<font color="#FF8000"> 作者：张汉青；来源：经济参考报</font>
　作为2018世界人工智能大会聚焦技术的全球性论坛之一，全球异构计算高峰论坛9月19日在上海举办，受到了国内外业界的广泛关注。

　　相关政府部门官员和专家表示，由于特别适合人工智能和大数据时代处理海量数据的需求，近年来异构计算已经成为数据中心、智能手机、5G、智能驾驶等应用领域的主流芯片架构。伴随其极为迅速的发展，中国异构计算的黄金时代或已临近。

　　<strong>异构计算成为提升人工智能新引擎</strong>

　　根据专家的解释，所谓“异构计算”，是将不同指令架构的计算单元（如CPU、GPU等）融合在一起、实现高效协同运行的计算技术。

严谨的软硬件开发都会有一套回归测试。连续的整合，每日自动测试，以及手动执行脚本等等 –—— 这一系列方法可以让开发人员来定义、创建、运行验证环节，从而决定产品的质量、性能和可靠性。

本文将聚焦那些需要多次FPGA设计编译的测试，以及如何缩短周转时间同时保证测试平稳运行。

1. 使用云服务器来加速编译

如果您有多个 FPGA 设计和参数组合，而且编译机器的数量又有限，运行测试编译是十分困难的。您需要手写脚本来自动运行编译，但是随着您添加特征和用例，总会有越来越多的情况需要测试。随着测试数量的增加，很多工程师都说每当测试设计的编译结束的时候，下一轮的回归周期又要开始了。由此可见，这种情况让测试范围很受限制，同时为了发布新产品，周转时间的要求也十分严峻。

我做FPGA开发9年多了，算是一个大龄工程师了。期间接触过一些项目管理和技术支持之类的工作，不知道为什么，脱离研发做这些工作我总觉得不踏实，也许天生就适合死磕技术。

就是不知道继续这么死磕下去会怎么样，曾经也很迷茫，生怕随着年龄的增长，精力比不上年轻人，加班熬夜啥的心有余而力不足，会被逐渐淘汰。迷茫啥的就不细谈了，好在我也想了很多，逐渐想明白了很多，这篇文章，我一定要给做FPGA的兄弟姐妹打打气。

我现在最庆幸是事情就是从进入职场到现在一直是FPGA开发，我感觉，做FPGA开发这行经验也是很重要的，入门简单，想提升会越来越难。做FPGA开发不只是会写写verilog和VHDL代码这么简单，我记得刚学习verilog的时候，光是要搞明白哪些语句可以综合，哪些语句不可以综合，就花费了很长时间。

<font color="#FF8000">作者：赛灵思战略市场开发总监 Dale Hitt</font>

<font color="#0000C6"><strong>人工智能新兴应用通过带可配置加速的片上系统器件来满足日益严格的性能和效率需求</font></strong>

<font color="#0000C6"><strong>导语：“AI芯片”这个新鲜的概念在过去一年间逐渐走过了普及的阶段，越来越被大众所熟知。随着大数据发展和算力的提升，AI芯片正迎来新一轮的爆发期。在一片红海的AI芯片市场中，FPGA凭借自己独特的优势占有了一席之地。甚至有媒体报道称，FPGA是AI芯片的终极未来。</font></strong>

XDF（赛灵思开发者大会）报名仅剩一周时间，座位有限。

<strong>课程对象</strong>
希望有效利用 VHDL 进行数字设计的建模、设计和综合的工程师

<strong>必备条件</strong>
数字设计的基本知识

自适应和智能计算领域的领导企业赛灵思公司（Xilinx）将出席本周于上海·西岸艺术中心举行的为期4天的 2018 世界人工智能大会。赛灵思公司全球副总裁兼首席技术官 Ivo Bolsens 将在会中做“面向机器学习领域的特定计算架构” 的主题演讲。同时，来自深鉴科技（现属赛灵思公司）联合创始人兼CEO，姚颂也将给与会者带来“深度学习算法加速器的演进” 的主题演讲。

随着赛灵思开发者大会（XDF）日益临近，越来越多的小伙伴开始迫不及待地发布了他们所带来的方案和产品，大家是不是有一点点小激动呢？10 月 16 日，我们在长安街畔等您光临。
<center><img src="http://xilinx.eetrend.com/files-eetrend-xilinx/news/201809/13653-39501-…; width="670"></center>

今年3月份，赛灵思（Xilinx）历史上第四位全球CEO Victor Peng 先生在北京正式宣布赛灵思将推出“自适应计算加速平台”ACAP。Victor 表示：“作为可以和CPU、GPU与FPGA 相提并论、并且性能远超后二者的产品，ACAP可以覆盖更加广泛的应用，帮助人们实现智能互联并且驱动自适应的世界。”

ACAP采用台积电7纳米技术，在机器学习的计算能力方面比16纳米级提升20倍，在5G通信方面能够支持4倍的带宽，在性能功耗比方面具有优越的表现。ACAP是赛灵思公司“Everest 行动”（内部称为“珠穆朗玛”行动）的重大成果。“Everest 行动”已经历经四年，投资10亿美元、动用1500名工程师，无疑是一个重磅级新型产品。可以说，ACAP的问世，对业界来说是一项重大的技术颠覆，也是自赛灵思公司发明FPGA以来最卓著的工程成就。

汽车行业是使用人工智能（AI）来模仿、增强和支持人类行为的前沿领域。利用先进的基于机器的精确定位系统，现在的半自动驾驶汽车和未来的完全自动驾驶汽车将依赖AI系统来执行各种任务。

根据Tractica的最新分析，虽然自动驾驶将成为人工智能在汽车行业消费的主要动力，但AI在汽车行业的用例实际上要广泛得多，包括汽车人机交互（HMI）功能，如语音/语音识别、驾驶员面部分析、情感识别和手势识别；维护和安全应用，如预测性维护、自动化交通客户服务、车辆网络和数据安全；以及汽车个性化服务等。

总而言之， Tractica预测到2025年汽车人工智能软件、硬件和服务的收入将从2018年的20亿美元增长到265亿美元，复合年增长率（CAGR）为46.9%。

产品编号：AES-ULTRA96-G
供应商: 安富利
器件支持: Zynq UltraScale+ MPSoC

<strong>产 品 描 述</strong>
Ultra96 是一款基于 Arm 技术的赛灵思 Zynq UltraScale+ MPSoC 开发板，符合 Linaro 96Boards 规范。96Board 是开放平台规范，为开发平台定义了一个标准电路板布局，可供软件应用程序、硬件设备、内核和其他系统软件开发人员使用。Ultra96 在 96Boards 社区中占据独特地位，包含可编程逻辑中的各种潜在外设和加速引擎，这些是其他产品所不具备的。

今天， 部分参与赛灵思开发者大会 （XDF）北京站的展商 Logo 悄然登录 XDF 官方网站， 来自全球各地的合作伙伴、用户纷纷加入大会的全天演示活动中，为致力于打造 “交流，学习和分享”平台的 XDF 平添奕奕光彩 —— 你动心了吗？

神经网络的基本思想是模拟计算机“大脑”中多个相互连接的细胞，这样它就能从环境中学习，识别不同的模式，进而做出与人类相似的决定。

TPS650864 器件系列是一款单芯片电源管理 IC (PMIC)，专为 Xilinx Zynq®多处理器片上系统 (MPSoC) 和现场可编程门阵列 (FPGA) 系列产品而设计。TPS650864 器件的输入电压范围为 5.6V 至 21V，用途 广泛 （请参阅 器件比较表）。该器件适用于墙壁式供电 应用 或 2S、3S 或 4S 锂离子电池组（NVDC 或非 NVDC 电源架构）。请参阅 典型应用 章节，以了解 5V 输入电源。该 D-CAP2™和DCS-Control 高频稳压器采用小型无源器件，以减小解决方案尺寸。D-CAP2 和 DCS-Control 拓扑具有出色的瞬态响应性能，非常适用于具有快速负载开关的处理器内核和系统内存电压轨。I2C 接口可通过嵌入式控制器 (EC) 或 SoC 进行轻松控制。

<font color="#FF8000">作者：依元素科技</font>

FPGA调试时硬件设计中及其重要的一步，本文就在FPGA调试过程中存在3种常见的误解，进行一些讨论:

误解#1：调试工作的存在, 是因为工程师不够称职。

误解#2：单一处理方法应解决所有调试问题。

误解#3：FPGA调试硬件总是“浪费”资源。

<strong>首先针对误解#1,调试工作是设计过程的一部分</strong>

TIDA-01480 参考设计是一种可扩展的电源设计，旨在为 Xilinx Zynq UltraScale+ (ZU+) 系列 MPSoC 器件供电。此设计接收来自标准直流电源的电力，并通过明确的 Samtec 插座端子板连接方式为 Xilinx 芯片组和 DDR 存储器的所有电源轨供电。

此设计具有可扩展性，能够支持整个 ZU+ 系列的器件：从最基础的具有双核 ARM® Cortex™-A53 应用处理器和双核 ARM® Cortex™-R5 实时处理器的 ZU2CG 器件，到添加了图形处理单元 (GPU) 的 ZUxEG 产品，再到最高配的还包含一个视频编解码器单元和多达 16 个 16.3Gbps 收发器 (MGTH) 的 ZU5EV 器件，均包含在内。

今年的闪存峰会 (FMS, Flash Memory Summit ) 重点关注的是非易失性存储器 Express (NVMe)、架构端非易失性存储器 (NVMe-oF)、永久存储器等前沿的存储器技术以及关键的开源软件主题。作为面向主机连接性可投产存储阵列的领先品牌，赛灵思展示了一系列涵盖不同生态系统、合作伙伴和客户的新一代闪存存储解决方案。

<strong>数据泛滥的时代</strong>
云计算无处不在。云端环境的计算要求呈指数级增长，与此同时，摩尔定律的放缓制约了传统计算技术的跟进。高计算强度工作负载的出现与普及导致当今对灵活应变异构计算架构的需求大大超出以往。

近日，华为云联合全球领先视频编码加速方案提供商NGCodec发布国内云上首款基于FPGA平台的视频编码加速服务，该服务提供针对视频直播场景专业优化的H.265编码器Chestnut A，并采用业界领先的FPGA视频流媒体加速技术，对视频直播的编码计算进行极致加速，相对于传统的基于CPU的编码处理将H.265编码性能提升2倍以上，功耗降低2倍以上，码率相对于标准264降低33%以上。而且，相对于GPU自带的编码器，基于FPGA实现的H.265编码器可以在同等画质降低码率34%。

你想知道如何为电机控制或者其它工业物联网应用实现远程诊断和预测性维护吗？此次研讨会将通过名为“PYNQ”的革新型架构向您展示赛灵思 Zynq SoC在工业物联网边缘智能和控制应用中的“自适应”的能力。。Python + Zynq= PYNQ。PYNQ是赛灵思公司开发的一个开源项目，旨在让基于赛灵思Zynq的嵌入式系统设计更加容易。其结合了业界最流行编程语言Python的高效生产力和丰富的开源分析库和机器学习库，以及赛灵思Zynq SoC 灵活可扩展的特性，可加速实现电机控制中边缘分析和机器学习的快速部署。