XC7K420T-2FFG901_XC7Z030-3SBG484I导读

原有的芯片解决方案已经不能满足公司的需求，迫切需要开发新产品、新技术和新业务模式。数据的爆炸式增长对计算速度提出了越来越高的要求。摩尔定律在大中华区正在放缓，那里的创新正在高速增长。在Victor
Peng看来，几何倍数的大爆炸，从末端到边缘到云的人工智能应用，以及后摩尔定律计算，这些都不能被单一的架构所满足，这将是影响沉默和世界未来的三大趋势。

这是当时美国最大的并购交易，也是ADI有史以来最大一笔收购。2020年7月，美国芯片巨头亚德诺半导体（Analog
Devices Inc，ADI）宣布，计划以209亿美元的全股票方式收购竞争对手美信集成产品（Maxim Integrated
Products），以提升其在包括电信在内的多个行业的能力。

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这意味着除了拼块本地的内存，AI 引擎还可以访问 3 个相邻拼块的本地内存（除非拼块位于阵列边缘）。每个
AI 引擎拼块都包含： 1 个拼块互连模块，用于处理 AXI4-Stream 和存储器映射 AXI4 输入/输出 1 个存储器模块，其中包含 32 KB
数据内存，细分为 8 个内存 bank、1 个内存接口、DMA 和各种锁定。 1 个 AI 引擎 AI 引擎可访问全部 4 个方向中的多达 4 个内存模块（作为
1 个连续存储器块）。

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。
。

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）。

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。

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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 。

XCS30XL-5TQ208C XCS30XL-5TQ144I XCS30XL-5TQ144C
XCS30XL5TQ144C XCS30XL-5TQ100I XCS30XL-5TQ100C XCS30XL-5PQG240C XCS30XL-5PQG208I
XCS30XL-5PQG208C XCS30XL-5PQ84I XCS30XL-5PQ84C 。

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. 。

XQ5VFX100T-2FFG1136I XQ5VFX130T-1FFG1738M
XQ5VFX100T-1EF1738I XQ5VFX100T XQ5VFX130T-1FFG1738I XQ5VLX85-1EF676M
XQ5VFX130T-1F1138I XQ5VFX100T-1F1136M XQ5VFX200T-DIE4058 XQ5VLX85-1EF676I
XQ51FX130T-1EF1738I XQ5VFX130T-2EF1738I. XQ5VFX100T-1F1136I XQ51FX130T-2EF1738I
XQ6VLX240T-2RF1156I XQ6VLX130T-1FFG1156I 。

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。

降低芯片成本、降低芯片风险和缩短上市时间的需求将进一步激增。随着当前芯片制造工艺越来越复杂，芯片设计越来越复杂，芯片设计者的成本猛增，芯片流媒体的风险进一步加大。