XC7VX330T-2FF1157I

发布时间:2020/12/17

XC7VX330T-2FF1157I_XC7VX690T-1FF1930I导读

虽然具体面积没有公布,和日前那个1.2万亿晶体管、46225平方毫米、AI计算专用的世界较大芯片不在一个数量级,但在FPGA的世界里,绝对是个超级庞然大物,从官方图看已经可以盖住一个马克杯的杯口。

出人意料的是,5G网络建设的强劲支出帮助总部位于加州圣何塞的Xilinx第四季度营收提高了27%,尽管大多数分析师认为,这些网络要到2020年才能广泛商用。

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即使在赛灵思、intel等芯片巨头的cpu等芯片设计中,他们也会先在fpga上进行模拟,然后进行芯片的流式处理,更不用说近年来许多ai算法公司推出的ai专用芯片了。销售收入8.5亿美元,比上年同期增长24%;净利润2.41亿美元,比去年同期增长27%。一方面,芯片制造商需要依靠fpga进行仿真和原型设计;另一方面,cpu、gpu、fpga和asic(专用集成电路)在人工智能市场上的竞争日益激烈。2013年,全球fpga市场规模为45.63亿美元,到2018年,这一数字将增长到63.35亿美元。随着5G和人工智能的发展,预计到2025年,FPGAs的规模将达到125.21亿美元左右。在全球的fpga市场上,赛灵思和altera两大厂商的市场份额约为90%。

最后,将改写的OpenCV设计中的函数,替换为HLS提供的相应功能的视频函数,并使用VivadoHLS综合,在Xilinx开发环境下在FPGA可编程逻辑或作为Zynq SoC硬件加速器实现。我们通过快速角点的例子,说明通常用VivadoHLS实现OpenCV的流程。当然,这些可综合代码也可在处理器或ARM上运行。接着,建立基于视频数据流链的OpenCV处理算法,改写前面OpenCV的通常设计,这样的改写是为了与HLS视频库处理机制相同,方便后面步骤的函数替换。首先,开发基于OpenCV的快速角点算法设计,并使用基于OpenCV的测试激励仿真验证这个算法。