设计创新型无线通信设备需要跨多个学科密切合作。将算法模型部署到 FPGA 硬件可以快速完成原型设计及无线测试，直接从系统级算法自动生成 HDL 代码则可以消除耗时较长的实现和验证步骤。本白皮书通过一个 5G NR 小区搜索设计来说明该过程，介绍将 MATLAB® 算法和 Simulink® 模型直接转换为适用于 FPGA 的 HDL 的工作流。
自动化可重复的工作、自主做出复杂决定，机器人正借由效率的提升持续改变着未来工作模式。机器人适应环境变化的能力越强，其所能提供的价值就越大。为什么固定功能芯片已难以满足机器人行业需求？
赛灵思 Versal™ 自适应计算加速平台 (ACAP) 设计方法论是旨在帮助精简 Versal 器件设计进程的一整套最佳实践。鉴于这些设计的规模与复杂性，因此必须通过执行特定步骤与设计任务才能确保设计每个阶段都能成功完成。遵循这些步骤和最佳实践进行操作，这将有助于以尽可能最快且最高效的方式实现期望的设计目标。
赛灵思FPGA平台出色的性能和简洁易用的 Vivado™开发工具，助力小鸟科技将业界领先的专业音视频解决方案性能提升1.5倍，并提前半年推向市场。
过去 20 年里，金融交易领域风起云涌：电子交易、算法、智能订单路由器持续演进；高频交易（ HFT ）兴起；为追求增强收益而寻找更复杂搜索策略。伴随这些趋势，金融交易指令也经历了重大变化。无论使用或编写哪种算法，在降低时延、保持性能的同时提升算法精密度和准确度，总是不变的需求。毕竟，竞争永无休止。
工业市场和医疗市场上的各类视觉应用，都期待摄影机的尺寸、速度、智能性和功耗水平能获得改善，特别是工业应用还对安全性、扩展温度效能和生命周期，有着更额外的要求。本文将探讨机器视觉、工厂自动化和机器人技术等应用中的部分此类需求。
为了提升计算基础设施的性能，并紧跟数据分析与 AI 不断攀升的需求，众多企业将硬件加速视为主要的解决方案。在大多数情况下，先进的可编程硬件（主要是指 GPU 和 FPGA）是加速的主要方式。通过使用这种先进的硬件，企业正在赢得计算优势；然而，对于编程难度，他们仍然存在合理的担忧。
赛灵思 Vitis AI 是一款功能强大的机器学习开发平台，用于在赛灵思自适应计算平台上实现 AI 推断加速。最新发布的 Vitis AI 1.4 版本为用户提供了完整的解决方案堆栈，首次实现了对最新 7nm Versal ACAP 平台和16nm Kria™ SOM的支持。
从金融、电信、工业、消费到航空航天与国防以及汽车，如今，“同步”这个概念，在所有行业无处不在。众多应用完全离不开同步；本文将探讨其中的部分应用并根据这些示例来分享同步这个概念。此外，本文的第二部分将研讨同步的两个关键技术指标：精度与准确性和集成。
科研仪器成本高昂。研究人员如果想要在实验室里测量 13 种不同参数，就需要 13 种不同的工具。而且随着越来越多的研究人员、工程师和学生需要开展远程协作，为每个人配备必要工具来完成工作的成本也会迅速增加。Liquid Instruments 意识到了这一挑战，并决定开发出一套解决方案，使用由软件定义的硬件将多种工具集成为单个工具，改变测试测量的方式。