1.Vitis统一软件平台
解析：
[1]用于开发、分析和调试加速应用的完整IDE
[2]支持RTL，C/C++和OpenCL语言，用于加速器功能开发

2.NVLINK AND NVSWITCH
解析：The Building Blocks of Advanced Multi-GPU Communication.

3.Vitis AI开发环境
解析：Vitis AI开发环境是Xilinx的开发平台，适用于在Xilinx硬件平台[包括边缘器件和Alveo卡]上进行人工智能推断。它由优化的IP、工具、库、模型和示例设计组成。Vitis AI以高效易用为设计理念，可在Xilinx FPGA和ACAP上充分发挥人工智能加速的潜力。如下所示：
[1]AI优化器：有了世界领先的模型压缩技术，可以在对精度影响极小的情况下，将模型的复杂性降低5至50倍。深度压缩可将您的AI推断性能提升到一个新的层次。
[2]AI量化器：通过将32位浮点权值和激活量转换为INT8这样的定点，AI量化器可在不影响预测精度的情况下，降低计算复杂度。定点网络模型需要的内存带宽更少，因此比浮点网络模型速度更快，电源效率更高。
[3]AI编译器：将AI模型映射至高效指令集及数据流。还可执行高级优化任务，如层融合和指令排程等，并可尽量重复使用片上内存。
[4]AI配置器：性能分析器有助于程序员深入分析AI推断实现方案的效率和利用率。
[5]AI库：该运行时提供一系列轻量级C++及Python API，其可实现便捷的应用开发。此外，它还提供高效的任务调度、内存管理和中断处理。

4.xilinx数据中心应用
解析：
[1]视频和图像处理
[2]计算存储
[3]数据库与数据分析
[4]金融技术
[5]高性能计算
[6]网络加速

5.xilinx产品
解析：
[1]器件：ACAP；FPGA和3D IC；SoC、MPSoC和RFSoC；核心技术；成本优化型产品组合；质量与可靠性。
[2]开发板：加速器卡；评估板；网络接口适配器；系统级模块[SOM]；FPGA夹层卡；开发板与套件附件。
[3]软件开发工具：Vitis统一软件平台；Vitis AI；Vitis库；嵌入式开发；旧版工具。
[4]硬件开发工具：Vivado Design Suite - HLx版本；IP核；System Generator for DSP；Model Composer。

6.BootLoader
解析：在嵌入式操作系统中，BootLoader是在OS内核运行之前运行。可以初始化硬件设备、建立内存空间映射图，从而将系统的软硬件环境带到一个合适状态，以便为最终调用OS准备好正确的环境。目前业内Bootloader有：Bios-lt、Bootldr、vivi、U-BOOT。其中以U-BOOT最为常见。

7.分散处理单元DPU [Distributed Processing Unit]
解析：DPU常应用于DCS控制系统中。它是WDPF高速数据公路上的一个站。有时，DPU又被称为多用途控制器MAC [Multi－Application Controller]。它能执行工程师组态的控制策略，它既可实现离散梯形逻辑控制，也能实现连续调节控制。DPU可执行70多种特殊功能及150多种过程控制算法；此外，它还能实现数据采集、标度变换、报警限值检查、操作记录、顺序事件记录等功能。DPU又称主控制卡件，负责对通讯卡件的把控及审核。

8.PYNQ简介
解析：http://www.pynq.io/

9.PYNQ快速上手
解析：https://pynq.readthedocs.io/en/v2.3/getting_started.html

10.PYNQ入门篇
解析：
[1]支持板卡列表：http://www.pynq.io/board.html
[2]从零开始了解PYNQ：https://github.com/Xilinx/PYNQ_Workshop

11.PYNQ进阶篇
解析：
[1]PYNQ常用模块介绍：https://pynq.readthedocs.io/en/v2.3/pynq_libraries.html
[2]如何定义自己的Overlay：https://pynq.readthedocs.io/en/v2.3/overlay_design_methodology.html

12.PYNQ高级篇
解析：
[1]API：https://pynq.readthedocs.io/en/v2.3/pynq_package.html
[2]GitHub源代码：https://github.com/Xilinx/PYNQ/

13.PYNQ常见问题
解析：https://pynq.readthedocs.io/en/v2.3/faqs.html

14.PYNQ最佳实践
解析：
[1]使用PYNQ加速OpenCV函数库：https://github.com/xupsh/cv2pynq
[2]在PYNQ上运行卡尔曼滤波加速：https://github.com/sfox14/pynq-ekf
[3]在Xilinx FPGA上使用FINN进行机器学习加速：http://www.pynq.io/ml.html
[4]在PYNQ上运行二值化神经网络：https://github.com/Xilinx/BNN-PYNQ
[5]在PYNQ上运行量化神经网络：https://github.com/Xilinx/QNN-MO-PYNQ
[6]在PYNQ上使用xfopencv加速：https://github.com/Xilinx/PYNQ-ComputerVision

15.PYNQ版本变更说明
解析：https://pynq.readthedocs.io/en/v2.3/changelog.html

16.PYNQ中文论坛
解析：https://forums.xilinx.com/cn

17.Xilinx嵌入式软件与生态系统
解析：Xilinx及其联盟成员提供嵌入式工具与运行时环境可帮助高效快速地将概念转化为生产。可提供使用Xilinx Zynq SoC和Zync UltraScale+ MPSoC器件、MicroBlaze处理器内核和Arm Cortex-M1/M3微控制器创建嵌入式系统所需的所有组件，包括开源操作系统和裸机驱动程序、多运行时和多操作系统环境、高级集成型开发环境、编译器、调试器和分析工具等。

参考文献：
[1]NVLINK AND NVSWITCH：https://www.nvidia.com/en-us/data-center/nvlink/
[2]Xilinx博客：https://china.xilinx.com/about/blogs.html
[3]PYNQ入门资料集锦：https://mp.weixin.qq.com/s/GW_Ke2wEbcr3iXlML8O12w
[4]Vitis Core开发套件：https://china.xilinx.com/support/download/index.html/content/xilinx/zh/downloadNav/vitis.html
[5]Vitis库下载：https://github.com/Xilinx/Vitis_Libraries
[6]Xilinx Developer：https://developer.xilinx.com/
[7]Xilinx Vitis统一平台介绍：https://china.xilinx.com/products/design-tools/vitis.html
[8]Vitis平台：https://china.xilinx.com/products/design-tools/vitis/vitis-platform.html
[9]Vitis - AI：https://china.xilinx.com/products/design-tools/vitis/vitis-ai.html
[10]Vitis库：https://china.xilinx.com/products/design-tools/vitis/vitis-libraries.html
[11]嵌入式软件与生态系统：https://china.xilinx.com/products/design-tools/embedded-software.html