适者生存，这是一个简单又复杂的问题。人类学会使用恰当的工具组合，得以制伏更庞大的动物。而学会运用工具，也使人类能够超越其他物种，在新工具应用的推动下，实现一次又一次社会进步。
随着智能计算逐渐渗透到数字世界的方方面面，如何更高效地应用智能计算，成为所有致力于改变世界的开发者所需面对的关键难题。
智能计算——行业变革的最佳驱动引擎
当算力提升突破原有界限，智能计算应用瞬间“杀入”各个行业
智能计算和 AI 的概念由来已久。在各种智能化应用的普及下，智能计算与原有 ICT 产业应用的融合逐渐深入。在此前，算力始终阻碍着智能计算的应用。现在，当算力的提升突破原有界限，智能计算应用瞬间“杀入”各个领域，成为行业变革的最佳驱动引擎。
然而，疫情之下，全球科技界不得不重新审视科技发展与应用效能，AI 的价值也得以重新审视：AI 并非没有边际的算力大爆炸，动辄要几个水电站才能支撑起的超级计算中心，也并非业界期待的最优解。业界开始对智能计算的应用效率更为关注，特别是能源效率，其更贴近应用端的智能化产业融合，因而逐渐发展为 AI 领域更务实的选择。
高效且灵活的异构计算体系和边缘智能应用的普及，带来了新一轮技术变革。在适者生存的自然法则下，自适应计算已然成为促成智能应用与高能效完美融合的理想选择。
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异构计算——"FPGA+XXX”越来越受欢迎
熟练掌握两种处理器体系，并非 1+1=2 那么简单
生态系统是当今科技行业必不可少的体系组成。正如人类不断谋求多物种共同存续繁荣的绿色地球，智能计算领域也需要多种生态共存，才能构建繁荣的智能应用未来。现今产业中可以兼顾能效和处理能力的先进系统，已很少仅依靠单一处理器架构运作。
异构计算支持根据实际应用的运算架构差异，选择更为恰当的处理器进行针对性任务执行，从而大幅提升计算效率和能效，更充分地实现能效和处理能力的优化融合。正因如此，异构计算正成为系统设计的主流。
但是，器件或微系统的复杂度大幅度提升，对应用开发者提出了更为苛刻的要求——必须成为复合型人才，即从熟练掌握围绕单一处理架构设计，转变为精通至少两种处理器架构应用层设计。这时，自适应计算的价值便体现出来了：
◼自适应计算意味着硬件将针对应用进行调整和优化，而非将应用映射到预定义的硬件架构上；
◼有了自适应计算，业界可以欣然接受特定领域架构的概念，并渴望实现整体应用加速；
◼自适应计算能提供一个平台，以构建高度优化的解决方案，从而满足新一代工作负载所需的性能、功耗和成本要求；
◼基于自适应计算的理念，异构处理架构的范围可从边缘延伸到云端。
作为自适应计算概念的提出者，赛灵思很早就着手于探索优化异构计算开发。随着 FPGA 这种并行处理架构在大规模计算和原型设计中应用的增多，“FPGA+XXX”的异构设计越来越受欢迎。
基于自适应计算的产品性能实现阶梯式跨越
自适应计算——从发挥效能到赋能应用
以 FPGA 为原点的全新异构计算生态系统正形成
自适应计算不仅改变了开发者的设计思维，也让赛灵思实现了从器件向平台的蜕变。如果自适应计算可以更好地发挥 AI 的应用效能，那么，其如何赋能具体智能应用？
谈及对应用赋能，不外乎两个方面的体现：增加新的应用方向或应用体验；加速创新步伐或简化应用设计开销。以平台化视角看待应用创新，不难感受到早已超越传统 FPGA 范畴的MPSoC、RFSoC 以及全新 Versal ACAP 的强大处理性能和广泛技术集成，这些使传统设计能够得到更好的应用扩展、用以引入更多的应用体验。
而贯彻自适应计算精髓的 Versal ACAP，则明显跨越了异构硬件设计的鸿沟。依靠在通用自适应计算架构上运行，其紧密耦合的 AI 引擎、自适应引擎和标量引擎将用于驱动数据速率、存储器带宽和时延方面所需的性能，提高算法和软件开发人员的生产力，从而实现更快的迭代。
自适应计算的赋能，让我们看到了一个以 FPGA 为原点的全新异构计算生态系统。其中不仅支持服务器优先的智能化应用“主战场”，还涵盖了面向众多核心市场的解决方案，囊括专业音视频与广播、和消费电子、汽车与自动驾驶、工业、视觉、医疗、科学、测试测量和仿真等。
自适应计算理念和 Vitis 统一软件平台，为基于赛灵思硬件的各种应用平台提供了更强大的可扩展性和灵活性。结合 FPGA 架构天然在 AI 推断领域的优势，更能确保机器学习和 AI 推断应用在异构体系下实现最高能效任务执行，从而再次体现应用智能化与低碳理念的完美融合。
从Vivado 到Vitis，赛灵思软件践行了超越硬件差异并面向应用导向的设计思路转型
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11月16日开始
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