XC7VX690T-2FF1926I

发布时间:2020/11/6

XC7VX690T-2FF1926I_XC7VX980T-1FF1928I导读

2020年7月,美国芯片巨头亚德诺半导体(Analog Devices
Inc,ADI)宣布,计划以209亿美元的全股票方式收购竞争对手美信集成产品(Maxim Integrated
Products),以提升其在包括电信在内的多个行业的能力。这是当时美国最大的并购交易,也是ADI有史以来最大一笔收购。

在今年先后发布一体化 SmartNIC 平台AlveoU25、最强7nm云端芯片Versal
Premium、FPGA器件的创新型TCON(Timing
Controller,时序控制器)方案。Xilinx作为一家以FPGA(现场可编程门阵列)为主的公司,战略在于“数据中心优先”、“加速核心市场发展”、“驱动自适应计算”三大方面。


XC7Z045-2FF900I

XQ5VFX70T-1EF1136M XQ5VFX70T-1EF1136I XQ5VFX70T
XQ5VFX200T-DIE4058 XQ5VFX200T-1FF1738M XQ5VFX200T-1FF1738I XQ5VFX200T
XQ5VFX130T-DIE4058 XQ5VFX130T-2FF1738I XQ5VFX130T-2EF1738M XQ5VFX130T-2EF1738I
XQ5VFX130T-1FFG1738M XQ5VFX130T-1FFG1738I XQ5VFX130T-1EF1738M
XQ5VFX130T-1EF1738I XQ5VFX130T XQ5VFX100T-2EF1738I XQ5VFX100T-1EF1738I 。

XQ4010E-3BG196M XQ4010E-3BG191N XQ4010E-10PG191M
XQ4005ECB164CKJ XQ4005ECB164CK XQ4005E-6PG156M XQ4005E-5PG156M XQ4005E-4PG156M
XQ4005E-4PG156C XQ4005E-4CB164M XQ2VP70-6EF1704I XQ2VP70-5FF1704N
XQ2VP40-5FG676N XQ2V6000-BG575N XQ2V6000-BG575M 。

XQ4013XLA-09PQ160I XQ4013XL-3PQG240N XQ4013XL-3PQ240N
XQ4013XL-3PG223M XQ4013XL-3PG223B XQ4013XL-3CB228M XQ4013XL-3CB228B
XQ4013XL-3BG432M XQ4013XL-3BG256N XQ4013XL-1PQ240N XQ4013XL-1PQ228M
XQ4013XL-1PG475N XQ4013XL-1CB432N XQ4013EX-4CB196M XQ4013EX-3PG196M
XQ4013EX-3HQ191M XQ4013EPG223CKJ XQ4013EPG223CK XQ4013ECB228CKJ 。

XQ5VFX100T-1EF1136M XQ5VFX100T-1EF1136I XQ5VFX100T
XQ4VSX55-10FFG1148M XQ4VSX55-10FF1148M XQ4VSX5510FF1148M XQ4VSX55-10FF1148I
XQ4VSX55-10CF1148M XQ4VSX35-9FFG668I XQ4VSX35-9FF668I XQ4VSX35-10FFG668IES
XQ4VLX80-11FF1148I XQ4VLX60-10FFG1148M XQ4VLX60-10FF668M XQ4VLX60-10FF1148M


XC7Z020-CLG400

XQV100CB228AFP XQV100-4PQ240N XQV100-4CB228AFP
XQV100-4BG256N XQV1000-4CG560M XQV1000-4CG560BFQP XQV1000-4CG560B
XQV1000-4CG560AFP XQV1000-4BG560N XQR5VFX130-CF1752AGU XQR5VFX130-1CN1752V
XQR5VFX130-1CN1752B XQR5VFX130-1CF1752V XQR5VFX130-1CF1752B 。

XQ6VLX130T-2RF784I XQ6VLX130T-2RF1156I
XQ6VLX130T-2FFG1156M XQ6VLX130T-2FFG1156I XQ6VLX130T-1RF784I XQ6VLX130T-1RF1156M
XQ6VLX130T-1RF1156I XQ6VLX130T-1FFG1156M XQ6VLX130T-1FFG1156I XQ6SLX75T-3FGG676I
XQ6SLX75T-3FG484I XQ6SLX75T-3CSG484I XQ6SLX75T-3CS484I XQ6SLX75T-2FGG676I 。

XQ6SLX150T-DIE0628 XQ6SLX150T-3FGG676I
XQ6SLX150T-3FG484I XQ6SLX150T-3CSG484I XQ6SLX150T-3CS484I XQ6SLX150T-2FGG676Q
XQ6SLX150T-2FGG676I XQ6SLX150T-2FG676Q XQ6SLX150T-2FG484Q XQ6SLX150T-2FG484I
XQ6SLX150T-2CSG484Q XQ6SLX150T-2CSG484I XQ6SLX150T-2CS484Q XQ6SLX150T-2CS484I
XQ6SLX150T 。

XQ6SLX75T-2FG676Q XQ6SLX75T-2FG676I XQ6SLX75T-2FG484Q
XQ6SLX75T-2FG484I XQ6SLX75T-2CSG484Q XQ6SLX75T-2CSG484I XQ6SLX75T-2CS484Q
XQ6SLX75T-2CS484I XQ6SLX75T XQ6SLX75-L1FG484I XQ6SLX75-L1CSG484I
XQ6SLX75-L1CS484I XQ6SLX75-2FG484I XQ6SLX75-2CSG484I XQ6SLX75-2CS484I 。

XC7VX690T-2FF1926I_XC7VX980T-1FF1928I


而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”,OpenCV对其中的图像操作(缩放、单通道提取、图像阈值操作等)进行了优化。OpenCV中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,CvMat和IplImage,这三种类型都可以代表和显示图像,但是,Mat类型侧重于计算,数学性较高。

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。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%。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。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。