FPGA在人工智能领域，突破了“暗硅”为我们带来了更强大的可能性。现在依元素科技提供了一个完整的FPGA加速解决方案，让AI工程师能够以“即插即用”的方式部署 FPGA，AI 工程师隐藏了 FPGA，不需要硬件细节，让他们享受更快的执行。
硬件设计主要包括PS设置和VCU设置，VCU参考了pg252和zcu106例程，如下图所示。FZU5输入25MHz时钟，通过PLL产生33MHz和300MHz时钟输入到VCU。此外，PL部分还需要产生风扇控制信号，控制单板风扇。
BittWare XUP-P3R FPGA加速器卡是基于Xilinx Virtex UltraScale+ FPGA的3/4长PCIe x16卡。Xilinx Virtex UltraScale+ FPGA为需要大规模数据流和数据包处理的系统提供高性能、高带宽和低延迟。
yolo是目前目标检测落地到硬件中比较常用的AI模型，因为yolo标准版模型参数和计算量太大，所以目前暂时在zynq020上移植的是tiny版本，这里选用yolov3-tiny来移植，输入模型的图像源320x320@15Hz，模型各层如下（其中C是训练时的类别）
软件和 AI 营销副总裁 Ramine Roane 将讨论行业趋势，并带您了解最新的 Xilinx 解决方案和最新产品介绍。了解 Xilinx 自适应平台如何提高加速计算的标准。
Xilinx 器件及 Vitis/Vitis AI 解决方案可为众多应用加速，包括视频处理、图像预处理、AI 推断以及内存带宽优化等。在本视频中，我们将演示如何使用 Xilinx ZCU104 开发人体检测应用。我们不仅将展示 Vitis AI 堆栈如何实现高速度、高精度和高性能，而且还将展示如何使用 Vitis HLS 库、DRM 以及 V4L2 等工具实现进一步优化。
如今，在赛灵思应用商店中，您将能轻松地获得一款来自 Aupera 的端到端人脸识别商业可部署解决方案，该解决方案基于赛灵思 Alveo® 加速器卡和 Zynq™ SoC，提供了业界领先的识别准确度和低时延，同时以较低硬件投资带来无与伦比的性能，并确保同类最佳的总体拥有成本。
今天，先来推荐XILINX比较新的系列, Zynq Ultrascale+ MPSoC系列，主要针对中高端市场需求。Zynq® UltraScale+™ MPSoC 器件不仅提供 64 位处理器可扩展性，同时还将实时控制与软硬件引擎相结合，支持图形、视频、波形与数据包处理。置于包含通用实时处理器和可编程逻辑的平台上
为了提升计算基础设施的性能，并紧跟数据分析与 AI 不断攀升的需求，众多企业将硬件加速视为主要的解决方案。在大多数情况下，先进的可编程硬件（主要是指 GPU 和 FPGA）是加速的主要方式。通过使用这种先进的硬件，企业正在赢得计算优势；然而，对于编程难度，他们仍然存在合理的担忧。
在软件和硬件开发过程中，我们经常要使用到版本控制系统，也就是 Version Control。在这个视频中，简要介绍如何使用git在Vitis IDE中进行版本控制，并做一个简短的演示。
上周四，2021赛灵思技术日（XTD）首站在北京圆满落幕。赛灵思高层、技术专家以及学术、产业界嘉宾奉上精彩演讲，同时带来多款基于自适应平台的现场 demo 演示，为北京站主题“‘适’逢芯动，聚‘创’未来”增添了完美注解。
许多BittWare客户将我们基于FPGA的解决方案用于网络数据包处理，包括在网络攻击或应用代码失控的情况下捍卫服务质量。在欧洲的超大规模云提供商OVHcloud的案例中，他们的客户可以更好地免受分布式拒绝服务（DDoS）攻击。OVHcloud选择了XUP-P3R卡来构建他们最先进的过滤器，以减轻攻击，每块板卡的处理速度高达200Gbps。
本视频介绍了魔视智能最新一代遥控泊车（RPA）软硬件一体系统解决方案。该方案采用赛灵思Zu2作为主芯片，能够接4路环视摄像头、12路超声波传感器，遵循ISO26262功能安全开发，符合车规要求。本系统集成了多个神经网络，充分利用芯片优势，解决用户在泊车中的痛点，保证了系统安全可靠。
SOM (System-on-Module) 在随时可投入生产的单块印刷电路板 (PCB) 上提供嵌入式处理系统的各种核心组件，包括处理器内核、通信接口和内存模块等。有了这种模块化方法，SOM 将成为嵌入各种终端系统的理想选择，从机器人到安全摄像头，无所不包
