XC7V2000T-2FH1761I

发布时间:2020/11/27

XC7V2000T-2FH1761I_XC7VH870T-2HC1932C导读

这是赛灵思刷新世界纪录的第3代FPGA,前两代分别为Virtex-7 2000T与Virtex
UltraScale VU440,现在则推出Virtex UltraScale+VU19P。赛灵思产品线行销与管理资深总监Sumit
Shah表示,VU19P不仅能协助开发者加速硬件验证,还能助其在ASIC或SoC可用之前就率先进行软件整合。

Summit Insight Group分析师陈金凯(Kinggai
Chan,音)表示,随着标准的成熟,Xilinx还将面临来自订制芯片的竞争。这种芯片的灵活性较低,但速度更快、成本更低。


XC7VX690T-2FF1157C

XC2S300E-4FTG256C XC2S300E-4FTG256I XC2S300E-5FG256C
XC2S300E-5FG456C XC2S300E-5FG456I XC2S300E-5FGG456C XC2S300E-5FT256C
XC2S300E-5FT256I XC2S300E-5FTG256C XC2S300E-5FTG256I XC2S300E-6CFT256
XC2S300E-6F256C XC2S300E-6FFG456I XC2S300E-6FG256 。

XC2S200E-FTG256 XC2S200E-FTG256C XC2S200E-PQ208AGT-6C
XC2S200ETM-6FG456AF XC2S200-F56AMS XC2S200FG256 XC2S200-FG256 XC2S200FG256-5C
XC2S200FG256-5I XC2S200FG256AFP 。

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

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


XC7VX550T-L2FFG1927E

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

XC2S305CS144C XC2S30-5CS144C XC2S305CS144I
XC2S30-5CS144I XC2S30-5CSG144C XC2S30-5CSG144I XC2S30-5FG256C XC2S30-5FG256I
XC2S30-5FG456C XC2S30-5FG456I XC2S30-5FGG256C XC2S30-5FGG256I 。

XC2S400EFG676 XC2S400E-FG676 XC2S400EFG676-6C
XC2S400EFGG456 XC2S400EFT256 XC2S400E-FT256 XC2S400EFT256AGT XC2S400E-FT256AGT
XC2S400EFTG256 XC2S400E-FTG256 XC2S400EFTG256AGT XC2S400-FG456 XC2S400-FG456EGQ

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


该芯片采用Lidless无顶盖封装,优化散热,可让设计者发挥较极致的性能。

在openCV中,CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”,尤其是对其中的图像操作进行一定程度的优化。但是,CvMat更抽象,它的元素数据类型并不仅限于基础数据类型,而且可以是任意的预定义数据类型,比如RGB或者别的多通道数据。OpenCV没有向量(vector)的数据结构,但当我们要表示向量时,需要用矩阵数据表示。