2021年计算机视觉挑战赛分别由Facebook和Xilinx各支持一个赛道。在Xilinx的赛道中，主要是是提高研究者在人工智能算法（AI）加速器设计过程中的能量效率意识，同时激发研究人员针对AI加速器优化的新型神经网络架构进行创新性研究和设计。

随着人工智能和机器学习算法取得一系列新进展，众多高计算强度的应用正在被部署到边缘设备上。当下，业界迫切需要一种高效率的硬件，既能高效率地执行复杂算法又能适应这种技术的快速演进。在此背景下，赛灵思 Kria K26 SOM应运而生，为 ML 边缘应用开发提供了更加理想的选择。

Vitis统一软件平台是赛灵思最新统一软件平台，支持包括软件工程师和人工智能科学家在内的广泛开发人员，无需用户深入掌握硬件专业知识，就可以从硬件的灵活性与高性能中受益。同时，支持开发者基于赛灵思所有芯片（包括 FPGA、SoC 和 Versal ACAP）的嵌入式软件和加速应用开发。

赛灵思近日宣布推出 Vivado® ML 版，这是业内首个基于机器学习（ML ）优化算法以及先进的面向团队协作的设计流程打造的 FPGA EDA 工具套件，可以显著节省设计时间与成本，与目前的 Vivado HLx 版本相比，Vivado ML 版将复杂设计的编译时间缩短了 5 倍，同时还提供了突破性的平均达 10% 的结果质量（ QoR ）提升。

新的EV12AQ600-FMC-EVM开发套件将成为实施混合信号子系统的宝贵工具。该套件适用于与航空电子、军事、航天、电信、工业和高能物理应用相关的原型设计工作，可用于评估该公司的EV12AQ600和EV12AQ605的12位四通道ADC的运作。

贸泽电子 即日起备货Xilinx的Kria™ KV260视觉AI入门套件。借助于Kria KV260，没有人工智能开发经验的设计工程师也可以在FPGA平台上快速实现设计和算法。该套件专为支持加速视觉应用而设计，让用户和工业开发人员可以在不到一小时的时间内启动并运行应用，而不需要了解FPGA或FPGA工具。

Vivado ML 版支持基于机器学习的算法以加速设计收敛。该技术具备基于机器学习的逻辑优化、延迟估算和智能设计运行，能够自动执行策略以减少时序收敛迭代，将复杂设计的编译时间缩短了 5 倍，同时还提供了突破性的平均达 10% 的结果质量提升