Xilinx 全攻略 (127075) - 癮科技 Cool3c

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Xilinx 看好專業市場對 8K 與高頻寬影像內容需求，率先在旗下 IP 導入 HDMI 2.1 IP 子系統

雖然 8K 要普及對一般消費者還有一段時間，然而就專業角度， 8K 的出現不光只是影像規範的提升，也對內容創作、廣播、監控等應用有更多的可能性，例如以 8K 錄製的原始影像有利於作為裁切後使用，或是在大型電視牆藉由拼組更高解析度的螢幕構成 8K 提供更細膩的影像；而 Xilinx 賽靈思也看到專業市場需求，宣布將新一代可支援 8K 解析的 HDMI 2.1 IP 子系統導入旗下產品，這也意味著採用 Xilinx 元件的專業設備能夠接收與處理達 7,680 x 4,320 解析度、頻寬達 48Gbps 的 8K 影像。如此一來，無論是對於廣電級攝影機，專業影音，監視系統，電視牆甚至車載輔助駕駛

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是強的到底是 FPGA 還是 Zen ？由兩顆 AMD EPYC 處理器與 8 張 Xilinx 加速卡創下影像推論吞吐量紀錄這篇文章的首圖

強的到底是 FPGA 還是 Zen ？由兩顆 AMD EPYC 處理器與 8 張 Xilinx 加速卡創下影像推論吞吐量紀錄

在當前基於深度學習的 AI 技術，光是 CPU 是不夠的，故先以 GPU 為首的加速器與 CPU 結合的異構系統蔚為風潮，如今在全球的超級電腦排行榜，亦有許多 Intel CPU 搭配 NVIDIA GPU 的新系統竄上榜位，看在其它競爭對手眼中當然很不是滋味，而在 Xilinx 的開發者大會上，Xilinx 展示一套 AMD 與 Xilinx 雙方結合的異構系統，一舉打破影像推論吞吐量的紀錄，達到驚人的每秒 3 萬張。 ZT System 的系統由兩顆 AMD EPYC 7551 處理器搭配 8 張 Xilinx Alveo U250 加速卡構成，並以 GoogleLeNet 這套廣泛被使用

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Xilinx 推出 AI 推論加速器 ALVEO ，強調較 CPU 快 20 倍、比 GPU 快 4 倍

現在基於深度學習的 AI 技術成為許多領域的發展重心，不過傳統傳統 CPU 的架構並不利於需要大量核心運算的深度學習，幾乎針對 AI 深度學習的系統都會是以加速器作為基礎，除了 GPU 之外，針對 AI 學習與推論加速器與可程式化的 FPGA 也虎視眈眈，而 Xilinx 宣布一款為 AI 推論的加速器 Aleveo ，標榜較基於 Skylake 架構的 Intel Xeon Platinum CPU 性能高出 20 倍，並且比起 NVIDIA 的 Tesla V100 快 4 倍以上。 Alveo 共有 U200 與 U250 兩個版本，為包括機器學習、影像處理、基因演算與數據分析等應用為主

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Arm DesignStart 釋出新利多，攜手 Xilinx FPGA 推出免授權的 Cortex-M 處理器架構

Arm 為了吸引開發者廣泛藉由 Arm Cortex-M 架構打造各式物聯網應用，推出名為 Design Start 的計畫，藉由此計畫，在開發的過程中可免費獲得核心架構授權，藉此測試與評估原型晶片，在量產時若僅為少量批次亦可藉由 DesignStart 的特殊授權方式進行較小量的授權生產；而 Arm 稍早也宣布攜手 Xilinx ，針對 Xilinx FPGA 推出免授權費用的 Arm DesignStart 計畫，藉 Arm 高效率且節能的 Cortex-M 架構與 Xilinx FPGA 的多元彈性，為開發者帶來低成本且容易開發的特性。這項強化型 Arm Design Start 使得

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