WP_492 出色的计算密集型系统开发平台
0赛灵思 All Programmable FPGA 和 SoC 针对一系列计算密集型工作负载提供最高效、最具成本效益、时延最低、最具设计灵活性并且满足未来需求的计算平台。
点击“阅读原文”，可下载完整的中文版 WP492
摘 要 与 简 介
未来系统（例如云数据中心 [DC] 和自动驾驶汽车）需要在计算能力上大幅改进，以支持不断增多的工作负载以及不断演进的底层算法 [ 参考资料 1]。例如，大数据分析、机器学习、视觉处理、基因组以及高级驾驶员辅助系统 (ADAS) 传感器融合工作负载都在促使计算性能能以低成本、高效的方式实现提升，并且超出现有系统（例如 x86 系统）的极限。
系统架构师正在寻找能满足要求的新计算平台。该平台需要足够灵活，以便集成到现有的架构中 , 并支持各种工作负载及其不断演进的算法。此外，这些系统很多还必须提供确定性的低时延性能，以支持实时系统（例如自动驾驶汽车）所需的快速响应时间。
图形处理单元 (GPU) 厂商非常积极地将 GPU 定位成新时代计算平台的最佳之选，主要依据其在机器学习训练的高性能计算 (HPC) 领域取得的成功。在此过程中，GPU 厂商针对机器学习推断工作负载修改了他们的架构。
然而，GPU 厂商还是忽视了基本的 GPU 架构的局限性。这些局限性会严重影响 GPU 以高效、低成本方式提供必要的系统级计算性能的能力。例如，在云端 DC 系统中，对工作负载的需求在一天内会发生很大变化。此外，这些工作负载的底层算法也会发生快节奏变化。GPU 架构的局限性会阻止很多今天的工作负载和明天形成的工作负载映射到 GPU，导致硬件闲置或低效。本白皮书的“GPU 架构的局限性”部分对这些局限性进行了更详细介绍。
相反，赛灵思 FPGA 和 SoC 具有众多关键属性，使它们非常适合解决未来系统要求所提出的种种挑战。
本白皮书的“赛灵思 FPGA 和 SoC 的独特优势”章节介绍了赛灵思架构的优势，并与 GPU 架构及其局限性进行对比。
精 彩 章 节
GPU 的起源和目标工作负载
GPU 架构的局限性
● SIMT ALU 阵列
●离散数据类型精度支持
●严格的存储器层级和软件定义数据类型
●有限的 I/O 选项
●片上存储器资源
●功耗及功能安全性
Xilinx FPGA 的起源
Xilinx FPGA/SoC 的独特优势
●计算能力
●效率与功耗
●全可编程的灵活性
●任意互联的 I/O 灵活性
●片上存储器
●功能安全性
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国产桌面操作系统开发者平台发布 开放麒麟发力
国产桌面操作系统开发者平台发布 开放麒麟发力 此前我国市场上的国产操作系统有UOS（统信软件）、麒麟OS、普华软件、中兴新支点、凝思、中科方德、华为欧拉OpenEuler等；现在国产桌面操作系统开发
在高速、DSP密集型系统设计中使用FPGA将功耗降至最低
当今以 DSP 为中心的系统设计面临着越来越大的压力，需要在各种应用中最大限度地降低功耗。通过降低总功耗而不仅仅是静态功耗，当今基于闪存的 FPGA 威廉希尔官方网站
在实现下一代高速、DSP 密集型系统设计方面发挥着关键作用，这些设计必须以不断缩小的外形尺寸提供高算法性能和最低可能的功耗。
发表于 07-12 11:33
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借助多功能Xilinx Zynq Ultrascale+ MPSoC加速计算密集型应用开发
计算密集型应用是指需要大量复杂计算的任何计算机应用。像 AI 推理、大数据分析、网络和科学研究建模之类就是如今的一些比较流行的计算密集型应用。Xilinx UltraScale MPSoC 架构提供
物联网平台系统开发需要注意那些问题？
随着科技的进步，给物联网的发展带来了巨大的前景和可能，就目前而言，物联网威廉希尔官方网站
正在以前所未有的方式改变着我们的生活和工作。尽管如此，企业在进行物联网平台系统开发时，仍面临着诸多的难点，下面物联网平台
FPGA执行计算密集型任务性能表现及优势有哪些
FPGA可用于处理多元计算密集型任务，依托流水线并行结构体系，FPGA相对GPU、CPU在计算结果返回时延方面具备威廉希尔官方网站
优势。
丰科卓辰高性能存储系统在“数据密集型科学”的应用
的要求。客户痛点/行业需求：“数据密集型科学”的科研新范式核心挑战在于数据，科研数据具有密集性，不可重复性、高度不确定性、高维、计算高度复杂等特征。如今越来越多科研
本源量子两项成果获批“合肥市专利密集型产品”
近日，合肥市知识产权局发布了首批“合肥市专利密集型产品”认定公示名单。本源量子申报的本源悟源24比特超导量子计算机和本源天机量子测控一体机全部通过认定！本源悟源24比特超导量子计算机（WY-SC24-100）是本源量子“悟源”系列商用量子计算机的拳头产品之一。该计算机包含24比特超导量子芯
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