XC7K480T-1FFG901I_XC7Z035-FFG676

发布时间:2020/10/13

XC7K480T-1FFG901I_XC7Z035-FFG676导读

今天,关于AMD的劲爆新闻比较多。优秀的性能以及出色的规格让消费者再一次直呼:AMD YES!。
首先,AMD正式揭晓了全新的Zen 3 CPU架构,并且带来了最新一代锐龙5000系列桌面处理器。

对于每一代产品,Xilinx
都不断提升其节电功能,包括工艺改进、架构创新、电压缩放策略以及高级软件优化策略等。电源估算、热模型、全面软件支持和演示板现已开始针对所有产品系列公开提供。以下是特定产品组合功能的详细信息、芯片工艺优势和基准比较。Xilinx
器件可通过精选芯片工艺和功耗架构为所有产品组合实现高电源效率,包括 Spartan-6 系列及 7 系列、UltraScale? 以及 UltraScale+?
FPGA 和 SoC。


XC7K160T-2FBG484I

这使得它们在快速原型制作和快速出现的技术中拥有很高的价值。
在FPGA领域,英特尔是另一个主要参与者,其通过2015年收购Altera在该领域建立了自己的业务。赛灵思主要被称为现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的微芯片,是该领域的龙头公司。与标准芯片不同,它们可以在生产后重新编程。

四款产品中,旗舰处理器为锐龙9 5950X,和锐龙9
3950X一样,都是双CCD模块、16核心32线程、8MB二级缓存、64MB三级缓存,其中三级缓存从四块16MB变成了两块32MB,分别由8个核心共享,最高加速频率从4.7GHz来到了4.9GHz,基础频率则为3.4GHz。

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)。

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。


XC7K480T-1FFG901I_XC7Z035-FFG676


XC7Z010-2CLG400I

XQ4VFX60-10EF672M X04VF100-11F152I
XQ4VFX140-10FF1517I XQ4VLX60-10FFG1148M XQ4YLX60-10FF668M XQ4VSX35-9F668I
XQ4VLX25-11SF363M XQ4VLX25-SFG363 XQ4VLX25-10FF668I XQ4YFX60-10EF672M
XQ4VLX25-10SFG363M XQ4VLX25-10F68I XQ4VLX60-10FF68M XQ4VK60-10FF1148M
XQ4VLX160-10FF148I 。

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 。

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

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 。

XC7K480T-1FFG901I_XC7Z035-FFG676


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。当然,这些可综合代码也可在处理器或ARM上运行。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。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。我们通过快速角点的例子,说明通常用VivadoHLS实现OpenCV的流程。

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。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。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。