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同样，“所有的硬件和计算应该是自适应”的观点，也得到越来越多的行业认可。直到2000年时候，工艺方面的登纳德缩放比例定律（Dennard scaling）走到尽头，认为随着工艺密度的进一步翻番，频率不可能再进一步提高了，所有的CPU和计算机最多也就到(2~4) GHz的速度，而且一直维持了20年没有进一步提升。为了提升所有的应用性能，要进一步扩展，后来使用多核CPU，这个问题从硬件转向软件。1 赛灵思整体的业务战略及对计算的看法 所有的电子系统应该是自适应的，就像是有机物种一样，这样才能跟上创新的速度。 直到2000年之前，根据摩尔定律，业界还接受着芯片或硅工艺的密度每18个月翻一番的速度，当时所有的应用开发人员和软件开发人员不用做什么，就等着新芯片出现。

在数据中心领域，重要的是要认识到，赛灵思不仅可以支持计算加速和数据中心的应用，还可以支持创造价值的存储和网络。为了更好地适应智能互联的新世界，赛灵思继续以“柔性平台”为产品核心，抓住新的产业机遇，制定三大发展战略，以支持更广泛的市场应用。Victor Peng指出，第一种策略是“数据中心优先”。

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Vitis和Vitis AI的特点 Vitis的名字来自于法语，意思是生命力，解释到中文也有“至关重要”的意思。 Vitis和Vitis AI开发工具可以助力软件开发人员和AI科学家，用他们选择的语言，例如C++进行开发，也可以使用相关的架构和库进行开发。

而此次赛灵思推出的全新Versal Premium则是Versal Prime系列的升级款版，是针对网络基础设施推出的旗舰级产品，采用台积电7nm工艺制程打造而成，融软件可编程能力与动态可配置硬件加速、预制连接和安全功能为一体，为加快产品上市进程提供了强大引擎。

3、随着数据的增长，对于计算能力与带宽的需求越来越高。 2、安全已成为网络运营商最高优先级的问题。随着数据的爆炸性增长，对于整个网络基础设施提出了更高的要求，这也加速驱动了网络转型。而在这个转型过程当中，我们可以看到三个趋势： 1、下一代核心网络加速扩展。 ISH Markit的研究显示，对于网络运营商来说，过去性能、扩展性、成本一直是运营商主要关注的问题，而现在，安全性已经成为了网络运营商最为关注的问题。 根据ABI Research数据显示，2020年-2024年5G核心网年复合增长率预计为313%。

我们可以看到，现在网络的带宽的增长非常的迅速，但是，随着摩尔定律的放缓甚至是趋于消亡，芯片的计算能力越来越跟不上了。根据赛灵思的估算，2018年之时，服务器端口速度的增长已经超过了摩尔定律对于服务器CPU性能所带来的增长，并且差距正在进一步扩大。

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)，ACAP可以很容易地应付未来可能发生的新变化，如与新的应用程序和器件的互连，以及加速。根据Xilinx首席执行官潘志强之前的介绍，这个高度集成的多核异构计算平台可以根据各种应用的需要灵活地改变硬件层的工作量。为了更好地支持上述应用，Xilinx花费15亿美元将其FPGA升级到7nm，并推出了一个新的ACAP(AdaptiveCompute加速度平台)平台，即所谓的“自适应计算加速平台”，以迎接即将到来的新挑战。

XC5VSX95T-2FF1136I XC6VCX240T-1FFG1156I XC6VLX75T-2FF784I XC6VSX315T-2FFG1156I XC7K70T-1FB676I XC7V585T-3FFG1157E XC7Z015-2CLG485E XC9536-15VQ44I XCCACE-TQG144I XCKU040-L1FFVA1156I XCV100E-6PQ240I XCV300-4FG456C XCV400E-6PQ240C XC2S30-5TQ144C XC2S50-5FG256C XC2V1000-4FF896I XC2V1000-6FG456C XC3S400-5FT256C XC4VLX60-12FF1148C XC6SLX45-2FGG484C XC6VLX240T-1FF1759C XC7VX550T-3FFG1158E XCV800-4BG560C XC4005XL-09TQ144C XC5VLX85-1FF676C XC6VLX130T-2FF1156I XC2VP7-6FFG672I XC5204-5PC84C XC7VX485T-2FFG1157I XC95144XL-10TQ100I。

而随着数据量持续的增加，异构和加速近乎是现代的唯一解法，那么FPGA便是最重要的角色之一。近几年，FPGA的发展缘起5G、AI与大数据，实际AI方面目前仍然还是处于早期阶段，还会持续快速增长。Salil Raje告诉记者，过去一两年当中，多数FPGA增长主要来自5G、数据中心的计算存储方面和视频。

Vitis的堆栈 如下图，最下面是基础的硬件的平台，从端点的平台到边缘计算，一直到云。往上的第2层是赛灵思运行时库（XRT），主要管理CPU和FPGA之间的通讯。再上面一层是不同的工具，包括编译器、分析器和调试器，它使用软件语言编译成为FPGA所用的加速语言。

尤其是汽车领域，Victor表示，2018年Xilinx的自适应器件已覆盖29个汽车品牌和111款车型中，具体则坐拥百度Apollo、BYD、DAIMILER、MAGNA、小马智行等合作。从ZU2到ZU11，Xilinx目前出货量超过了1.7亿片，特别是最近发布的ZU7和ZU11Zynq UtraScale+产品符合汽车安全、质量和可靠性要求。