本文介绍Zynq UltraScale+ 器件封装和管脚说明

Xilinx AML WLM 解决方案加快了筛选人员、组织和司法管辖区的在线筛选处理速度，从几分钟到毫秒。

Moffett AI FPGA 加速视觉搜索引擎和服务已准备就绪，可加快监视、智能零售、内容搜索、社交媒体和自动驾驶等众多行业和应用的视觉搜索推断速度，与基于 GPU 的解决方案相比，计算复杂性降低、网络规模缩小，大幅提升效率，成本降低达 15 倍。

Xilinx 用两个 96 位独特器件标识符（称为器件 DNA）为每个 Zynq UltraScale+ 器件编程。一个 DNA 值位于可编程逻辑 (PL) 中，另一个 DNA 值位于处理系统 (PS) 中。这两个 DNA 值是不同的，但每个 DNA 都有以下属性及读取访问方法。

地理图像分析管道处理比 CPU / GPU 解决方案快 500 倍。

本文提供Ultra96 board相关文档下载（开发板介绍/原理图/硬件使用手册/参考设计等有用资源）

神经网络可以被归类为一组大致模仿人脑建模方式的算法，能够通过引入新数据来完成“学习”过程。因此，开发专用的“计算高效型”神经网络模型，会为机器学习带来诸多好处。

Vitis迎来了版本更新，Vitis 2020.2 带来更加快捷智能的使用体验。首次引入Vitis™AI Engine（ AI引擎）编译器，并提供多个加速功能。在本文中，小编将带你快速了解新版本有哪些独特的功能，哪些用户将获益！

FPGA作为赛灵思的一项重要发明，以其可编程和灵活性著称。起初，FPGA只是用来仿真ASIC，再进行掩码处理和批量制造使用。不过ASIC相比FPGA来说明显在定制化上要求过高，流片量过小情况下成本反而更高，因此两者毫不冲突地“各司其职”。