diff --git a/.obsidian/workspace.json b/.obsidian/workspace.json
index 88da53e..a197411 100644
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     "Semester 7/INKOM/figures/Pasted image 20260128171756.png",
@@ -266,8 +253,6 @@
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     "Untitled.canvas"
   ]
 }
\ No newline at end of file
diff --git a/Semester 8/ESYSP/Notizen zu möglicher Runtime - Vitis AI.md b/Semester 8/ESYSP/Notizen zu möglicher Runtime - Vitis AI.md
new file mode 100644
index 0000000..1ed1cab
--- /dev/null
+++ b/Semester 8/ESYSP/Notizen zu möglicher Runtime - Vitis AI.md	
@@ -0,0 +1,15 @@
+# Vitis AI
+- sehr interessantes Framework mit mehr flexibilität und freiheit bei den verwendeten Methoden
+- verwendet trainierte ONNX Modelle und kann FINN grundlegend ersetzten
+
+![[Pasted image 20260624184738.png]]
+- Man kann hier sogesehen einen Basemodell verwenden und eine Optimizer darauf anwenden (bspw. SVMs)(zuständige Gruppe von Jula)
+- eine Auswahl des Quantisierers kann ebenfalls verwendet werden
+	- aus eigenerfahrung lora ganz nett aber vielleicht nicht sinnvoll auf Architektur
+- Größtes Problem sind die kompatiblen Geräte
+	- Zynq 7020 
+	- wir haben zumindestens eine git repo mit den Installationsanweisungen für diese Arch. gefunden: https://github.com/UviDTE-FPSoC/Zynq7000-dnn-inference/blob/master/vitis_ai_installation.md
+	- AMD empfiehlt  nicht die Platform für ML![[Pasted image 20260624190113.png]]
+- Die Beste Möglichkeit ist daher die Verwendung von Vitis AI vor Version  1.4
+	- Nachteile?
+- Der Vorschlag des wechsels kam bereits letztes Jahr aus der Gruppe Bildverarbeitung
\ No newline at end of file
diff --git a/Semester 8/ESYSP/Pasted image 20260624184738.png b/Semester 8/ESYSP/Pasted image 20260624184738.png
new file mode 100644
index 0000000..6adf26d
Binary files /dev/null and b/Semester 8/ESYSP/Pasted image 20260624184738.png differ
diff --git a/Semester 8/ESYSP/Pasted image 20260624190113.png b/Semester 8/ESYSP/Pasted image 20260624190113.png
new file mode 100644
index 0000000..59bed82
Binary files /dev/null and b/Semester 8/ESYSP/Pasted image 20260624190113.png differ