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赛灵思 Alveo™ 数据中心加速器卡专为满足现代数据中心变幻莫测的需求而设计。对于常规工作负载，与 CPU 相比性能提升高达 90 倍，这其中包括机器学习推断、视频转码和数据库搜索与分析。由于复杂算法的发展速度快于半导体设计周期，因此功能固定的 GPU和 ASIC 器件已经无法跟上发展步伐
来自苏格兰斯特拉斯克莱德大学（University of Strathclyde）的Louise Crockett团队基于这一平台的软件和硬件结构，撰写了Exploring Zynq MPSoC: With PYNQ and Machine Learning Applications，综合且全面地介绍了软件堆栈、多处理器处理系统以及可编程硬件阵列等问题。 本书既是使用Zynq MPSoC的开发人员的实用指南，同样也是希望熟悉器件及其相关设计方法的技术人员的有效参考。
Xilinx AI 解决方案专家李达昌分享《基于赛灵思机器学习解决方案的视频分析应用》
Xilinx 资深 AI 方案技术专家张帆在赛灵思技术日上分享《用赛灵思 FPGA 加速机器学习推断》
Xilinx 数据中心架构师孙智溢在赛灵思技术日上分享《Xilinx Alveo 数据中心智能网卡自适应加速解决方案》
当世界上最流行的微处理器及最大的生态系统与世界上最强大的可编程逻辑器件相结合时，您会得到什么？灵活性？性能？可扩展性？抑或是无与伦比的实时确定性？答案是：全都有！这种组合的器件可以允许客户方便而快捷地增加协议支持、I/O扩展、硬件加速，以及面向未来的设计扩展
Xilinx 数据中心架构师唐 杰在赛灵思技术日上分享《加速大数据和计算存储应用》
Xilinx 软件开发经理王 瑞在赛灵思技术日上分享《赛灵思 WebP 和数据库解决方案》
Xilinx DSP 应用专家王宏强在赛灵思技术日上分享《在数据中心加速 AI — 赛灵思机器学习套件揭秘》
Xilinx 工具与方法高级应用工程师谢 敏在赛灵思技术日上分享《Alveo 数据中心加速卡快速入门》