快讯

为了更好地支持参赛者顺利完成比赛和提高效率，我们邀请到了赛灵思国内外的多位软硬件技术工程师与专家，针对3个赛道定向解答。欢迎大家带着问题加入会议或者旁听学习交流开发经验！

Xilinx AI团队核心成员严丹在首届“英特尔创新大师杯”深度学习挑战赛比赛通用场景中文OCR文本识别任务中，通过两阶段网络结构，融合基于分割和基于Mask RCNN的检测模型预测结果，在复赛测试集上获得75.34的高分, 取得冠军。

现在经常会有关于一种新架构的公告，它是由三个字母组成的首字母缩写——TPU, IPU,NPU等。但它们真正的区别是什么呢？是否真的有那么多独特的处理器架构？

EGO1自从推出以来，为广大用户带来了丰富且易于上手的数字实验体验。今天我们为大家带了的是一款EGO1 AD/DA_AUDIO扩展卡的扩展解决方案。

前一代成功的无人机控制器基于Xilinx Zynq-7000打造，此次升级我们的工程团队采用了Xilinx Zynq Ultrascale+ MPSoC，其CPU实现了位置控制以及飞行轨迹跟踪。传感器和动作器通过FPGA逻辑连接

作为一项可以改变整个游戏规则的技术，5G正在重塑新格局并呈现出三大新趋势：遵循尼尔森定律，带宽需求继续以每年接近50%的速度增长；Open RAN 巅峰了传统端到端的封闭系统，新机遇不断涌现

快手将赛灵思 Alveo 加速器卡应用于 ASR 服务，是 FPGA 在国内大规模直播及短视频自动语音识别场景落地的首个成功案例。

作为与赛灵思合作最为紧密的技术分销伙伴，安富利将在下周携手赛灵思和安森美于12月7日-9日在福州市、厦门市、深圳市几个城市中巡回举办“Kria SOM Workshop”的活动。

EGO1自从推出以来，为广大用户带来了丰富且易于上手的数字实验体验。然而随着用户的不断需求升级，客户对于EGO1有了更高的需求。因此我们开发了更多的EGO1可扩增模组

以CPU为中心的数据中心时代已经落下帷幕。业界已经证明，当今数据中心面临的挑战无法通过单一的工艺类型解决。在优化数据中心性能方面，FPGA、CPU和GPU都起着至关重要的作用

Kria™ SOM自适应系统模块是一种量产型小尺寸嵌入式板卡，拥有完整的软件堆栈与预构建的量产级加速应用，可快速部署各种各样的边缘应用。

智能互联设备变得越来越普及，目前全球已经部署了数十亿台智能互联设备。这些智能设备存在于我们的手机、平板电脑、手表、家庭、汽车、城市和云端。在过去，智能设备是指有微控制器，运行某个软件的设备，如今的智能设备则需要执行类人任务。

借助赛灵思Alveo U30媒体加速器卡，亚马逊网络服务（AWS）EC2 VT1实例不仅可加速实时转码，还显著降低了直播视频流的转码成本，从而为高达4K超高清分辨率的多流视频转码提供了最佳性价比。

随着技术的不断迭代，未来会出现越来越多的HPC集群，利用更多专业化加速器进行计算工作，从而减少服务器、CPU的使用量

UV APS产品系列能够帮助客户加速验证进度、提前进行软硬件集成开发与测试，其中UVAPS-VU19P-Quad采用了4个Xilinx Virtex Ultrascale+系列的VU19P FPGA器件，支持20台设备级联。给客户带来了平均1.4x仿真速度和1.6x容量的提升

采用核心板模块可以显著降低上市时间和项目风险。基于Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC的Enclustra水星XU5是一个完整而强大的嵌入式处理系统，面积比信用卡还要小。将其插入一个针对特殊应用的底板就可以工作了

2021.2 的新增功能：全新器件支持：Artix® UltraScale+™: XCAU20P 和 XCAU25P​；改进的智能设计运行以实现按钮时序收敛；Vivado® 中提供了全新的示例设计；增强高层次综合流的易用性

高阶自动驾驶的量产落地需要整个技术体系的进步。感知、决策、控制，每一个环节的软硬件都需要持续不断的创新。其中，后两者能否安全、准确地实现，取决于自动驾驶车辆的感知能力。

赛灵思今日在SC21 全球超级计算大会上宣布，推出 Alveo™ U55C 数据中心加速器卡，以及一款基于标准、API-driven 的集群解决方案，用于大规模部署 FPGA。Alveo U55C 加速器可为高性能计算（ HPC ）和数据库工作负载提供卓越的单位功耗性能，同时还能通过赛灵思® HPC 集群解决方案简便扩展。

作为自适应计算领域的领导者，赛灵思在 SC21 超算大会上推出了 Alveo U55C 数据中心加速卡，以及一套基于标准 API 驱动、用于大规模 FPGA 部署的新集群解决方案。前者能够为高性能计算和数据库工作负载带来卓越的每瓦性能，并通过该公司的 HPC 集群解决方案实现轻松扩展。