Zynq UltraScale+ MPSoC系列是Xilinx第二代Zynq平台。其亮点在于FPGA里包含了完整的ARM处理子系统（PS），包含了四核Cortex-A53处理器或双核Cortex-A53加双核Cortex-R5处理器，整个处理器的搭建都以处理器为中心，而且处理器子系统中集成了内存控制器和大量的外设，使处理器核在Zynq中完全独立于可编程逻辑单元
硬件加速可以在较低的比特率下，以相同的比特率实现更快的编码和更好的质量。与仅用软件编码相比，成本和延迟更低。基于FPGA的硬件的NGCodec HEVC编码器为您提供了这些优势。
7系列器件的嵌入式功能包括25×18乘法器、加法器/减法器/逻辑单元和模式检测器逻辑。
在论坛上遇到在高层次综合工具中调用视觉库遇到的大多数问题都和 opencv 库以及Xilinx Vision 库的安装路径有关，如今 Vitis HLS 2020.1 之后的版本都不再提供OpenCV 的预编译库，就更需要开发者们将各自工作环境中的库路径，环境变量都设置好。希望这篇博文能给大家调用 Vitis Vision Library 提供向导，提升效率。
并不局限于Vivado一种EDA。头文件主要使用“文件包括”处理，所谓"文件包含"处理是一个源文件可以将另外一个源文件的全部内容包含进来，即将另外的文件包含到本文件之中。Verilog语言提供了`include命令用来实现"文件包含"的操作。
Xilinx拥有非常广泛的产品组合，涉及非常多的细分市场，并提供了各种各样的部署方法，因此对于刚接触FPGA的新手来说，可能很难了解“全局”。
利用 Vitis 释放新的设计体验，并利用 Xilinx 自适应平台的强大功能实现边缘到云的部署。
一直以来，FPGA 只能用硬件描述语言（RTL）编程 —— 真的是这样吗？未必！！参加 Xilinx Adapt: SW & AI （1 月 7 日 - 8 日） ，了解赛灵思如何在包括 TensorFlow 和 PyTorch 在内的流行软件开发平台中支持 AI/ML 加速的。
12月23日，19:30 – 21:00，我们邀请腾讯云微瓴即视产品经理钟赛和傲睿智存科技CEO廖玉峰以实际部署案例，来帮助广大系统工程师，算法工程师和软硬件设计工程师树立FPGA在视频和AI应用领域的正确定位，带您浅入深出的了解如何用赛灵思 FPGA 玩转 Video + AI。
人工智能和机器学习的进步早已超越了CPU性能的提升速度，硬件加速愿景美好，开发却曲高和寡。如何打破软硬件语言壁垒，提升开发效率？