快讯
Xilinx® Alveo™ U200 数据中心加速器卡旨在满足现代数据中心不断变化的需求，为重要工作负载（包括机器学习推断、视频转码和数据库搜索与分析）提供比 CPU 高 90 倍的性能。Alveo 加速器卡建立在 Xilinx 16 nm UltraScale™ 架构基础之上，能适应不断变化的加速要求和算法标准，能在不改变硬件的情况下，加速任何工作负载，并能降低总体拥有成本。
启用 Alveo 加速器卡是 Xilinx 及合作伙伴应用的一个生态系统，主要面向数据中心的工作负载。对于定制解决方案，Xilinx 应用开发工具套件 (SDAccel™) 和机器学习套件可为开发人员提供将差异化应用推向市场的各种工具。
<strong>主要性能和优势</strong>
外媒 ZDnet 发布了此篇边缘计算领域的重要文章，详细分析了各机构不同的定义、市场状况、前景等，经编译，供各位参考。
数十亿物联网设备和5G网络这两股力量必将推动计算工作负载的部署方式发生深远而重大的变化。
近年来，计算工作负载一直在迁移：先是从本地数据中心迁移到云，现在日益从云数据中心迁移到更靠近所处理的数据源的“边缘”位置。旨在缩短数据的传输距离，从而消除带宽和延迟问题，最终提升应用和服务的性能和可靠性，并降低运行成本。
这倒不是说本地环境或云中心已死亡；一些数据总是需要存储在集中的地方并加以处理。但数字基础设施无疑在发生变化。比如据Gartner声称，到2025年，80%的企业将关闭传统数据中心，而2018年这个比例只有10%。工作负载的布置是这次基础设施演变的关键驱动因素，工作负载的布置有赖于各种业务需求，这家调研公司称：
<strong>新闻摘要</strong>
<li>Arm和赛灵思（Xilinx）强强联合，将业界最强大、最成熟的嵌入式生态系统优势与赛灵思FPGA的灵活性相结合。</li>
<li>增强版Arm DesignStart项目将助力嵌入式开发人员快速、免费、方便地获取成熟的Arm IP，从而加速并增强FPGA项目开发。</li>
<li>新的零授权费(License)和零版税(Royalty)模式，旨在帮助更多开发人员从业界领先的Arm技术以及覆盖全设备组合的通用软件基础中受益。</li>
您想缩短您产品的上市时间和开发费用吗？请来访我们的展台看我们是如何做到的。
<font color="#FF8000"> 作者：张汉青；来源：经济参考报</font>
作为2018世界人工智能大会聚焦技术的全球性论坛之一，全球异构计算高峰论坛9月19日在上海举办，受到了国内外业界的广泛关注。
相关政府部门官员和专家表示，由于特别适合人工智能和大数据时代处理海量数据的需求，近年来异构计算已经成为数据中心、智能手机、5G、智能驾驶等应用领域的主流芯片架构。伴随其极为迅速的发展，中国异构计算的黄金时代或已临近。
<strong>异构计算成为提升人工智能新引擎</strong>
根据专家的解释，所谓“异构计算”，是将不同指令架构的计算单元（如CPU、GPU等）融合在一起、实现高效协同运行的计算技术。
严谨的软硬件开发都会有一套回归测试。连续的整合，每日自动测试，以及手动执行脚本等等 –—— 这一系列方法可以让开发人员来定义、创建、运行验证环节，从而决定产品的质量、性能和可靠性。
本文将聚焦那些需要多次FPGA设计编译的测试，以及如何缩短周转时间同时保证测试平稳运行。
1. 使用云服务器来加速编译
如果您有多个 FPGA 设计和参数组合，而且编译机器的数量又有限，运行测试编译是十分困难的。您需要手写脚本来自动运行编译，但是随着您添加特征和用例，总会有越来越多的情况需要测试。随着测试数量的增加，很多工程师都说每当测试设计的编译结束的时候，下一轮的回归周期又要开始了。由此可见，这种情况让测试范围很受限制，同时为了发布新产品，周转时间的要求也十分严峻。
我做FPGA开发9年多了，算是一个大龄工程师了。期间接触过一些项目管理和技术支持之类的工作，不知道为什么，脱离研发做这些工作我总觉得不踏实，也许天生就适合死磕技术。
就是不知道继续这么死磕下去会怎么样，曾经也很迷茫，生怕随着年龄的增长，精力比不上年轻人，加班熬夜啥的心有余而力不足，会被逐渐淘汰。迷茫啥的就不细谈了，好在我也想了很多，逐渐想明白了很多，这篇文章，我一定要给做FPGA的兄弟姐妹打打气。
我现在最庆幸是事情就是从进入职场到现在一直是FPGA开发，我感觉，做FPGA开发这行经验也是很重要的，入门简单，想提升会越来越难。做FPGA开发不只是会写写verilog和VHDL代码这么简单，我记得刚学习verilog的时候，光是要搞明白哪些语句可以综合，哪些语句不可以综合，就花费了很长时间。
<font color="#FF8000">作者：赛灵思战略市场开发总监 Dale Hitt</font>
<font color="#0000C6"><strong>人工智能新兴应用通过带可配置加速的片上系统器件来满足日益严格的性能和效率需求</font></strong>
<font color="#0000C6"><strong>导语：“AI芯片”这个新鲜的概念在过去一年间逐渐走过了普及的阶段，越来越被大众所熟知。随着大数据发展和算力的提升，AI芯片正迎来新一轮的爆发期。在一片红海的AI芯片市场中，FPGA凭借自己独特的优势占有了一席之地。甚至有媒体报道称，FPGA是AI芯片的终极未来。</font></strong>
自适应和智能计算领域的领导企业赛灵思公司（Xilinx）将出席本周于上海·西岸艺术中心举行的为期4天的 2018 世界人工智能大会。赛灵思公司全球副总裁兼首席技术官 Ivo Bolsens 将在会中做“面向机器学习领域的特定计算架构” 的主题演讲。同时，来自深鉴科技（现属赛灵思公司）联合创始人兼CEO，姚颂也将给与会者带来“深度学习算法加速器的演进” 的主题演讲。
随着赛灵思开发者大会（XDF）日益临近，越来越多的小伙伴开始迫不及待地发布了他们所带来的方案和产品，大家是不是有一点点小激动呢？10 月 16 日，我们在长安街畔等您光临。
<center><img src="http://xilinx.eetrend.com/files-eetrend-xilinx/news/201809/13653-39501-…; width="670"></center>
今年3月份，赛灵思（Xilinx）历史上第四位全球CEO Victor Peng 先生在北京正式宣布赛灵思将推出“自适应计算加速平台”ACAP。Victor 表示：“作为可以和CPU、GPU与FPGA 相提并论、并且性能远超后二者的产品，ACAP可以覆盖更加广泛的应用，帮助人们实现智能互联并且驱动自适应的世界。”
ACAP采用台积电7纳米技术，在机器学习的计算能力方面比16纳米级提升20倍，在5G通信方面能够支持4倍的带宽，在性能功耗比方面具有优越的表现。ACAP是赛灵思公司“Everest 行动”（内部称为“珠穆朗玛”行动）的重大成果。“Everest 行动”已经历经四年，投资10亿美元、动用1500名工程师，无疑是一个重磅级新型产品。可以说，ACAP的问世，对业界来说是一项重大的技术颠覆，也是自赛灵思公司发明FPGA以来最卓著的工程成就。
汽车行业是使用人工智能（AI）来模仿、增强和支持人类行为的前沿领域。利用先进的基于机器的精确定位系统，现在的半自动驾驶汽车和未来的完全自动驾驶汽车将依赖AI系统来执行各种任务。
根据Tractica的最新分析，虽然自动驾驶将成为人工智能在汽车行业消费的主要动力，但AI在汽车行业的用例实际上要广泛得多，包括汽车人机交互（HMI）功能，如语音/语音识别、驾驶员面部分析、情感识别和手势识别；维护和安全应用，如预测性维护、自动化交通客户服务、车辆网络和数据安全；以及汽车个性化服务等。
总而言之， Tractica预测到2025年汽车人工智能软件、硬件和服务的收入将从2018年的20亿美元增长到265亿美元，复合年增长率（CAGR）为46.9%。
产品编号：AES-ULTRA96-G
供应商: 安富利
器件支持: Zynq UltraScale+ MPSoC
<strong>产 品 描 述</strong>
Ultra96 是一款基于 Arm 技术的赛灵思 Zynq UltraScale+ MPSoC 开发板，符合 Linaro 96Boards 规范。96Board 是开放平台规范，为开发平台定义了一个标准电路板布局，可供软件应用程序、硬件设备、内核和其他系统软件开发人员使用。Ultra96 在 96Boards 社区中占据独特地位，包含可编程逻辑中的各种潜在外设和加速引擎，这些是其他产品所不具备的。
今天， 部分参与赛灵思开发者大会 （XDF）北京站的展商 Logo 悄然登录 XDF 官方网站， 来自全球各地的合作伙伴、用户纷纷加入大会的全天演示活动中，为致力于打造 “交流，学习和分享”平台的 XDF 平添奕奕光彩 —— 你动心了吗？
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TPS650864 器件系列是一款单芯片电源管理 IC (PMIC)，专为 Xilinx Zynq®多处理器片上系统 (MPSoC) 和现场可编程门阵列 (FPGA) 系列产品而设计。TPS650864 器件的输入电压范围为 5.6V 至 21V，用途 广泛 （请参阅 器件比较表）。该器件适用于墙壁式供电 应用 或 2S、3S 或 4S 锂离子电池组（NVDC 或非 NVDC 电源架构）。请参阅 典型应用 章节，以了解 5V 输入电源。该 D-CAP2™和DCS-Control 高频稳压器采用小型无源器件，以减小解决方案尺寸。D-CAP2 和 DCS-Control 拓扑具有出色的瞬态响应性能，非常适用于具有快速负载开关的处理器内核和系统内存电压轨。I2C 接口可通过嵌入式控制器 (EC) 或 SoC 进行轻松控制。
<font color="#FF8000">作者：依元素科技</font>
FPGA调试时硬件设计中及其重要的一步，本文就在FPGA调试过程中存在3种常见的误解，进行一些讨论:
误解#1：调试工作的存在, 是因为工程师不够称职。
误解#2：单一处理方法应解决所有调试问题。
误解#3：FPGA调试硬件总是“浪费”资源。
<strong>首先针对误解#1,调试工作是设计过程的一部分</strong>
