機器學習是改變世界的最新技術。過去配合云端使用的算法現在已經擴展到邊緣運算。應用包括了監(jiān)控、先進駕駛輔助系統ADAS、機器人和數據中心。開發(fā)人員正在尋找可快速及輕松地部署復雜系統的方法。

　　對于邊緣網絡上的機器學習，Xilinx提供了延遲、功耗、成本、靈活性、可擴展性和上市時間之間的最佳權衡。其軟件定義的系統單芯片(SDSoC)允許無縫整合硬件和軟件、自動化內存分配、快取管理、DMA和裝置互動。SDx開發(fā)環(huán)境為項目建立，模擬，執(zhí)行和除錯提供了通用的基礎架構，讓不同的嵌入式系統可輕松實行。

　　其結果是更快速的設計、迅速突破性能的瓶頸、最佳的區(qū)塊連接、快速的估算能力以及自動化性能測量。Xilinx還提供了強大的工具，如深度學習，這可加速軟件庫、傳感器板和套件，以促進機器學習視頻系統的生產。

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