XC7V2000T-1FLG1925

发布时间:2020/11/27

XC7V2000T-1FLG1925 _XC7VH580T-1FLG1155I导读

赛灵思(Xilinx)今天宣布推出世界较大的FPGA芯片“Virtex UltraScale+
VU19P”,拥有多达350亿个晶体管,密度在同类产品中也是较大的,相比上代Virtex UltraScale
VU440增大了1.6倍,而功耗降低了60%。

同时Gilles Garcia指出,预计未来10年的5G升级,不清楚5G NR部署要求将如何变化;ASIC
将针对多种无线电版本并行启动,所以,Zynq RFSoC DFE是大规模部署的替代方案。


XC7VX485T-3FFG1761I

XC2S300E-6FG456 XC2S300E-6FG456AGT XC2S300E6FG456C
XC2S300E-6FG456C0703 XC2S300E-6FG456I XC2S300E-6FG676C XC2S300E-6FG676I
XC2S300E-6FGG256C XC2S300E6FGG456C XC2S300E-6FGG676C XC2S300E-6FGG676I
XC2S300E-6FT256 XC2S300E-6FT256BGA XC2S300E-6FT256I 。

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

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

XC2S200E FG456 XC2S200E,FG456AGT XC2S200E-10FTG256C
XC2S200E-1FT256C XC2S200E-4FG256 XC2S200E-5FG456C XC2S200E-5FG456I
XC2S200E-5FGG456C XC2S200E-5FGG456I XC2S200E-5FT256C XC2S200E-5FT256I
XC2S200E-5FTG256C XC2S200E6CFG456 XC2S200E-6ET256 。


XC7VX550T-3FFG1927I

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

XC2S30-6CS144C XC2S30-6CS144I XC2S30-6CSG144C
XC2S30-6CSG144I XC2S30-6FG256C XC2S30-6FG256I XC2S30-6FG456C XC2S30-6FG456I
XC2S30-6FGG256C XC2S30-6FGG256I XC2S30-6FGG456C XC2S30-6FGG456I XC2S30-6PQ208C

XC2S300E XC2S300E-10FT256C XC2S300E-1FT256C
XC2S300E-2FT256C XC2S300E-3FG456I XC2S300E-3FT256C- XC2S300E-4FG456
XC2S300E-4FG456C XC2S300E-4FG456I XC2S300E-4FG456N XC2S300E-4FGG456C
XC2S300E-4FT256C 。

XC2S30-5FGG456C XC2S30-5FGG456I XC2S305PQ208C
XC2S30-5PQ208I XC2S30-5PQG208C XC2S30-5TQ144 XC2S30-5TQ144C XC2S305TQ144I
XC2S30-5TQ144I XC2S305VQ100C XC2S30-5VQ100I XC2S30-5VQG100 。


面对英特尔和NVIDIA等竞争对手,您应该专注于Xilinx的核心竞争力,即在硬件层面,它可以根据不同的工作负载和力量而非灵活和适应性,而不是传统的领域和竞争。需要降低芯片成本,降低拍摄风险,缩短产品上市时间将进一步喷发。这相当于Xilinx的成功推广,并将与英特尔和Nvidia等公司展开更高的竞争。随着当前芯片制造工艺变得更加复杂并且芯片设计变得越来越复杂,芯片设计制造商的初始成本飙升,并且磁带的风险进一步增加。作为较大的竞争对手,Altera已于2015年加入英特尔,赛灵思的新竞争对手已成为英特尔,NVIDIA等公司。

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。