人工智能的应用，从数据分析到机器学习技术再到物联网背景，整个过程都严格遵守这种反馈流程。不过，很难有框架能够包含整个流程的全部要素，更难做到相对简单便捷。而赛灵思创建的框架就能做到，这也就是今天要说的 Python on Zynq (PYNQ)

如果您是贸然进入了高速设计领域的新手工程师之一，并且被“信号完整性仿真”这个术语所震撼，请不要烦恼。 在这次博客之旅中，我们先来回顾一下基础知识，然后再介绍一些更高深的话题。

上次你看屏幕是什么时候？好吧，这是个诡刁的问题，除非你从事造纸业，或者你名叫摩西 (以色列的先知和首领)并钟情于碑石上篆刻经文，否则你肯定现在就在使用屏幕。毫无疑问，当今时代，屏幕是无所不有、无处不在

Perrone Robotics 的无人驾驶汽车平台可通过将不同的传感器及控制逻辑与自主控制便捷集成实现快速开发。Xilinx MPSoC 提供多个数据来源（如摄像头或 LIDAR 等）的专用加速处理，可实现安全、可扩展的实时响应解决方案。
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Xilinx 软件开发经理王 瑞在赛灵思技术日上分享《赛灵思 WebP 和数据库解决方案》

数字电路设计中一般包括3个大的阶段：源代码输入、综合和实现，而电路仿真的切入点也基本与这些阶段相吻合，根据适用的设计阶段的不同仿真可以分为RTL行为级仿真、综合后门级功能仿真和时序仿真。这种仿真轮廓的模型不仅适合FPGA/CPLD设计，同样适合IC设计

SystemVerilog 接口的开发旨在让设计中层级之间的连接变得更加轻松容易。 您可以把这类接口看作是多个模块共有的引脚集合。与必须在每个模块上定义多个引脚不同的是，您只需在接口中对引脚定义一次，之后只需在模块上定义接口即可。 如果稍后接口中涉及的信号被更改，则仅需更改接口即可

如果符合一些简单的设计原则，采用最新的Xilinx7系列FPGA架构上实现无线通信。Xilinx公司已经创建了典型无线数据路径的设计范例，表明中速级(-2)器件上使用的几乎100%的 slice资源都支持500 MHz以上的时钟频率。如何真正时序高速设计，需要注意一下几点

在做FPGA的开发过程中经常会使用到移位寄存器，一般我们使用移位寄存器的目的都是为了将某个信号进行打拍，使得时序符合我们的需求。最常见的一种打拍方法就是在process过程语句中对信号进行移位。但是这里我给大家介绍一下SRL6E

人工智能是推动数字化转型与创新的原动力，将成为引领第四次工业革命的核心驱动力，而以计算力为核心的人工智能已从探索走向实践。3月28日，IDC和浪潮联合研究发布的《2018-2019中国人工智能计算力发展评估报告》强调了这一观点。该年度报告旨在评估中国人工智能发展的现状，探索中国企业的破局之道。

本系列将讲述如何使用Vivado完成基于Zynq平台的嵌入式系统设计。一个完整的嵌入式系统设计要考虑硬件、软件、FPGA设计三个部分。Xilinx为了尽量简化设计流程，提供如下两个主要设计工具

Alveo 数据中心加速卡在硬件中配置了两个 QSFP 端口。这些如何用于在 U200/U250 卡上启用以太网子系统 IP？

Xilinx DSP 应用专家王宏强在赛灵思技术日上分享《在数据中心加速 AI — 赛灵思机器学习套件揭秘》

利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 等深层神经网络的解决方案，可以逐渐取代基于算法说明的传统图像处理工作。尽管图像预处理、后期处理和信号处理仍采用现有方法进行，但在图像分类应用中（缺陷、对象以及特征分类），深度学习变得愈加重要

背景：zynqNet运用HLS来实现相应的IPcore。相关HLS过程的信息会打印到console之中。目的：读懂HLS对IPcore代码的HLS过程，具体硬件如何实现。将报告信息存下来用于参考。

据外媒报道，人工智能（AI）正在各个行业普及，由于每天都有新的发展成为头条新闻，很难从炒作中挑选出最重要的进展。AI接下来会如何进化？知名市场研究机构CB Insights的分析师调查了各个行业，以确定2019年需要重点关注的25个AI大趋势，从下一代假肢到作物监测等。

边缘计算是5G网络的核心特征，也是结合5G智能物联时代的核心应用特征，针对智能物联场景的特异性，边缘计算对算力需求将呈现定制化个性化的特征，驱动算力产业领域FPGA产业迎来历史性的机会，这也是我们继边缘计算小基站和边缘计算物联应用两篇系列报告之后的最新核心观点。

浪潮宣布已在其NF5280M5、NF5468M5等服务器上完成对赛灵思Alveo U200、Alveo U250 FPGA加速卡的全部认证测试,搭载U200和U250的两款浪潮服务器已可公开购买。NF5280M5、NF5468M5服务器为浪潮的明星产品,分别为AI应用优化、AI云设计,能够针对用户需求进行灵活适配

112G PAM4 是业界通向更高带宽的下一步。该演示主要介绍 Xilinx 针对新一代系统提供 112G 的远景。
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各方竞争加剧，产品周期缩短，哪些底层技术将最快获益？2019年4月11日，赛灵思 AI 市场发展总监刘竞秀将出席第八届EEVIA年度中国ICT媒体论坛暨2019产业和技术展望研讨会，通过“赛灵思人工智能平台-人工智能边缘计算加速引擎”的主题演讲，分享人工智能时代，灵活应变的赛灵思平台如何与人工智能发展的速度完美匹配，如何从各种传统的计算方案中脱颖而出，成为行业发展的大势所趋