设备配置包含用于初始化和配置ps和pl的所有方法及过程。在软件控制下，ps内的DevC提供用于初始化和配置ps和pl的手段和方法，在zynq中提供两个模块用于控制配置过程：
1. BootROM，一个静态存储块器块，当上电复位和暖复位后，有Cortex-A9的CPU执行这个内置程序；

随着云计算的兴起，传统的企业数据中心正在经历着不断地调试进化。4月底，Gartner发布《企业数据中心未来趋势报告》，对数据中心的未来走向做了细致分析。另外，报告还预测到2025年，由于5G、新型电池、超融合基础架构和软件定义一切等技术的发展，微数据中心的数量将翻两番；企业数据中心每物理面积(平方英尺)的计算能力将提升5倍以上

Xilinx 凭借强大的平台开发能力及其 SoC 与 FPGA 的硬件确定性为智能临床及诊断医学提供支持。嵌入式应用软件开发的动力应该是源于医疗保健物联网系统的极高成本，因此，一款灵活、可扩展、永不过时的嵌入式 HcIoT 边缘平台对利用软件投资的价值很高

对于工厂、医院以及其它环境内重要资产的细微性能或行为变化，机器识别的速度远远快于人类。Xilinx 助力的系统可结合智能性，通过应用预测性维护来最大限度提升生产力并减少停机时间。基于 Python 以及神经网络的 Xilinx 边缘 AI 解决方案可简化硬件加速预测性维护的实现

你想加速您的系统开发流程吗？你渴望借助“硬件加速”来提升系统性能吗？你希望用 C/C++ 抽象语言来编程 SoC 吗？赛灵思 SDSoC 开发环境可以帮你实现上述所有愿望。该软件开发环境将让你可以用 C/C++ 直接开发和优化基于 Zynq SoC 和 Zynq UltraScale+ MPSoC 软硬件系统，可实现系统级的特性描述、可编程逻辑中的自动软件加速

为了帮助客户使用赛灵思器件设计安全高效的医疗产品，Xilinx 还提供一款综合而全面的功能安全套件。该解决方案套件包含工具套件、IP 以及文档，可降低设计风险，帮助客户设计适合所有人需求的更安全医疗设备。

随着AI的广泛应用，深度学习已成为当前AI研究和运用的主流方式。面对海量数据的并行运算，AI对于算力的要求不断提升，对硬件的运算速度及功耗提出了更高的要求。目前，除通用CPU外，作为硬件加速的GPU、NPU、FPGA等一些芯片处理器在深度学习的不同应用中发挥着各自的优势，但孰优孰劣？