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与上一代业界较大容量FPGA相比，目前世界上较大的FPGA将VU19P容量扩展了1.6倍，同时将系统功耗降低了60？rVU19P不仅可以帮助开发人员加速硬件验证，还可以在ASIC或SoC可用之前实现早期软件集成。在特定参数方面，VU19P基于TSMC 16nm工艺，集成了350亿个晶体管，900万个系统逻辑单元，高达每秒1.5太比特的DDR4存储器带宽，以及高达每秒4.5太比特的收发器带宽。这个世界上较大的FPGA支持未来较先进的ASIC和SoC技术的仿真和原型设计。与此同时，测试和测量，计算，网络，航空和国防相关应用将得到广泛支持。还可以支持各种复杂的新兴算法，如人工智能，机器学习，视频处理，传感器融合等。VU19P不仅提供尖端的芯片技术，而且还提供可靠且经过验证的工具流程和IP支持。 2,000个用户I / O。

赛灵思公司执行副总裁萨里尔Raje，利亚姆·马登也从软件创新，5G部署的两大领域，进一步表明了让所有开发商加快创新和全球5G的部署公司的三大战略成就。近日，赛灵思公司2019开发者大会（XDF）赛灵思亚太在北京站盛大开幕举行。赛灵思公司总裁兼首席执行官维克托蓬发出了：在主题演讲的标题是“赛灵思创新动力”，分享公司推出三大战略在过去一年中取得了巨大成就。

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赛灵思的器件以及可自适应的硬件，就可以来构建这种特有的架构。蓝色的，之前最主流的是GoogLeNet，1年半到2年后是ResNet，现在ResNet是最尖端的技术，但是没有办法在原有的架构上运行。

在汽车行业的应用，戴姆勒汽车公司利用赛灵思的技术可以加速实现AI的决策。例如得了重症的新生儿，可以通过加快它的基因组的分析，以前是用1天，现在20分钟就可以进行诊断的判定。FPGA的成功案例 第1个例子illumina，是一家生命科学公司，利用FPGA技术可以加速医疗诊断。包括通过赛灵思FPGA的I/O，从不同的传感器（包括摄像头、雷达和激光）获取信息，还可以使用赛灵思的自适应器件，帮助其更快地决策，而且是低延时的。

需要对碎片进行快速分析得出结论。CERN，是位于瑞士的欧洲核子研究院，它们通过粒子碰撞机、质子碰撞碎片的分析，发现了希格斯的玻色子。这个发现后来夺得诺贝尔奖。

赛灵思的思路是打造自适应的平台，非常灵活多变，而且赛灵思的芯片也可针对不同的应用进一步进行硬件的优化。所以现在开发者就不用等着新的芯片出来，就可以建立一些特定架构的应用。

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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。

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随着目前5G时代的进展和人工智能发展的速度，MRFR预测到2025年FPGA预计将达到约125.21亿美元。对于全球市场分布的FPGA，按地区划分，目前较大的是亚太地区，占39.15？北美占33.94？欧洲占19.42？r到2025年，亚太地区将继续增加到43.94？主要是因为下游应用市场的下游增长主要集中在亚太地区。2013年，全球FPGA市场规模为45.63亿美元。到2018年，全球FPGA市场规模逐步增加至63.35亿美元。5G将带来1.5倍的基站数量，2倍的硅片内容和1.3倍的市场份额，预计Xilinx有线和无线业务集团的收入将增加到4G时代的3到4倍。

当然，这个网关还具有可编程功能，能够满足大多数人的需要。在整合连接问题，赛灵思在脸上，但有xHaul网关。从引进吉尔·加西亚我们知道，Xlinx甚至可以使用人工智能技术，即所谓的RAN自组织的组成，使客户能够从区到下一个区过渡，您可以使用此技术来确保它是基于人工智能的较成功的方式过渡，以保证经验。吉勒加西亚说，单芯片集成到FPGA或网关可允许CPRI eCPRI，ORAN或DU，BBU信号同时进入。

另外，在数据中心加速器方面，据Victor Peng介绍，Xilinx陆续推出Alveo U50、U200、U250和U280四款加速卡产品系列，值得一提的是，产品系列已在美国、欧洲、中国市场上得到广泛应用。

这相当于Xilinx的成功推广，并将与英特尔和Nvidia等公司展开更高的竞争。作为较大的竞争对手，Altera已于2015年加入英特尔，赛灵思的新竞争对手已成为英特尔，NVIDIA等公司。需要降低芯片成本，降低拍摄风险，缩短产品上市时间将进一步喷发。随着当前芯片制造工艺变得更加复杂并且芯片设计变得越来越复杂，芯片设计制造商的初始成本飙升，并且磁带的风险进一步增加。面对英特尔和NVIDIA等竞争对手，您应该专注于Xilinx的核心竞争力，即在硬件层面，它可以根据不同的工作负载和力量而非灵活和适应性，而不是传统的领域和竞争。