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发布时间:2020/3/24 10:03:00 访问次数:69发布企业:宇航军工集团-亚太区办事处

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自2008年加入赛灵思公司以来,公司先后在28 nm、20 nm和16 nm三代工艺产品上连续三次获得冠军,获得了行业第一名,并通过集成和编程模式的突破,FPGA已向更广阔的应用领域发展。较近,作为首席执行官的掌门人,彭荣奎首次介绍了Cylinth公司的未来愿景和战略蓝图,并发布了一款超越FPGA的新突破产品-ACAP(AdaptiveCompute加速度平台,AdaptiveCompute加速度平台),使赛灵思超越了FPGA的局限性,支持了从端到边缘到云的许多不同技术的快速创新。

arm的设计服务主管Tran Nguyen说:“arm依赖于Xilinx器件作为验证新一代处理器IP和SOC技术的过程。新的vu19p将支持arm和我们生态系统中的许多其他合作伙伴加速设计、开发和验证我们较雄心勃勃的技术路线图。”。


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而中国将于2025年以48.6ZB的数据量及27.8%的占比,成为全球最大的数据汇集地。据IDC预测,2025年全球数据将有175 ZB 的总量。在数据中心方面,Victor Peng强调Xilinx追求的是“计算+存储+网络”的三位一体的数据中心加速。而2019年全球预计数据总量 40 ZB。据统计,2018年,全球生产的全部闪存容量为 0.25 ZB。 。

配合 Vitis 统一软件平台与 Vivado 设计套件,Versal Premium 可为软件与硬件开发者提供完整的解决方案堆栈,助力实现最高生产力。Versal Premium 系列基于当前正在供货的 Versal AI Core与 Versal Prime ACAP 系列而打造。Versal Premium 的新颖和独到之处在于 112Gbps PAM4 收发器、数百 GbE (千兆位以太网)和 Interlaken 连接、高速加密以及内置 DMA、同时支持CCIX 和 CXL 支持的 PCIe Gen5。

Versal Premium 系列将于 2021 年上半年开始为早期用户提供样品。目前已提供文档,客户可立即使用 Versal Prime 评估套件开始原型设计。Versal Prime 器件与 Versal Premium 器件拥有众多相同的架构模块,支持引脚迁移至 Versal Premium。

本文对Xilinx 7系列的Multiboot做一些简单介绍。为了便于描述,Multiboot中的两个镜像分别成为G镜像(Golden)和M镜像(Multiboot)。 Multiboot直接操作的是两个镜像,但实际上可以用于多个镜像。Xilinx的双镜像方案成为Multiboot。


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在软件方面,在上篇文章中也进行了详细介绍,便是Vitis平台,而这款平台的重头戏则也瞄准自适应这一关键词之内,这一平台相当于将Xilinx的全套产品进行了一次大集合,并加入了异构和自适应的概念。不仅支持此前推出的硬件设计套件Vivado和为数据中心开发的SDAccel,当然也支持异构架构的Zynq SoC和Versal ACAP,再加上全新推出的开源的Vitis AI套件,硬件、软件人员可一站式完成开发。” 。

根据Xilinx首席执行官潘志强之前的介绍,这个高度集成的多核异构计算平台可以根据各种应用的需要灵活地改变硬件层的工作量。),ACAP可以很容易地应付未来可能发生的新变化,如与新的应用程序和器件的互连,以及加速。为了更好地支持上述应用,Xilinx花费15亿美元将其FPGA升级到7nm,并推出了一个新的ACAP(AdaptiveCompute加速度平台)平台,即所谓的“自适应计算加速平台”,以迎接即将到来的新挑战。

加速核心市场发展 在加速核心市场发展方面,赛灵思长期以来不断向工业与视觉、专业A/V与广播、汽车、消费领域、医疗与科学、测试测量与仿真、有线通信、无线通信八大领域的客户输出最新硬件加速技术。

在谈及越来越多云服务商的自主AI芯片问题时,Salil Raje表示,其实很多超大规模的云服务供应商在很多应用上的工作负载,是会占用自身很大一部分的计算算力,所以要寻找一些解决方案来构建自己的ASIC芯片。当然,Xilinx实际上在此仍然是发挥非常重要的作用的,其中需要解决一部分的算力是仍然需要Xilinx的加速器进行解决的,比如谷歌拥有自主研发的TPU,但同时依然在使用Xilinx的加速器。

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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。

随着越来越多的应用趋向于同时具有高速处理和柔性系统,为了弥补仅使用FPGA的缺点,FPGA厂商开始引入集成CPU\/GPU\/RF\/FPGA的异构SoC集成方案。此外,FPGA的效率和功耗也低于ASIC。虽然FPGA有许多优点,但不可否认的是,它的基本单元的计算能力是有限的。为了实现可重构的特性,FPGA中有大量的非常细粒度的基本单元,但是每个单元的计算能力(主要依靠LUT查找表)远低于CPU和GPU中的ALU模块。



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