您是否想创建自己带有 AXI4-Lite 接口的 IP 却感觉无从着手？本文将为您讲解有关如何在 Vitis HLS 中使用 C 语言代码创建 AXI4-Lite 接口的基础知识。

9月17日10:00 – 11:00，赛灵思将携手雪湖科技共同举办在线直播会议，为大家带来基于赛灵思器件的车路协同方案。

为了让大家更好的了解Vitis™ / Vitis™ AI统一软件平台和如何使用Vitis™ / Vitis™ AI进行此次比赛设计。本次加速教程邀请到 Adam Taylor 一起了解如何使用Vitis™ 和Vitis™AI 启动设计

AI 无处不在、随时在线和以数据为中心的时代，正催升对更高带宽的需求，而这已经超出了当今技术和产品尺寸的能力范畴，世界需要一种当前 CPU 和 GPU 技术所无法企及的更高效、更普及、普适的计算，自适应计算应运而生。

地震层析成像技术广泛用于油气勘探。全波形反演已经适用于今天的大型地震数据集。3D 反演仍然是一项重大的计算挑战，大型异构高性能计算 (HPC) 系统的出现带来了将全波形反演转化为一种广泛使用的常规方法的可能。DeePoly 利用 Xilinx Alveo 卡加速 FWI 算法，与 GPU 解决方案相比提高了 50%。

Hot Chips，全球高性能芯片领域最负盛名的业界盛会！虽受疫情影响，本届 Hot Chips 会议报告质量依然非常之高，涵盖范围也非常之广。在 Tutorial 部分，有来自于 Google TPU 团队、Cerebras、百度的机器学习训练专题，也有来自于 Google、IBM 等的量子计算专题。本文将主要讨论和机器学习相关部分的产品与趋势。

9月10日 19:30，赛灵思数据中心业务拓展经理梁晓明，以及专注于视频数据应用创新的科技公司 Aupera （傲睿智存科技 ）CTO 周正宁，将联手揭秘 Xilinx Alveo U30 的价值与优势，共同分析视频转码的难点与瓶颈，并结合实例详细解析如何通过视频转码与 AI 的深度融合，满足视频服务市场日益增长的性能及多元化服务需求

结合机器学习和深度学习实现的 CTR 预估模型，相较于传统机器学习，模型评估指标大幅度提升。通过 FPGA 实现模型的推断过程，大幅度提高吞吐量，降低时延，对互联网公司大规模部署推荐系统节省更多成本。适用于广告 CTR 预估、推荐系统、新零售等场景。 相较于 96vCPU 服务器，雪湖的 FPGA 加速器把吞吐量提高了 2.4 倍，时延降低了 5.7 倍