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  赛灵思在去年底推出了新的开发者计划(Xilinx Developer Program)，提供了一个全新的开发者网站，开发者可以在这里找到包括Vivado、Vitis、Vitis AI等开发资源。还提供给开发者40多个免费训练模块，根据赛灵思平台创建了很多点播培训课程。此外，该公司还将推出开发者认证计划，针对不同的开发者有不同的培训课程，这个计划对于所有开发者都是免费的。

  今年初，赛灵思的应用商店 (Xilinx App Store)上线了，目前有200多个面向Alveo加速卡和云相关的应用。6月，赛灵思还推出了Kria SoM 自适应系统模块产品组合，在应用商店里已经拥有7个面向Kria SoM的应用。

  在工具采用方面，Vitis下载量已经超过15万次，Vitis AI下载量超过10万次。开发者计划推出8个月以来，目前有超过10000的注册人数。

  新工具也在不断问世，今年6月底推出了基于机器学习的 VivadoML版本，在 Vivado 环境里使用了很多机器学习技术来进一步提升布线时延的优化，并进行一些模块化设计，从而将结果质量 (QoR)平均提升10% (在不同的测试的用例中甚至会提高50%)。此外，还推出了一个基于可重配置模块的层级化编译，用户可以定义自己的模块，可以进行增量编译和并行编译，编译时间会大大缩短。

  用于视频分析的AI推理市场前景广阔

  赛灵思于9月初推出了一个新的工具叫 Vitis Video Analytics SDK,，主要用于构建和部署基于AI的智能视频分析。目前，AI推理市场有很大发展空间，从2020到2027年，该市场以年均35%的复合增长率增长。AI推理可分为两大类应用：一是与视频图像相关的，另外一类是语音，包括自然文本的处理，推荐类的应用。据公开的市场分析报告和赛灵思预测，大概有55% 的AI推理是基于图像视频应用，所以，视频分析是这里面增长速度最快的细分市场。很多客户有这方面的需求。

  视频分析的具体应用案例很多：如智能泊车，对停车厂的智能管理、空位分析、数据提取等;在智慧城市里面，对行人和车辆的流量分析，交通路口的壅塞分析，可以关联到智能交通灯系统;还有一些重要的基础设施建设，如电力自动巡检。

  罗霖表示：“我们看到一个趋势：过去，在这些领域里有不少用户采用传统的计算机视觉，目前，AI分析正在迅速取代这些传统的计算机视觉，因为它可以提取更多特征，而且在很多场合下，它的精度更高。”

  Vitis Video SDK就是为了满足这方面的市场需求。如下图所示，底层是基于赛灵思的嵌入式平台，如Alveo，上面是基于赛灵思的Vitis、Vitis AI，中间提供了基于主流的Gstreamer这样一个开放的多媒体协议，它提供了各种各样的插件，如视频编解码插件，图像预处理插件，还有DPU插件，这是专门用来运行这些AI模型的。Vitis Video SDK提供了C++和python编程接口，无需用RTL进行编程，可以实现很高的开发效率，开发者可以基于它来构建很多应用，如智慧城市、智慧零售、智慧医疗、智慧建筑等。

  据罗霖介绍，在性能方面，赛灵思做了一些评测，包括两部分：一是针对嵌入式平台，比如赛灵思最新的Kria SoM，根据视频解码预处理加上车牌识别这样一个案例场景，在一个Kria SoM里面可以运行三路，而英伟达的Jetson Nano和TX2只能运行1-2路，所以，赛灵思可以提供比他们高1.5到3倍的性能;二是基于Alveo加速卡，如Versal VCK5000，运行视频解码预处理加上目标检测和目标分类这样一个案例场景，一个VCK5000可以做到32路，而一个主流的T4大概是16路，所以，赛灵思可以提供2倍的吞吐率。