图像识别和分析对于产品创新至关重要，但需要高工作负载，对服务质量要求严格。解决方案如GPU无法满足低延迟和高性能要求。DLP FPGA是一种可行的选择，本文将探讨如何实现这种技术。 图像识别和分析在各种产品创新中具有重要作用。然而，这些应用通常涉及高工作负载，对服务质量有严格要求。目前的解决方案，如GPU，无法同时兼顾低延迟和高性能要求。 为了在应用深度学习的同时提供良好的用户体验，可以在FPGA上架构一个超低延迟和高性能的DLP（深度学习处理器）。 DLP FPGA可以同时支持稀疏卷积和低精

HUD正成为新车的主要卖点之一，其装车量正飞速增长。佐思汽研《2023Q2 HUD数据与公司跟踪分析报告》预计中国乘用车2025年标配HUD销量将达到486.5万台（不含选配）。 2021-2028年中国乘用车HUD/AR-HUD销量预测（单位：万台） 来源：佐思汽研《2023Q2 HUD数据与公司跟踪分析报告》 深入研究HUD的市场结构，发现一些令人惊讶的现实。譬如DLP AR-HUD的强势崛起，已经占2023Q1全部AR-HUD销量的25%。 2022Q1-2023Q1中国乘用车AR-HU