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XC4VFX40-12FFG672C

发布时间:2020/3/26 10:11:00 访问次数:84发布企业:宇航军工集团-亚太区办事处

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赛灵思公司执行副总裁萨里尔Raje,利亚姆·马登也从软件创新,5G部署的两大领域,进一步表明了让所有开发商加快创新和全球5G的部署公司的三大战略成就。赛灵思公司总裁兼首席执行官维克托蓬发出了:在主题演讲的标题是“赛灵思创新动力”,分享公司推出三大战略在过去一年中取得了巨大成就。近日,赛灵思公司2019开发者大会(XDF)赛灵思亚太在北京站盛大开幕举行。

芯片设计更复杂。业界需要更大容量的FPGA来实现高效的仿真和功能验证。如果你已经播放了一部电影,纠正一个错误可能会在半年内花费数亿美元,然后去看电影。芯片行业是一个高投入,高风险,低回报的行业。即使是赛灵思和英特尔等芯片巨头也正在设计CPU和其他芯片,然后它们将在FPGA上进行仿真,更不用说AI算法公司近年来发布的AI专用芯片了。与可以修改和快速迭代的软件不同,芯片的迭代周期可能很长。AI和5G技术的发展对芯片架构和软件支持提出了越来越高的要求。一方面,芯片供应商需要依靠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AI市场上的竞争日益激烈。


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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。

此时也就不能重新通过远程更新方案来重新读写Flash,纠正之前的错误。所以可以看到,如果Flash直接由FPGA控制,当远程更新出现错误时,很可能导致远程更新彻底失效,只能安排现场更新来修复。当FPGA无法加载成功或者工作不正常的时候,Flash的读写操作也就无法得到保证。

Copyright 2020 年赛灵思公司版权所有。Xilinx、赛灵思标识及本文提到的其它指定品牌均为赛灵思在美国及其它国家的商标。PCI、PCIe 和 PCI Express 均为 PCI-SIG商标并已获许可使用。所有其他商标均为各自所有者财产。

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。


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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。

“打造灵活应变,万物智能的世界”伴随着XDF2019现场映刻的这句话,Xilinx正双持“全面加速”与“自适应”两大宝剑,面对着后摩尔定律的异构与加速器时代,而这一曲,则由Vitis串联起Xilinx所期盼的生态环境。

通过实例具体来讲,生命科学公司lllumina在基因组分析应用上提速了90倍,而Aupera公司则在每瓦性能成本上提升了33倍。在XDF2019数据中心小组采访中,Xilinx执行副总裁兼数据中心事业部总经理Salil Raje对记者解释表示,在计算方面,一直以来都是FPGA的强项,CPU+Xilinx FPGA以及未来即将推出的Versal ACAP(自适应计算加速平台)的加速(部分产品已实现Versal),将实现巨大的速度提升。

当然,这个网关还具有可编程功能,能够满足大多数人的需要。在整合连接问题,赛灵思在脸上,但有xHaul网关。从引进吉尔·加西亚我们知道,Xlinx甚至可以使用人工智能技术,即所谓的RAN自组织的组成,使客户能够从区到下一个区过渡,您可以使用此技术来确保它是基于人工智能的较成功的方式过渡,以保证经验。吉勒加西亚说,单芯片集成到FPGA或网关可允许CPRI eCPRI,ORAN或DU,BBU信号同时进入。

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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。

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。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。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。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。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%。



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