XCS30XL-3CS208C_XQ7K325T-1RF900I导读

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。

半导体发展至今，不可避免的事实便是摩尔定律正在放缓。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”。

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有业内人士分析指，如果AMD成功拿下赛灵思，这将为全球半导体行业带来新的竞争格局。赛灵思曾对媒体透露，因英特尔收购了Altera，让很多潜在客户为了中立原则，会将更多订单交给赛灵思，所以在近两年赛灵思在FPGA市场的份额大幅提升。
和外界对待Arm的中立看法一样，一旦AMD成功收购赛灵思，下游客户在采购FPGA芯片以及相关解决方案时，只有英特尔和AMD两个选择，这会加重下游企业的担忧。

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。

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。

AI 引擎属于高度优化的处理器，包含下列主要特色： 32 位标量 RISC 处理器（名为 Scalar
Unit） 1 个 512b SIMD 矢量单元（可提供矢量定点/整数单元）和 1 个单精度浮点 (SPFP) 矢量单元 3 个地址生成器单元 (AGU)
超长指令字 (VLIW) 功能 3 个数据内存端口（2 个负载端口，1 个存储端口）直接流传输接口（2 个输入流，2 个输出流）。

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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 。

XCS30XL-6VQ100C XCS30XL-6TQG144I XCS30XL-6TQG144C
XCS30XL-6TQ144I XCS30XL-6TQ144C XCS30XL-6TQ144 XCS30XL-6PQG208C XCS30XL-6PQ208I
XCS30XL-6PQ208C XCS30XL-6CSG280I XCS30XL-6CS280I XCS30XL-6CS280C
XCS30XL-6BGG256I XCS30XL-6BG256I 。

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
。

XQ4VLX40-10FF668I XQ4VSX55-10CF1148M
XQ4WLX25-10FF668M XQ47LX60-10FF668M XQ5VFX130T-2EF1738I XQ5VFX130T-1EF1738I
XQ5VLX110-1EF1153I XQ5VFX130T-1F1738I XQ5VFX130T-1F1738C XQ5VFX70T-1EF1136I
XQ5VFX100T-1EF1136M XQ5VFX100T-1F1738I XQ5VFX100T-1EF1136I XQ5VSX95T-1EF1136I
XQ5VSX95T-2EF1136I XQ5VFX70T-1EF1136M XQ5VFX130T-1FF1738I 。

有趣的是，从中可以看到，只有在 NoC 到 AI 引擎拼块之间才存在 AXI4 存储器映射直接通信通道，在
AI 引擎拼块到 NoC 之间却并不存在。

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。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。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。