5G的推出速度比之前任何一代无线技术都要快。Omdia的研究显示，5G订阅量在20年第1季度增长了四倍，超过6400万，并有望在2024年底达到100亿。就用户而言，这是4G采用率的4倍。随着5G实施的加速，它们带来了数十亿新的连接设备、数PB的额外网络流量和数百万个新的5G基站。目前全球约有7000万个基站位置。

使用 2018.2 Ultra96 PetaLinux BSP 构建图像时，如果我在 Matchbox 桌面点击关断图标，电路板不关断。服务器窗口会关闭，屏幕变为空白，但电路板还在运行。

Ubuntu 版本18.04，官网有下载，我没用虚拟机，直接留出硬盘空间安装，空间要留够，建议200，300G的吧。安装选标准安装就行了，最小和升级安装我感觉都不大好。 安装成功后，进安装升级，设置系统不升级，保留18.04，其他的全部升级。

本文列出了能够与 Vivado 设计套件联用的支持性第三方仿真器。

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。

该视频在命令行显示了 Vitis 流程的主要设计步骤。 然后显示了如何使用 Vitis Analyzer 以图形方式分析编译结果。

首先不管选择什么厂家的产品，都建议在其主流产品中选择合适的芯片。目前 Xilinx 主流的也是常用的几个 FPGA 产品系列，这里不谈传说中的后两个系列。

第三届中国国际进口博览会即将拉开帷幕，致力于“打造灵活应变，万物智能世界”的赛灵思公司，将携手国内外部分合作伙伴，展示一系列先进的平台和解决方案，面向与我们的日常生活息息相关的智能驾驶、智慧工厂、智慧交通、智慧质检，以及智慧物流等智能世界，为开发者及创新者将创意变成现实助力，让我们的生活更加便捷、智慧。

在本文中，我们将 SmartNIC 定义为 NIC，它允许在购买后的某个时刻将附加软件加载到 NIC 中，用于添加新功能或支持其他功能。这在很大程度上类似于您所购买的智能手机，然后从该供应商的应用商店安装应用。

本节文章参考的代买为xilinx github上vitis 的事例工程，主要是讲解如何写用户自己的rtl kernel

在查看XILINX的时序文档中，对于InputDelay = Tcko, Tcko为时钟有效延到来时，D触发器从D端到Q端的时间，也可以叫CLOCK TO OUTPUT DELAY，寄存器输出延时。这个参数在一般的ADC手册里面，都找不到该参数，只有建立时间和保持时间。如何找这个Tcko的值?

最近有不少同学在使用ZCU104开发板时遇到板上电压VADJ__FMC无输出的情况，熊猫君在这里越俎代庖冒充FAE做一下回答：

在本文中，我们将以部署到 FPGA 的 IIR 滤波器为例，介绍本机浮点工作流。然后，我们将回顾使用定点的挑战，并比较使用单精度浮点或定点时面积和频率之间的取舍。我们还将展示浮点和定点的组合如何减少实际设计中的转换和实现时间，同时提供更高的精度。您将看到浮点如何在具有高动态范围要求的实际设计中显著缩小面积并提高速度

体验全新 Zynq® RFSoC DFE，一类具有突破性意义的自适应无线电平台，面向 5G 无线电大规模部署。全新自适应无线电平台融合了适应不断演进的 5G 标准的灵活性，以及旨在实现高性能、低功耗与高成本效益的硬化无线电数字前端。

在这个直播课程中，我们将为大家详细介绍 Vitis 加速库，讲解库的构成和分类，以及如何在 Vitis 开发环境及 Xilinx 硬件平台上分层应用最适合的 Vitis 加速库。我们还会以 Alveo U50 加速卡为例，选取 Vitis 加速库中的一个压缩算法 Zlib 为例，详细介绍算法的构成、性能，并实例展示如何在 U50 板卡上实现 Vitis Zlib 算法库。

Zynq RFSoC DFE 将硬化的数字前端（DFE）模块与灵活应变的可编程逻辑相结合，为涵盖低、中、高频段频谱的广泛用例打造了高性能、低功耗且经济高效的 5G NR 无线电解决方案。Zynq RFSoC DFE 在采用硬化模块的 ASIC 的成本效益与可编程与自适应 SoC 的灵活性、可扩展性及上市时间优势之间，实现了绝佳技术平衡。

据外媒报道，AMD表示，已经同意以350亿美元全股票交易收购赛灵思，这将加剧它与英特尔在数据中心芯片市场的竞争。AMD预计该交易将在2021年底完成，合并后的公司市值1300亿美元左右，将拥有13,000名工程师，采取全部外包的生产策略，主要依靠台积电进行生产。这两家美国公司已经从更加灵活的策略中获益，从受到内部生产困扰的英特尔手中抢夺市场份额。

如同4G一样，5G技术也是在建设和商用中不断完善，这会导致接入网设备设计挑战不断提升，如何应对这样的挑战？我们来看看擅长自我突破的赛灵思这回又捣鼓出了 什么新品？

AI 已经开始改变我们生活的方方面面，推动了显著的社会进步。从自动驾驶汽车到 AI 辅助医疗诊断，我们正处于一个真正的变革时代的开端。但是，有机遇就会有挑战。AI 推断作为采用经训练的机器学习算法开展预测的过程，无论是部署在云端、边缘还是终端，都要求在严格的功耗预算下提供优异的处理性能。

这是《创建 Vitis 加速平台》系列的第 3 篇博文。在前文中，我们讲解了如何创建硬件和软件工程。在本文中，我们将讲解如何在 Vitis™ 中将所有这些工程封装在一起。