赛灵思今日于公司虚拟技术大会 Xilinx Adapt 2021 首周宣布，推出功能强大的全新解决方案和 IP，旨在满足其快速壮大的软件、AI 和硬件开发者社区需求。2021 年 11月 16 日，Xilinx Adapt 2021 China 虚拟活动也即将上线。Adapt 2021 China 作为中国专场内容，将面向中国市场、由赛灵思本地发言人、合作伙伴与客户带来众多精彩内容。

过去两年里，赛灵思通过一系列举措连结开发者群体并取得了长足发展。通过赋能创新自适应计算正成为开发者的强大助力！今天，赛灵思与 Hackster.io 再度向广大开发者群体发起挑战，共同宣布2021 自适应计算挑战赛，来了！

数据中心越来越多地采用人工智能来管理从设备监控到服务器优化的各种任务。基于 FPGA 的自适应计算处于数据中心的核心位置，在许多情况下，是运行复杂 AI 工作负载的最高效、最具成本效益的解决方案。阅读电子书，了解自适应计算如何助力加速。

本篇笔记以点亮图中所有的LED为目的，回顾下Vivado的使用，并且开始了解Vitis的开发流程(原来开发环境为SDK)。

SOC、SOPC、MPSOC、RFSOC、SDSOC的概念及区别

在Vitis AI library中的模型在自定义单板使用中，介绍了如何进行模型库编译，下一步要将模型加入到AI应用中进行编译，生成可执行文件。

本系列笔记旨在更深入的探索Vitis以及Vitis内部所使用到的技术，本系列主要针对深度学习部署进行探索，比如自定义自己的深度学习硬件平台，深度学习模型量化、模型编译、TVM自动调优，多DPU核异构系统的调度计算等等。

在Vitis AI设计中，构建模型是其中非常重要的一步。如果使用调用的模型库呢？

本文通过使用 Design Gateway 的 TOE100G-IP 内核和 NVMeG4-IP 内核，在 Xilinx 的 KCU116 评估套件上演示了 TCP 卸载引擎网络和 NVMe SSD 实现的100Gbps 解决方案。

设计创新型无线通信设备需要跨多个学科密切合作。将算法模型部署到 FPGA 硬件可以快速完成原型设计及无线测试，直接从系统级算法自动生成 HDL 代码则可以消除耗时较长的实现和验证步骤。本白皮书通过一个 5G NR 小区搜索设计来说明该过程，介绍将 MATLAB® 算法和 Simulink® 模型直接转换为适用于 FPGA 的 HDL 的工作流。

双核S7-VU19P逻辑系统配置了双颗赛灵思 UltraScale+ VU19P FPGA，多套逻辑系统可堆叠或机架部署，以支持更大逻辑规模的设计。搭配芯神瞳协同仿真套件轻松实现将设计链接到原型验证环境，允许大量的事务级数据在 FPGA 与 PC 主机之间进行交互；同时可选配内置的深度调试套件 MDM Pro，用于多颗FPGA的深度调试

Vitis AI开发套件提供high-leve C++/Python APIs(VART)进行从云到边器件开发。对于边缘DPU，除了VART，还可以使用advanced low-level C++/Python APIs。

新兴的 5G 网络依托毫米波频谱运行，这意味着 5G 网络的性能优于 4G 网络，能够以更高的速度、更低的延迟传输更多数据。毫米波频谱技术发展前景广阔，但也使设备制造商面临大量设计挑战。例如，相比低频信号，毫米波频谱信号更易因大气及其他物体的阻隔而衰减。

Xilinx 多任务模型旨在同时完成不同的图像感知任务，同时实现高性能和高效率。凭借 MTLv3 模型，以及在 Vitis AI 的助力下，现可实现面向车辆检测、车道检测、分割、可行驶区域检测和深度评估的 5 个任务，基于一个模型，在边缘实时速度运行。

欢迎参加Xilinx官方授权培训提供商-依元素科技举办的在线培训活动，专注于Versal®ACAP平台开发！了解最新的 Xilinx Versal ACAP 平台及其组成模块，支持更灵活地实现系统加速；Versal独有的功能特性，如人工智能引擎（AIE）和片上网络(NoC)，将在Vitis统一软件工具流程中覆盖支持；

赛灵思FPGA平台出色的性能和简洁易用的 Vivado™开发工具，助力小鸟科技将业界领先的专业音视频解决方案性能提升1.5倍，并提前半年推向市场。

美国迪芝伦科技有限公司（Digilent）生产开发板和套件以及各种测试测量工具，借助便携式仪器的灵活性，为工程师、研究人员和学生提供专业级的分析能力。作为赛灵思技术的长期用户，该公司继续采用赛灵思 SoC 和 FPGA 器件，开发出两款功能强大的新型测试测量设备，为客户带来更高性能、更低成本和更强的灵活性。

今天，赛灵思与 DFRobot 宣布启动“科技女性创客马拉松”，号召大中华区科技女性利用赛灵思 Pynq 开源框架构建物联网应用，将创新想法变为现实。本次创客马拉松采取团队形式。赛灵思将为参赛者需提供基于 Python 的 Pynq 开发板，用于构建物联网设计。Pynq 开发板兼具树莓派和 Arduino 的强大功能，以及赛灵思 FPGA 的快速、并行特性和可定制逻辑。

赛灵思与魔视智能今日宣布，双方正合作推出一款面向汽车市场的解决方案。它将赛灵思车规级（ XA ） Zynq® 片上系统（ SoC ）平台与魔视智能的卷积神经网络（ CNN ）IP 相结合，专门用于前视摄像头系统的车辆感知与控制。

本文对vitis设计流程进行总结