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Xilinx专为数据中心加速设计的软件定义开发环境上线AWS

修改者 Administrator 修改时间 ‎09-15-2017 06:46 PM (51 查看)

随着面向Amazon EC2 F1实例的SDAccel开发环境的部署,使不太熟悉FPGA的软件开发人员现在也能够将工作负载的性能提升高达50倍之多。

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全新 MiniZed SoC 开发板 - 仅需89美元

修改者 Administrator 修改时间 ‎09-14-2017 10:28 AM (50 查看)

全新 MiniZed SoC 开发板

MiniZed™ Zynq® SoC 开发板基于全新 Xilinx Zynq Z-7007S 器件,现可通过安富利订购,仅需 89 美元。该开发板为单核 ARM® Cortex®-A9 开发人员提供了一个低成本的原型平台。

  • 包含 Wi-Fi 和蓝牙 (Classic & BLE)
  • 可通过 Arduino 和 Pmod 兼容连接器进行扩展
  • 包含 Xilinx SDSoC 许可证

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华为FPGA 云加速服务发布, 15年经验+数千FPGA专家共享FPGA用户

修改者 Administrator 修改时间 ‎09-13-2017 06:56 PM (74 查看)

 

华为的 FACS 可提供完整的基础架构即服务,作为其强大支持的赛灵思技术能将其机器学习、数据分析和视频处理等计算密集型云应用的速度提升10到50倍!FPGA固有的可随时可重配置和可重新编程的能力, 是当今现代化数据中心中至关重要的优势。赛灵思 FPGA 能够迅速改变设计,在一秒内就能快速转变成完全不同的设计来为下一个工作负载进行硬件优化。因此,FPGA 能够满足复杂且不断变化的云应用工作负载需求,提供CPU和定制ASIC 所无法企及的的灵活性、应用广度和特性速度. 

 

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外媒报道:中国迅速成为全球机器人领军企业

修改者 Administrator 修改时间 ‎09-13-2017 06:14 PM (61 查看)

视觉系统设计资深编辑 James Carroll 发表了一篇名为“China Has Quickly Become the World Leader in Robotics (中国迅速成为全球机器人领军企业)” 的文章, 引用国际机器人联合会(IFR)的统计,显示去年中国工业机器人的年销量达到了一个历史最高纪录,年销售额增长了27%,达到了8.8万台。 全文可参阅:http://www.vision-systems.com/articles/2017/08/china-has-quickly-become-the-world-leader-in-robotics.html?cmpid=enl_vsd_vsd_newsletter_2017-09-11&email_address=christelle.moraga@xilinx.com&eid=289517850&bid=1861679

 

下面的图示也直观地展示了中国工业机器人的增长势头。

 

 

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百度发布XPU:AI云计算加速芯片(基于FPGA,256核心)

修改者 Administrator 修改时间 ‎08-24-2017 12:30 PM (448 查看)

刚刚在加州Hot Chips大会上,百度发布XPU,这是一款256核、基于FPGA的云计算加速芯片。合作伙伴是赛思灵(Xilinx)。百度也在这次的大会上,透露了关于这款芯片的更多架构方面的细节。过去几年,百度在深度学习领域,尤其是基于GPU的深度学习领域取得了不错的进展。而且,百度也在开发被称作XPU的新处理器。

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Xilinx可重配置存储加速解决方案 亮相

修改者 Administrator 修改时间 ‎08-14-2017 09:29 AM (223 查看)

 

2017814日,北京—All Programmable技术和器件的全球领先企业赛灵思公司(Xilinx, Inc.,(NASDAQ:XLNX))在2017 年闪存峰会上展示了可重配置存储加速解决方案。通过一系列的演示和介绍,赛灵思及其生态系统重点展示了用于当前和下一代企业和数据中心应用的高性能存储解决方案。在今年的闪存峰会上首次公开亮相的赛灵思NVMe-over-Fabrics参考设计为设计人员提供了灵活的平台,不仅可以帮助设计者实现可扩展的存储解决方案,而且还能帮助他们将定制加速功能集成到其存储阵列中。该参考设计无需专用 x86 处理器或外接网卡,因此能开发出高度集成、稳健可靠的低成本解决方案。

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作为世界顶级的医疗超声供应商之一,迈瑞基于ZST+域光平台及域成像技术(Zone Songraphy)的 Resona 7高端彩色多普勒超声系统,提供了前所未有的成像质量,可以帮助医生清晰地呈现更多临床信息,从而帮助他们通过图像更深地了解病情,并因此提供更适合、更准确的诊断。

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 All Programmable 技术和器件的全球领先企业赛灵思公司(Xilinx, Inc.,(NASDAQ:XLNX))今天在2017年度 OpenHW 设计大赛和学术峰会 ( 8月3-5日)上宣布,此次大会将着重展示赛灵思 All Programmable 技术面向新加坡智慧城市和智慧校园计划的优势。这个由赛灵思大学计划(XUP)所发起的竞赛和大会系与新加坡科技设计大学(SUTD)联合主办,并得到新加坡经济发展局(EDB)的支持,致力于通过产学研结合,共同推动基于赛灵思开放式All Programmable硬件平台的创新设计,藉此加速新加坡“Smarter Nation (智慧国家)”的愿景,并引领亚太地区下一代智能世界的全面部署。大会于 2017   日至 日在新加坡科技设计大学举行。更多会议详情请访问:http://www.openhw2017.icoc.me/

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强势来袭,百度在全新公有云加速服务上部署Xilinx FPGA

修改者 Administrator 修改时间 ‎07-05-2017 02:14 PM (431 查看)

 

全面加速机器学习、数据安全等应用

 

2017 7 5 ,北京 — All Programmable 技术和器件的全球领先企业赛灵思公司(Xilinx, Inc.,(NASDAQ:XLNX))今天宣布,百度已在其公有云中部署了基于赛灵思 FPGA 的应用加速服务。百度 FPGA 云服务器是百度云推出的一项全新服务,借助高效的赛灵思 Kintex® FPGA、工具和软件,致力于满足企业和开发者开发和部署机器学习和数据安全等硬件加速的数据中心应用的需求,加速人工智能和大数据应用。

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基于Xilinx FPGA的高频交易? Aldec公司展示HES-HPC-DSP-KU115 FPGA加速板

修改者 Administrator 修改时间 ‎06-06-2017 12:15 PM (494 查看)

背景:

高频交易是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易,比如,某种证券买入价和卖出价差价的微小变化,或者某只股票在不同交易所之间的微小价差。这种交易的速度非常快,以至于有些交易机构将自己的“服务器群组”(server farms)安置到了离交易所的计算机很近的地方,以缩短交易指令通过光缆以光速旅行的距离。追求速度?这无疑又是FPGA可以发挥的领域。

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案例展示: 从自动驾驶到网络安全和加速计算 - Powered by Xilinx

修改者 Administrator 修改时间 ‎06-06-2017 10:11 AM (342 查看)

赛灵思 All Programmable 技术和产品正帮助越来越多的客户实现着各种各样的创新,应用涵盖了自动驾驶汽车、网络安全、医疗影像与辅助设备、工业自动化、计算加速等等领域。

 

 

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求围观: 打破性能障碍 ,用C 代码实现硬件加速:

修改者 Administrator 修改时间 ‎06-05-2017 12:15 AM (345 查看)

有时候您迫切地需要您的 C 代码运行地非常快,真的非常快。但对于大多数开发团队来说,专门雇佣一个硬件专家来设计加速器是不太可行的。本视频由 EEJournal 录制,由赛灵思专家 Eric Ma 为您带来如何在 C 代码中提供硬件加速能力。

 

要的是“无需硬件设计团队的参与”

 

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工程师必备:最好的九张机器学习&深度学习代码速查表

修改者 Administrator 修改时间 ‎06-02-2017 03:36 PM (356 查看)

本文作者在 Github 上建立了一个代码速查表,对机器学习初学者来说是不可多得的一个资源。

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Powered by Xilinx : 4K 高清视频/图像分析与处理方案

修改者 Administrator 修改时间 ‎05-26-2017 05:23 PM (347 查看)

本视频由 Omnitek 公司录制,Omnitek 是一家老牌的广电方案设计服务和测试测量供应商。随着广播电视/视频进入超高清图像时代,Omnitek 采用基于赛灵思 FPGA 的图像处理和分析方案被广泛应用于医疗影像,工业影像,汽车影像等领域。

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Xilinx Documentation Navigator 提供了访问赛灵思文档、视频和支持资源的通道,您可以在其中筛选搜索信息。打开
Xilinx Documentation Navigator (DocNav) 的方法:


• 在 Vivado IDE 中,单击“Help > Documentation and Tutorials”。
• 在 Windows 中,单击“Start > All Programs > Xilinx Design Tools > DocNav”。
• 在 Linux 命令提示中输入 docnav。


赛灵思设计中心提供了根据设计任务和其他话题整理的文档链接,您可以使用链接了解关键概念以及常见问题解答。


访问设计中心:
• 在 Xilinx Documentation Navigator 中,单击“Design Hubs View”标签。
• 在赛灵思网站上,查看设计中心页面。

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只需动动手指头:Vivado HLx 版本快速入门视频教程

修改者 Administrator 修改时间 ‎05-25-2017 10:53 AM (295 查看)

Vivado 快速入门视频将深入介绍 Vivado® HLx 版本,为您带来具有丰富主题的各种个性化视频,其中包括安装与许可、设计流程简介以及高层次综合等。Vivado 快速入门教程由 Vivado 开发及专家团队创建,可提供点播内容以及实用方法与技巧,只需动动手指头,就能轻松获取。

 

1. Vivado Design Suite 2017.1 新版面与体验

2. Vivado Design Suite 2017.1 的全新功能

3. 面向 Vivado Disign Suite 的 UltraFast 设计方法论

4. 介绍 UltraFAST 设计方法中的 “Checklist” 功能

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把LabVIEW可编程FPGA模块嵌到示波器中会发生什么?

修改者 Administrator 修改时间 ‎05-23-2017 05:08 PM (278 查看)

随着仪器设计技术地快速发展,不论是现在还是未来,当用户使用的器件或实验发生变化时,都需要用户可以自定义自己的示波器操作以便满足独特的用户需求。而PXIe-517x示波器家族,实现了首次将LabVIEW可编程FPGA模块内嵌到示波器中,同时,内嵌到此系列示波器中的FPGA模块,可以通过LabVIEW FPGA开发工具进行重新编程和定向话设计,本系列示波器主要包括PXIe5170R,PXIe-5171R两种型号。通过嵌入用户可编程的FPGA到示波器内部,PXIe-517x系列示波器不仅可以为用户提供超高的通道密度、精确度以及测量灵活性外,还可以降低用户的测试成本,缩短用户设计的上市时间,同时,通过PXIe-517x可配置示波器还可以提高用户的测试域。除此之外,PXIe-517x系列示波器还包含一个14bit的ADC模数转换通道,4/8个250MS/s的仿真取样输入通道和高达100/250MHz的模拟带宽,以及前面不断提到的一个用户可编程的Xilinx Kintex-7 FPGA芯片(可使串流速率上升到3.2GB/s)。

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强化机器学习技术: Xilinx 宣布投资机器学习先锋企业深鉴科技

修改者 Administrator 修改时间 ‎05-22-2017 04:23 PM (323 查看)

All Programmable技术和器件的全球领先供应商赛灵思(Xilinx, Inc.,(NASDAQ:XLNX))宣布投资深鉴科技(DeePhi Tech),该公司凭借深度压缩、编辑工具链等国际领先技术,在系统级优化的机器学习应用领域得到国际公认。借助赛灵思器件在机器学习领域的架构优势,深鉴科技为行业即将到来的AI产品和服务提供了从终端到云端的推理平台。

 

 

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原创 2017-05-10 闲情逸致 FPGA开发圈

背景

 

ZedBoard是基于Xilinx Zynq™-7000扩展式处理平台(EPP)的低成本开发板。此板可以运行基于Linux,Android,Windows®或其他OS/ RTOS的设计。此外,可扩展接口使得用户可以方便访问处理系统和可编程逻辑。 Zynq-7000 EPP将ARM®处理系统和与Xilinx 7系列可编程逻辑完美地结合在一起,可以创建独特而强大的设计。

 

Avnet推出“迷你Zed”

 

近日,从科技新闻上看到一则和Zedboard有关的新消息,Avnet团队研发出了称为“迷你Zed”的低端设备板卡,与此同时,通过搜索还发现了一个关于此板卡的预声明网页( http://zedboard.org/product/minized )。从Zedboard官方网站了解到,Avnet此次推出的迷你Zed是基于新的Zynq Z-7000S系列成员和一个ARM 的Cotex-A9处理器核实现的,据“迷你Zed”的官网介绍,此板卡还同时支持WiFi通信和蓝牙传输,更吸睛的是,其市场售价将低于100美元。

 

图1是一张较为模糊的迷你Zed板卡图

1Avnet MiniZed 

 

观察上图中MiniZed的板卡图,如果没有看错的话,它的引脚分布采用了兼容Arduino的引脚布局,同时在底端还有两个数字Pmod接口,也就是说,基于此板卡可以进行大量的非常炫酷的扩展和可用Pmod端口(减少了软件驱动配置,至少不需要Arduino Shields)。这一设计结构也完全符合Avnet团队力求低成本原型设计平台的研发目标。

 

不过,如果读者还想获得更多的关于MiniZed板卡的信息(以上简介并没有这部分内容),可以登录Avnet官网上得到更多信息。

 

总结

 

在广大开发者的观念中,基于FPGA进行开发往往意味着成本较高,毕竟FPGA芯片的市场售价相较于一般固定功能的芯片都要高,针对此“症结”,Xilinx推出了功能适中,成本较低的FPGA芯片,以方便开发者开发轻便的小型的低成本设计。

 

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数据通信带宽大提速,400G以太网正变成现实

修改者 Administrator 修改时间 ‎05-19-2017 12:20 PM (246 查看)

2017国际光纤通信大会(OFC)上,Xilinx公司推出了全球业内首款400GE MAC和PCS IP核,并且在Virtex UltraScale+ VU9P FPGA器件上进行了Demo演示,分别连接到Finisar 400GE CFP模块和Spirent 400G测试模块,展示了多厂商之间400GE新标准的互操作性。

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HLS 教学视频 第二十一讲 + 合集:

修改者 Administrator 修改时间 ‎05-17-2017 11:08 AM (238 查看)

在本讲,我们介绍了数组优化的另外两种方法:数组映射和重组。两者均可减少对存储资源(LUTRAM,BRAM 或 URAM)的消耗。

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Xilinx@OFC2017:56G PAM4收发器性能

修改者 Administrator 修改时间 ‎05-16-2017 12:26 PM (271 查看)

本演示展示了赛灵思采用 16nm FinFET 工艺的新型 56G PAM-4 收发器测试芯片,及其如何为背板和 LR 应用提供优化性能。

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观看视频,马上了解业界首款 Spartan-7 FPGA

修改者 Administrator 修改时间 ‎05-16-2017 09:46 AM (244 查看)

Spartan-7 器件现已开放订购

首款 Spartan®-7 器件现已开放订购,并进入量产,可按标准备货期发货。Spartan-7 FPGA 面向嵌入式设计的低成本互联,可提供:

  • 相较于 Spartan-6 FPGA,功耗降低 50%,性能提升 50%
  • 32 位 MicroBlaze™ 软处理器软核,只需 19 美分
  • 7x7mm 的小型封装
  • 商用器件支持更大的运作温度范围 (–40° 到 +125°C )
  • Vivado® Design Suite 的支持

观看视频短片,马上了解首款 Spartan-7 FPGA。

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赛灵思FPGA人工智能领域技术及应用 - 问答

修改者 Administrator 修改时间 ‎05-15-2017 12:30 PM (225 查看)

 

以下内容整理自4月12日由安创空间举办的“Tech Day(安创技术日)”上,嘉宾赛灵思亚太区技术营销高级经理罗霖 关于《赛灵思FPGA人工智能领域技术及应用》的直播分享材料,非全文摘录。

 

  

分享嘉宾:罗霖

赛灵思亚太区技术营销高级经理

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

问答

 

Q:机器学习深度学习在Zynq中的应用

A:机器学习在Zynq中的应用非常广泛,主要集中在前端和边缘侧。具体来讲,在ADAS/自动驾驶上可以实现车辆、行人、车道、交通标志以及可行驶区域检测,可以做传感器融合;在智能安防上,可以实现车辆、车型、车牌、交通违规、车流量、人流量、人脸等检测;在无人机上,可以实现自动避障、自动跟随等功能;在医疗影像设备上,可以进行医疗图像的分析,帮助医生判断是不是可能有癌症或异常;在机器人上,可以实现增强学习,让机器人学习新的技能。

 

Q:嵌入式视觉在Zynq中的应用

A:嵌入式视觉的概念很宽,包括图像处理(ISP), 视频处理,视频分析等,这些功能都能在Zynq上面实现。在ISP方面,比如降噪、宽动态、去雾,3A等;在视频处理方面,比如缩放、去隔行、全景拼接、鱼眼矫正等;在视频分析方面,包括边缘,形状,纹理提取,物体检测、分类、背景建模等。产品例子包括全景相机、4K智能相机、高清微投、大屏显示等。

 

Q:System generator在FPGA深度学习方面的用途

A:Xilinx开发了可用于深度学习的一些底层的BLAS和DNN的库,这些库需要使用Xilinx的SDAccel和SDSoC工具。目前我们还没把这些库添加到Simulink的模块库去。

 

Q:FPGA正在取代MCU, 请问罗老师怎么看

A:FPGA特别是Zynq SoC在某些应用上会取代一部分MCU/MPU/DSP。比较多的场景是以前的架构是基于分离方案的,在PCB上既有处理器,也有FPGA。那么用Zynq单芯片方案可以提高系统集成度、提高性能、节省PCB面积以及降低功耗。在有些应用上,如果MCU/MPU/DSP就足够好了,不需要用到FPGA,那么整合或替代的可能性就比较低。随着Zynq价格的降低,特别是单芯片Z7007S的推出,我们也看到一些传统使用MCU/DSP的客户也开始使用Zynq进行开发。

 

Q:在FPGA上实现深度学习算法是用什么编程呢,用Verilog还是用C语言

A:在FPGA上实现深度学习算法,如果有RTL开发的能力,可以使用Verilog或VHDL进行算法的实现,可以实现很高的性能,但是要求FPGA工程师的能力比较强,开发的周期也比较长;也可以通过C/C++语言,用HLS/SDSoC进行开发,需要工程师对HLS比较熟悉,知道怎么使用合适的#pragma把算法的行为告诉编译器,开发的周期比使用RTL会短一些;还有一种方式是使用Xilinx的机器学习堆栈,调用已经针对硬件优化的BLAS和DNN库进行开发,在保证性能的同时,可以实现很高的开发效率。

 
       5月16日,AWS(亚马逊网络服务)业务发展经理 David Pellerin 将贡献两个1小时的网络研讨会,深入介绍 亚马逊的EC2 F1实例。 (两个研讨会, 内容相同,时间不同, 适应全球不同时区的用户。)

 

     Amazon EC2 F1实例允许您使用包含多个赛灵思 Virtex UltraScale + VU9P FPGA 的云服务器硬件, 为您的应用创建定制硬件加速器。每个Amazon EC2 F1实例包可含多达8 个FPGA,可以支持您用该技术开发极其大型且功能强大的定制计算引擎。基因组学研究、财务分析、视频处理、安全/加密和机器学习等广泛领域的应用,已经在使用FPGA加速EC2 F1实例,实现超过通用 CPU 30多倍的应用性能。
 
此次网上研讨会主题包括:

  • 如何设计硬件加速器以最大化F1实例的优势
  • 将 F1 实例提供的设计工具作为亚马逊机器映像(FPGA Developer Amazon Machine Image(AMI) ) 和 硬件开发工具包的一部分
  • 如何打包和部署硬件加速代码,并将其提供给AWS  

这里注册亚马逊的网络研讨会。或者连接至活动页面: https://pages.awscloud.com/GLB-WBNR-AWS-OTT-2017-05-16-Deep-Dive-on-Amazon-EC2-F1-Instance_RegPage.html?

 

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GRVI Phalanx实现千核处理器+加速器完成大规模并行处理

修改者 Administrator 修改时间 ‎05-15-2017 10:46 AM (254 查看)

 
 

GRVI Phalanx是一个大规模并行RISC-V FPGA加速器,由GRVI和Phalanx结合而成。其中GRVI是一个FPGA实现的RISC-V RV32I软处理器核,同时也是手工艺映射和处理元素性能/面积俱最佳的并行处理器。GRVI实现了一个2或3级的单流水线,在Xilinx UltraScale FPGA板卡中消耗320个6-LUT,目前在一个Kintex UltraScale(-2)板卡的内嵌BRAM中按照最佳布局并采用最佳配置时的最高运行频率可达300-375MHz。而Phalanx是一个大规模并行FPGA加速器框架,主要用来减少在开发和管理FPGA加速器时所需付出的消耗和努力。此外Phalanx亦是一个大量软核集群和加速器核的混合物,在具有Hoplite路由的片上网络中可以提供额外的存储和I/O接口。关于GRVI Phalanx的详细信息可以在2016年IEEE第24届国际FCCM研讨会上发表的题为《GRVI Phalanx:A Massively Parallel Risc-V FPGA Accelerator Accelerator》的论文中查看。

 

GRVI processing element(PE)datapath RPM

 

GRVI processing element(PE)datapath RPM

1680个开源ISA RISC-V处理器核于Virtex UltraScale+ VU 9P FPGA运行:
博主Jan Gray近期发表了一片关于千核RISCV处理器的博客,文中提到目前已经可以在Xilinx Virtex UltraScale+ VU9P(是一个中等规模的Virtex UltraScale+ FPGA板卡)板卡上同时并行运行1680个开源的RISC-V处理器核,并成功测试GRVI Phalanx大规模并行加速器框架。据博主所述,这是首例千核RISC-V成功实现运行的应用,同时也是无论使用什么技术在一个芯片上同时运行32bit RISCV核数目最多的应用。

下面是这1680个RISCV核运行在FPGA板卡上的场景图:

 

这个包含1680个核的GRVI Phalanx不仅是第一个可操作的千核RISC-V,还是第一个运行在FPGA上的上千个32位RISC的核,也是单芯片上可以同时运行32位RISC核数目最多的组合。

GRVI Phalanx的设计由210个处理器集群组成,每个集群中包含了8个开源的RISC-V处理器核,128KB的多端口RAM,以及一个300-bit的Hoplite NOC路由。下图是一个Phalanx 集群的结构框图:

8 GRVI Cluster and 288-bit payload Hoplite router

 

8 GRVI Cluster and 288-bit payload Hoplite router

不过, 需要注意的是,虽然RISC-V 精简指令集是开源的,且在其官网 http://riscv.org 还有大量基于RISC-V指令集的开源实现,但是GRVI Phalanx加速框架却不是开源的。

总结:
千核处理器的概念最先是由IBM提出的,同时IBM还研发了具有1025个核的低功耗高性能的微处理器。可见在追求单核运行速度到极致的情况下,现在已经涌现出多核,甚至是千核的并行运算,而在单FPGA芯片上就可以成功运行单核32位的千核处理器,足见Xilinx FPGA的能力不容小觑。

PanaTeQ公司出品: 基于Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC的VPX3-ZU1 OpenVPX模块

修改者 Administrator 修改时间 ‎05-14-2017 12:44 PM (263 查看)

 

作者:Kenshin

PanaTeQ公司是一家来自瑞士的硬件设计公司,该公司主要业务是设计和生产高端的FPGA定制板卡以及行业标准板卡,主要面向高端电子市场,例如通信、安全、科研、工业以及航空国防等。该公司采用Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC器件设计了不同行业标准的板卡,如VPX、CompactPCI、AdvancedMC、mTCA.4以及XMC等通用行业通信标准。下面向大家介绍的就是符合VPX标准的VPX3-ZU1 3U OpenVPX核心板卡。

PanaTeQ VPX3-ZU1板卡符合OpenVPX 3U标准,采用Xilinx Zynq UltraScale+多核处理器SoC,集成了四核ARM Cortex-A53应用处理单元(APU)、双核ARM Cortex-R5实时处理单元(RPU)、一个ARM MALI-400图形处理器(GPU)以及丰富的可编程逻辑资源,同时还有片上存储空间以及可扩展外部存储的接口,支持多种外设互连接口。

图1 PanaTeQ推出的VPX3-ZU1 3U OpenVPX模块

 

图1 PanaTeQ推出的VPX3-ZU1 3U OpenVPX模块

该板卡的首个版本采用的是XCZU9EG-1FFVC900器件,还集成了2/4GB 64位DDR4-2400存储空间,除此之外可编程逻辑也扩展了512MB/1GB 16位 DDR4-2400存储空间,支持高数据流的应用,例如视频编解码和高速信号处理等。板上集成的FMC接口符合Vita 57.1 HPC标准,带有90 SE I/O接口(可作为45对差分接口)、10个MGT接口,支持更广范围的应用,例如软件定义无线电(SDR)、EW/ISR系统、视频摄像头处理、高级多轴电机控制、Gig以太网通信、LIDAR/RADAR/SONAR等应用。

板卡上集成的PCIe Gen2 Switch芯片可以让它作为一个单板计算机,当该板卡作为系统控制器时,能够管理8个3U OpenVPX通信插槽的通信,不用再外加任何单板计算机模块(SBC),有效的避免了尺寸、功耗和成本问题。

除此之外PanaTeQ公司还为VPX3-ZU1模块设计了接口扩展模块RTM-ZU1-A,扩展的接口包括2个100/1000M RJ-45网络接口、2个USB 3.0 Type-A接口、2个USB2.0 Type-A接口、1个mini视频输出显示接口、1个SATA 3.1接口以及2个RS-232/422/485 CAN总线接口。

图2 PanaTeQ公司设计的VPX3-ZU1模块扩展板卡RTM-ZU1-A

 

图2 PanaTeQ公司设计的VPX3-ZU1模块扩展板卡RTM-ZU1-A

Xilinx UltraScale+ MPSoC采用TSMC 16FinFET+工艺处理技术,在Zynq-7000全可编程SoC系列基础上进一步扩大了Xilinx SoC,支持真正的异构多核处理功能,具有无与伦比的高集成、高性能和低功耗,是更智能、优化和安全解决方案的理想选择。