FF784C XC6VLX130T-3FF1156C
XC6VLX130T-2FFG484C XC6VLX195T-3FFG1156C XC6VLX130T-2FFG784I XC6VLX240T-1FF1156C
XC6VLX195T-3FFG784C XC6VLX240T-1FF1759C XC6VLX240T-1FF1156I XC6VLX195T-1FF784C
XC6VLX130T-2FF784I XC6VLX130T-3FFG784C XC6VLX195T-1FF784I XC6VLX130T-2FFG1156C
XC6VLX130T-2FFG784C XC6VLX130T-2FF484I XC6VLX130T-2FFG1156I XC6VLX130T-1FF484I
XC6VLX130T-3FF784C XC6VLX130T-1FFG1156I 。

XCV200-6BG256AF XCV200-5PQG240I XCV200-5PQG240C
XCV200-5PQ240I XCV200-5PQ240C XCV2005PQ240C XCV200-5FGG456I XCV200-5FGG456C
XCV200-5FGG256I XCV200-5FGG256C XCV200-5FG456I XCV200-5FG456C XCV200-5FG456
XCV200-5FG256I XCV200-5FG256C XCV200-5BGG352I XCV200-5BGG352C 。

XC6VLX365T-3FFG1759C XC6VLX550T-1FF1760C
XC6VLX550T-1FF1759I XC6VLX365T-3FF1156C XC6VLX550T-1FF1760I XC6VLX550T-1FFG1760C
XC6VLX550T-1FFG1759I XC6VLX550T-1FF1759C XC6VLX240T-3FF1156C
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XC6VLX240T-2FF1759I XC6VLX195T-2FFG784C XC6VLX195T-3FF1156C XC6VLX195T-3FF784C
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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

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2016年7月,赛灵思表示,在未来五年内,它将成为一家全可编程公司,利用其优势帮助客户区分和瞄准云计算、物联网、5G无线和嵌入式视觉等新兴领域。这是自适应计算加速平台。目前,FPGA产品的主要系列有高性能virtex系列、中端kintex系列和低成本artix、spartan系列。Cyrus将其定义为不同于CPU、GPU和FPGA的新产品。事实上,2014年,赛灵思开始了新一代产品的研发,并于2018年初首次亮相。

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。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。