Xilinx和美国大陆航空宣布了汽车行业的第一台可投入生产的 4D成像雷达。但是4D雷达实际上是否超出了理论范围？无人驾驶汽车的自主性通常以“ 自动化水平 ”的尺度来衡量。简而言之，这是从0到5的比例，这意味着绝对没有自治，而5则表示完整的无人驾驶功能。
身处数字化时代，IoT 与人工智能技术的发展和应用，使得部署在家庭、汽车、飞机、生产制造等环节中的 IoT 设备每天都在产生海量的数据，且在以 30% 以上的速度持续增长。当这些数据被回传到数据中心进行处理时，对数据中心的接入网和内部网的网络带宽带来了前所未有的压力。
近期，赛灵思宣布推出 T1 电信加速器卡，这是赛灵思面向不断壮大的 5G O-RAN 虚拟基带单元市场推出的重要产品。针对 T1 加速器卡及其解决的痛点、背后蕴藏的机遇，媒体朋友们给出了这样的观点：
数据已经成为数字经济时代最重要的生产要素，成为企业和机构的核心资产，而数据价值的体现则是数据的隐私保护。传统的面向静态数据保护的安全手段已经无法满足数据在跨企业、跨机构之间流通的需求
深维科技与浪潮联合发布业内首个基于FPGA的HEIF图像处理加速方案。相比于CPU处理，在保持图像质量不变的情况下，该方案的处理性能提升5倍以上并显著降低计算成本。HEIF是一种新型图像格式，比已广泛使用的JPEG，可将图像大小压缩50%并保持图像质量不变，图像处理流量降低50%以上
基于AXI的DMA对内部寄存器的读写有着相同的方式。在普通传输模式下，DMA内部的寄存器都是由处理器通过AXI-Lite总线进行读写的；但基于AXI总线的三种ＤＭＡ，都增加了S/G传输模式，它卸载了处理器对寄存器的读写，通过独立的S/G读写通道对存储着命令描述符的内存进行访问读取、处理描述符，然后更新描述符写入内存。
赛灵思可编程器件含有数百万个逻辑单元 (LC)，并且集成的现代复杂电子系统也与日俱增。本高效设计方法指南提供了一整套最佳做法，旨在于较短的设计周期内完成此类复杂系统的创建。
FPGA 作为一种高新技术，由于其结构的特殊性，可以重复编程，开发周期较短，越来越受到电子爱好者的青睐，其应用已经逐渐普及到了各行各业。因此，越来越多的学生或工程师都希望跨进FPGA的大门掌握这门技术。网络上各种开发板、培训班更是多如牛毛，仿佛在告诉你不懂FPGA你就OUT啦。
随着自动紧急制动（ AEB ）和驾驶员监测系统等高级驾驶员辅助系统（ ADAS ）功能的推出，汽车正变得越来越安全。得益于上述各项功能的日臻完善，自动驾驶也变得更加可靠与值得期待。例如，在发展之初，AEB 只能观察到前方的汽车。但是现在，它已经可以检测到行人、穿梭的车流、骑行者以及道路上的其他物体。
复位系统包括由硬件，看门狗定时器，JTAG控制器和软件产生的复位。Zynq-7000 SoC器件中的每个模块和系统都包含一个由复位系统驱动的复位。硬件复位由上电复位信号（PS_POR_B）和系统复位信号（PS_SRST_B）驱动。
Versal 是业界ACAP 是一种高度集成的多核异构计算平台，可在软硬件两个层面随时进行更改，从而动态地适应数据中心、汽车、5G 无线、有线等市场的广泛应用与工作负载。方便软件开发者、数据科学家和硬件开发者等都能轻松进行编程。
基于 OVS 软件的解决方案不仅是 CPU 密集型的，这会影响系统性能，而且还会阻碍对可用带宽的充分利用。 用户将全部数据包处理功能卸载到 Xilinx Alveo 平台，不仅可节省 CPU 内核，而且还可提高数据包处理性能
Xilinx VCU TRD 集成了图像和视频编解码功能，生成的根文件系统比较大，2020.1的rootfs.cpio.gz大约有114MB。工程师可以根据自己需要裁剪，减少根文件系统大小。
在Ubuntu下，解压rootfs.cpio.gz，得到rootfs.cpio，再解压，得到就是文件了。
9月25日，米尔官方发布，其MYD-CZU3EG开发板在原产品的基础上搭载了Xilinx深度学习处理单元DPU，该部分新功能的增加可以极大的提升产品数据处理与运行效率，为AI应用落地提供完整支撑，帮助用户实现更为快速的产品开发和迭代。
近几年，新一代的雷达初创公司开始瞄准高分辨率突破，这种雷达不仅能感知道路上体积较小的障碍物，还能生成周围环境的点云图像，使其具备激光雷达传感器的性能，而且不牺牲恶劣天气的表现。
本案例来源于第三届全国大学生FPGA创新设计竞赛中江南大学的OpenHEC lab团队，他们的作品基于PYNQ开源软件框架。PYNQ框架提供了完整的访问FPGA资源的Python library，通过高层次的封装，让开发者通过Python API就可以轻松调用FPGA内的模块或算法，加速产品开发部署
该网络研讨会介绍了赛灵思的实时转码视频服务器（Real-Time Video Server）参考架构，并演示如何部署更有效的视频流工作负载，从而帮助流媒体服务供应商开发专用设备以优化流媒体网络，同时实现最低成本，最高通道密度和最低功耗。
