XC6VLX55T-1FFG1759I_XC5VLX85-1FFG1153I导读

Xilinx作为一家以FPGA（现场可编程门阵列）为主的公司，战略在于“数据中心优先”、“加速核心市场发展”、“驱动自适应计算”三大方面。在今年先后发布一体化
SmartNIC 平台AlveoU25、最强7nm云端芯片Versal Premium、FPGA器件的创新型TCON（Timing
Controller，时序控制器）方案。

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。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。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。它使用 N2Cube 软件在处理侧（PS）运行。

XC6VCX240T-1FF1156I

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。 GraphSim 是基于图的 ArtSim SSSP 算法。 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。生成的存档符合 RFC 1952 GZIP 文件格式规范。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。

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。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。

例如，图像可能需要完成解压缩和缩放后才能符合 AI 模型的数据输入要求。与 AI 推断实现方案类似，非
AI 的预处理和后处理功能开始需要某种形式的加速。此外还有第三个挑战，而这也是较少为人所知的一个，其出现的原因在于 AI 推断无法单独部署。真正的 AI
部署通常需要非 AI 处理，无论是在 AI 功能之前还是之后。这些传统的处理功能必须运行在与 AI 功能相同的吞吐量下，同样需要实现高性能与低功耗。

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。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。
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XC4VLX25-11SF363C

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 。

XC5VTX240T-2FF1759C XC5VTX240T-1FF1759I
XC5VTX240T-1FFG1759C XC5VSX95T-3FFG1136C XC5VSX95T-1FFG1136C XC5VSX50T-3FFG665C
XC5VSX95T-1FF1136C XC5VTX240T-1FFG1759I XC5VSX95T-2FFG1136C XC5VSX95T-1FFG1136I
XC5VSX95T-2FF1136C XC5VSX95T-1FF1136I XC5VSX50T-2FF665C XC5VSX50T-2FFG665C
XC5VSX50T-2FFG1136I XC5VSX95T-2FF1136I 。

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 。

XC6VLX130T-1FFG784C XC6VLX130T-1FFG784I
XC6VLX130T-1FF484C XC5VSX95T-3FF1136C XC5VSX95T-2FFG1136I XC5VTX240T-1FF1759C
XC5VTX240T-3FF1759C XC5VTX240T-3FFG1759C XC6VLX130T-1FF1156C XC6VLX130T-1FF1156I
XC5VTX240T-2FF1759C XC5VTX240T-1FF1759I XC5VTX240T-1FFG1759C XC5VSX95T-3FFG1136C
XC5VSX95T-1FFG1136C XC5VSX50T-3FFG665C XC5VSX95T-1FF1136C XC5VTX240T-1FFG1759I
XC5VSX95T-2FFG1136C XC5VSX95T-1FFG1136I XC5VSX95T-2FF1136C XC5VSX95T-1FF1136I
XC5VSX50T-2FF665C XC5VSX50T-2FFG665C XC5VSX50T-2FFG1136I XC5VSX95T-2FF1136I
XC5VSX50T-3FFG1136C XC5VSX50T-2FFG665I XC5VSX50T-2FFG1136C XC5VSX50T-3FF665C
XC5VSX50T-1FFG1136C XC5VSX50T-1FF1136I XC5VSX50T-3FF1136C XC5VSX50T-1FF665I
XC5VSX50T-2FF1136C XC5VSX50T-1FFG1136I XC5VSX50T-1FF665C XC5VSX50T-1FFG665I
XC5VSX35T-2FF665I XC5VSX35T-2FF665C 。

而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”，OpenCV对其中的图像操作(缩放、单通道提取、图像阈值操作等)进行了优化。OpenCV中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat，CvMat和IplImage，这三种类型都可以代表和显示图像，但是，Mat类型侧重于计算，数学性较高。

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。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。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。