XC7V2000T-1FHG1761I

发布时间:2020/11/27

XC7V2000T-1FHG1761I_XC7V585T-L2FFG1761E导读

起步阶段的力量相当强大。Xilinx CEO维克多·彭(Victor
Peng)在该公司的季度财报电话会议上表示:“5G支出增加开始的速度比我们想象的要快。”。

近期芯片公司发布的财报大多表现暗淡,而FPGA芯片巨头Xilinx成为了行业的亮点:5G网络的早期建设推动了该公司营收增长,时间上早于分析师预期,而势头上也要好于预期。


XC7VX550T-1FF1927C

XC2S200E-6TQ144I XC2S200E-6TQG144C XC2S200E-6TQG144I
XC2S200E7FG456C XC2S200E-7FG456C XC2S200E-7FG676C XC2S200E-7FG676I
XC2S200E-7FGG456I XC2S200E-7FGG676C XC2S200E-7FGG676I XC2S200E-7FT256 。

XC2S200E-6FC456C XC2S200E-6FG256C XC2S200E-6FG456
XC2S200E6FG456C XC2S200E-6FG456C0703 XC2S200E-6FG456C0775 XC2S200E-6FG456I
XC2S200E-6FG676C XC2S200E-6FG676I XC2S200E-6FGG676C XC2S200E-6FGG676I
XC2S200E-6FT 。

XC2S200E-7FT256I XC2S200E-7FTG256C XC2S200E-7PQ208I
XC2S200E-7PQG208I XC2S200E-7TQ144C XC2S200E-7TQ144I XC2S200E-7TQG144C
XC2S200E-7TQG144I XC2S200E-8FT256I XC2S200E-8FTG256C 。

XC2S300E-6FT256Q XC2S300E-6FTG256C XC2S300E6PQ208C
XC2S300E-6PQ208Q XC2S300E-6PQ208T XC2S300E-6TQ144C XC2S300E-6TQ144I
XC2S300E-6TQG144C XC2S300E-6TQG144I XC2S300E-7CFG4566I XC2S300E-7FG256C
XC2S300E-7FG456C 。


XC7VX1140T-2FL1930I

XC2S400E-7FG676I XC2S400E-7FGG456C XC2S400E-7FGG456I
XC2S400E-7FGG676C XC2S400E-7FGG676I XC2S400E-7FT256C XC2S400E-7FT256I
XC2S400E-7FTG256C XC2S400E-7FTG256I XC2S400E-7PQ208C XC2S400E-7PQ208I
XC2S400E-7PQG208C 。

XC2S300E-7FTG256C XC2S300E-7FTG256I XC2S300E-7TQ144C
XC2S300E-7TQ144I XC2S300E-7TQG144C XC2S300E-7TQG144I XC2S300E-8FG456
XC2S300E-8FT256I XC2S300EFG256 XC2S300E-FG456 。

XC2S300E-FT256AGT XC2S300E-FTG256 XC2S300EFTG256AGT
XC2S300EFTG256AGT-6C XC2S300E-PQ208-6I XC2S300E-PQ208-7C XC2S300ETMFG456
XC2S300ETMFG456-6C XC2S300FG456 XC2S30-1CSG144I XC2S30-1TQ144C XC2S30-4CS144c

XC2S400E6FG456C XC2S400E-6FG456I XC2S400E-6FG456Q
XC2S400E-6FG676 XC2S400E6FG676C XC2S400E-6FG676C XC2S400E-6FG676CN
XC2S400E-6FG676I XC2S400E-6FGG456C XC2S400E-6FGG676C XC2S400E-6FGG676I
XC2S400E-6FGG676I/7C XC2S400E-6FT256 XC2S400E6FT256C XC2S400E-6FT256C
XC2S400E-6FT256I 。


它还支持各种复杂的新兴算法,包括人工智能、机器学习、视频处理、传感器融合等。

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。