XC7K420T-2FFG901E_XC7Z030-3SBG485I导读

。 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。

知情人士称，这项交易最快可能在下周敲定。超微半导体(AMD)正就收购芯片制造商赛灵思(Xilinx)进行深入谈判，该交易价值可能超过300亿美元。
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但是最近几年AMD的数据中心处理器业务在不断增长，与长期在该领域占据主导地位的英特尔竞争越来越激烈，赛灵思的加入将使AMD在与英特尔的竞争中处于更有利的地位，并在快速增长的电信、国防市场中占据更大的份额。
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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。
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。

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。

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％。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。 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。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。

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XQ6VLX130T-1RF1156M XQ6VLX240T-1RF1759M
XQ6VLX550T-L1RF1759I XQ6VSX315T-L1FFG1156I XQ6VLX240T-2RF1759I
XQ6VLX240T-1RF1156M XQ6VLX240T-2FFG1156I XQ6VLX130T-1FFG1156M
XQ6VLX130T-2FFG1156I XQ6VLX130T-1RF784I XQ6VLX130T-1FFG1156I. XQ6VLX240T-1RF784M
XQ6VLX240T-2RF1156I. 。

XCS30XLVQ100AKP XCS30XLVQ100-4I XCS30XLVQ100-4C
XCS30XL-VQ100 XCS30XLTQ144AKP-4I XCS30XLTQ144AKP0645 XCS30XL-TQ144AKP
XCS30XLTQ144AKP XCS30XLTQ144AK-4I XCS30XLTQ144A XCS30XLTQ144-4C XCS30XL-TQ144
XCS30XLTMPQ208AKP XCS30XLtm-4PQ240C XCS30XLTM-4ITQ144AKP 。

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 。

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

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。