自从工信部 2019 年 6 月初发放 5G 牌照以来，中国 5G 建设一直在不断加速，预计 5G 基站数量将在 2020 年超过 50 万个。由于 5G 技术目前仍处在快速更新状态，因此基站必须具备足够的灵活性以应对技术的持续优化，这就为可编程芯片提供了广阔的舞台。作为全球首屈一指的 FPGA（现场可编程门阵列）供应商，赛灵思也迎来了全新的发展机遇
本次系列研讨会将由赛灵思战略应用高级工程师 Lauren Gao（高亚军）带领大家从基础到进阶，一站式领略 Vivado 这款神奇的开发工具。
本文演示了使用Vivado设计套件和Xilinx软件开发套件构建基于Zynq UltraScale + MPSoC处理器的嵌入式设计。提供有效的嵌入式系统设计的动手教程。
赛灵思 Kintex® UltraScale+™ FPGA 支持 -3、-2 和 -1 速度等级，其中 -3E 器件性能最高。-2LE 器件和 -1LI 器件可以 0.85V 或 0.72V 的V<sub>CCINT</sub> 电压工作，并提供更低的最大静态功耗。使用以 V<sub>CCINT</sub> = 0.85V 工作的 -2LE 和 -1LI 器件时，L 器件的速度规格与 -2I 或 -1I 速度等级相同。以 V<sub>CCINT</sub> = 0.72V 工作时，-2LE 和 -1LI 器件的性能以及静态和动态功耗都将下降。
本文包含对应于 DC 和 AC 开关特性的 Kintex® UltraScale+™ FPGA 规格。
得益于人工智能的发展，它在机器人、物联网和智能个人助理（如Siri和Alexa）等方面创造了惊人的发展。那什么是人工智能呢？人工智能最简单的定义是：收集有关世界的数据，并利用这些数据进行短期和长期的预测。
<center><img src="http://xilinx.eetrend.com/files/2020-07/wen_zhang_/100050386-101903-zig…; alt="赛灵思自适应计算挑战赛"></center>
2020年7月21日，由集成电路自动化设计顶级会议DAC主办的第三届【低功耗目标探测系统设计挑战赛】落下帷幕，本届比赛旨在为终端设备设计高精度且高能效的物体检测系统，共吸引了来自全球多个知名研究机构共80支队伍参加，竞争非常激烈。来自北京工业大学的BJUT_Runner团队和上海科技大学的SkrSkr团队包揽冠亚军
FPGA工程师们应该都会吐槽Verilog的语法，相当的不友好，尤其是对于有很多接口的模块，像AXI4/AXI-Lite这种常用的总线接口，动不动就好几十根线，写起来是相当费劲。当然现在Xilinx推荐使用纯bd文件的方式来设计FPGA，这样HDL代码就会少了很多。但我们大多数的工程还是无法避免使用HDL来连接两个module
本章将着重讲述TLP的数据链路层组成与操作，上一篇更新应该为第五讲，数据链路层位于事务层和物理层之间，使用容错和重传机制保证了数据传输的完整性和一致性，此外，数据链路层还需要对PCIe链路层进行监控和管理。
Xilinx 隆重推出自适应计算挑战赛！比赛要求开发者和初创企业使用 Vitis™ / Vitis™ AI 在 Xilinx 平台上实现算法和应用的硬件加速。开发者冠军将获得 1 万美元奖金，初创企业冠军将获得 10 万美元奖金！
AI芯片优化主要有三个方面：算法优化，编译器优化以及硬件优化。算法优化减少的是神经网络的算力，它确定了神经网络部署实现效率的上限。编译器优化和硬件优化在确定了算力的基础上，尽量最大化硬件的计算和带宽性能。经历了一年多的理论学习，开始第一次神经网络算法优化的尝试。之所以从一个FPGA开发者转向算法的学习，有几个原因
ORB特征是一种图像识别、追踪和匹配中常用的特征，大名鼎鼎的ORB-SLAM就是使用的这一特征。它提取FAST特征点，并通过特征点附近的窗口矩计算特征点的方向，含方向的FAST特征也被称为oFAST特征。对提取到的oFAST特征，进一步计算BRIEF描述子。ORB特征包含了两部分，一是特征点位置，二是它的BRIEF 256位描述子
Vitis™ AI 开发环境是 Xilinx 的开发平台，适用于在 Xilinx 硬件平台（包括边缘器件和 Alveo 卡）上进行人工智能推断。它由优化的 IP、工具、库、模型和示例设计组成。Vitis AI 以高效易用为设计理念，可在 Xilinx FPGA 和 ACAP 上充分发挥人工智能加速的潜力。
医用超声拥有众多显著优势，是目前最为广泛接受和使用的诊断成像方式。在本白皮书中，赛灵思就介绍了处理器件和新的开发环境如何实时地轻松实现这些先进的成像方法。赛灵思 Versal™ 自适应计算加速平台 (ACAP) 器件与赛灵思 Alveo™ 数据中心加速卡可部署在工作站或服务器上，是实现 SA 和 PW 方法的理想硬件选择
纵观 AI 发展，2020 年的我们身处何地？是黄金时代？还是寒冬前兆？AI 芯片现状如何，未来将走向何方？赛灵思将为 AI 发展带来什么价值？
且听原深鉴科技 90 后 CEO 姚颂（现赛灵思人工智能高级总监）为您解读
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一些 5G 系统的制造商正在转向更高水平的硬件集成，并在片上系统(SoC)设备中整合射频转换器和基带处理引擎，以解决功耗和电路板空间问题。虽然这种集成有好处，但负责这些系统表征的工程师面临着访问数据的新挑战，因为之前的独立射频数据转换器现在将与 FPGA 和处理器在同一芯片上进行组合
