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类脑计算的基础是脉冲神经网络（SNN, Spiking Neural Network），相比 DNN（Deep Neural Networks）等第二代神经网络，SNN 工作机理更接近于生物大脑，因此被认为是第三代神经网络。类脑计算研究的一个重要任务是探索最适合SNN运行的类脑体系结构，研制高性能、低功耗的类脑计算机。

随着对视频直播的需求不断增长，更快的工作负载成为重中之重。视频服务提供商在控制其基础架构和运营成本的同时，还面临着提供高质量用户体验的挑战。鉴于转换视频的计算密度，转码需要灵活应变的硬件加速平台。

Xilinx® Alveo™ U50 数据中心加速卡可为金融计算、机器学习、计算存储以及数据搜索与分析工作负载提供优化加速。Alveo U50 卡采用赛灵思 UltraScale+ 架构，率先使用半高半长的外形尺寸和 低于75 瓦的低包络功耗

Xilinx® Alveo™ U30 是一款基于 PCIe 的小尺寸媒体加速卡，可为实时流媒体视频服务提供商、OEM 厂商以及内容分发网络 (CDN) 提供高密度的实时转码解决方案。U30 加速器卡随 Xilinx 实时视频服务器一体机参考架构 （高通道密度版）同时推出，由 Xilinx 的 OEM 和 VAR 合作伙伴提供。

当我们打算进行ASIC或是SoC原型验证的时候， FPGA或许是我们最好的选择。各大厂商正努力提升工艺水平，制造拥有更高逻辑密度和更大I/O 数量的FPGA。Xilinx 未来将要上市的VU19P拥有 900 万个系统逻辑单元，为搭建当今最复杂 SoC与ASIC的原型与提供了条件。

本期导读
在 AI 领域，图像理解是一个重要分支，而图像语义分割，是计算机视觉技术中关于图像理解的重要环节。《用于语义分割的双重超分辨率学习》这篇论文针对的就是计算机视觉中的语义分割算法进行的创新研究。此次研究中的工作主要集中在语义分割领域，我们希望通过提出新的算法思路，促进语义分割领域的研究发展，启发语义分割乃至其他领域的后续研究。

Vivado 2020.1 新增以下功能：
能够将完整的图像或选定的产品作为 Web 安装程序的一部分
增强的地址映射，用于实时错误高亮显示和交叉探测
Report QoR Suggestions 功能可预测多达 3 种自定义策略，以提升性能
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基于电源通道的报告

随着互联网与大数据技术快速发展，全球进入了一个信息数据爆炸的时间节点，而这也对目前现有的数据中心系统提出了更高的要求。为了适应全新的工作负载与技术需求，现代数据中心亟需进行改变。Alveo 系列数据中心加速器卡的横空出世，为数据中心注入了全新的活力。

赛灵思今天宣布推出两款易于扩展、超高密度视频转码专用的实时计算视频实时转码一体机。基于赛灵思新型的实时服务器（ RT Server ）参考架构，两大全新一体机将双管齐下，助力当今服务提供商以每通道最低成本提供视频质量和比特率优化的多种类型应用

现在，企业和专业用户越来越意识到从物理和虚拟世界收集到的大量数据蕴含的价值。随着数据量继续呈指数级增长，对数据分析的需求也将以类似的速度增长。为此，数据中心必须加速转型，以达到增加网络带宽，优化人工智能等工作负载的目的