FPGA 器件凭借强大的功能、灵活性和即时可用性形成极具吸引力的业务驱动力，掀起了一场广泛采用 FPGA 来实现系统 PCB 设计的浪潮。很显然，FPGA 器件的上市时间优势和容量/性能特性已兑现其产品承诺，成为更多资本资源密集型定制 IC/ASIC 解决方案的可行替代方案
Zynq® UltraScale+™ RFSoC ZCU208 评估套件是面向开箱即用评估及前沿应用开发的理想 RF 测试平台。该套件包含 UltraScale+ RFSoC ZU48DR，其集成 8 个 14 位 5GSPS ADC、8 个 14 位 10GSPS DAC 以及 8 个软决策前向纠错 (SD-FEC) 内核，专为快速启动 RF 类应用而设计。本文详细描述了ZCU208板的特点。
在进行FPGA硬件设计时，引脚分配是非常重要的一个环节，特别是在硬件电路上需要与其他芯片通行的引脚。Xilinx FPGA从上电之后到正常工作整个过程中各个阶段引脚的状态，会对硬件设计、引脚分配产生非常重要的影响。这篇专题就针对FPGA从上电开始 ，配置程序，到正常工作整个过程中所有IO的状态进行分析。
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。
这大半年一直在做一个高速板卡FPGA相关的方方面面的工作，包括前期FPGA架构布局设计，管脚验证，后期实现资源优化，最后到板卡调试。过程曲折艰辛，但是也收获良多。今天在这里记录下工作中零零散散的记录下来。
Xilinx、NGCodec 和 VYUSync 共同汇编了一款易于使用的高性能视频代码转换包，任何有 Ffmpeg 经验的人都可使用、评估。该解决方案可提供一个实时 H.264 至 HEVC 或 VP9 ABR 包，运行在采用 COTS PCIe 封装的高级 16nm UltraScale+ FPGA 上。
Megh 开发了视频分析解决方案 (VAS) 来解决零售供应链中的库存损耗问题。该解决方案主要针对不同的使用案例，包括零售场所的防欺诈、制造中的库存跟踪，以及物理安全的视频监控等。 该解决方案在 Megh 的实时分析平台上运行，该平台可将整个实时分析流水线映射到集成在用户应用中的多个联网 FPGA 中
Zynq® UltraScale+™ RFSoC ZCU208 评估套件是面向开箱即用评估及前沿应用开发的理想 RF 测试平台。该套件包含 UltraScale+ RFSoC ZU48DR，其集成 8 个 14 位 5GSPS ADC、8 个 14 位 10GSPS DAC 以及 8 个软决策前向纠错 (SD-FEC) 内核，专为快速启动 RF 类应用而设计
现代 RF 信号链对于跨多通道的数据转换器性能具有极高的要求。换言之，对于赛灵思 RF Data Converter 而言，关键要求之一是在多个 ADC/DAC Tile、RFSoC 器件甚至开发板之间都必须保持同步。了解赛灵思如何探索多块同步 (Multi-Tile Synchronization) 问题解决之道
此次“自适应计算挑战赛”面向所有独立开发者和初创企业。比赛要求使用 Vitis / Vitis AI 在 Xilinx 平台上实现算法和应用的硬件加速。获奖者将获得奖金！ 立即注册并开始设计吧！
有一个有趣的现象，众多数字设计特别是与FPGA设计相关的教科书都特别强调整个设计最好采用唯一的时钟域。换句话说，只有一个独立的网络可以驱动一个设计中所有触发器的时钟端口。虽然这样可以简化时序分析以及减少很多与多时钟域有关的问题，但是由于FPGA外各种系统限制，只使用一个时钟常常又不现实
本篇文章参考Xilinx White Paper：Get Smart About Reset: Think Local, Not Global。但如果认真看了Xilinx的White Paper，就会对复位有了新的认识。我们把White Paper的内容总结为下面4个问题
赛灵思与Hackster.io携手推出的首届赛灵思自适应计算挑战赛现已拉开序幕。赛灵思诚邀独立开发者和初创企业参赛，借助Vitis™ 统一软件平台和 Vitis AI 发挥杰出才能，为加速工作负载开发创意设计解决方案。两项竞赛的报名已于 2020 年 7 月 7 日正式启动。以下是本次竞赛的参赛指南
INT8提供了比浮点数更好的性能，精度可与AI推论相比。但是，如果INT8在有限的资源下无法满足所需的性能，则INT4优化就是答案。通过INT4优化，与当前的INT8解决方案相比，Xilinx可以在实际硬件上实现高达77％的性能提升。
恒扬数据基于FPGA的数据中心LoadBalancer加速解决方案通过提供高性能网关加速服务，可以帮助客户数倍提升基于软件的网络LoadBalance性能，快速缓解数据流量激增带来的性能压力，并大幅削减扩容带来的费用开支。
