概要
動的ワークロードを高速化
高速
最高
性能
- 主なワークロード処理では、CPU1 と比べて 1/3 のコスト2で性能は最大 90 倍向上
- GPU ベースのソリューションと比べて、推論のスループットは 4 倍以上3、 レイテンシは 3 倍向上4
適応性
高レベルのデザインを加速
- 同じアクセラレータ カードを使用して、機械学習の推論からビデオ処理まであらゆるワークロードに対応
- ワークロード アルゴリズムの進化に固定機能のアクセラレータ カードの製品サイクルよりも速く適応するためにリコンフィギャラブル ハードウェアを使用
アクセシブル
クラウド ↔ オンプレミス
間のモビリティ
- クラウドまたはオンプレミスでソリューションを相互に運用でき、アプリケーション要件に対応する拡張性にも優れている
- 一般的なワークロードに対応するアプリケーション、または App 開発者ツールを使用して独自のアプリケーションを構築
アクセラレータ カード
Alveo U50
効率的な 75 ワットの小型フォーム ファクターに 100GbE ネットワーク、PCIe Gen4、HBM2 を備え、演算、ネットワーク、およびストレージを高速化します。あらゆるサーバーで運用可能です。
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Alveo U25N
Alveo U25N SmartNIC は、OVS や IPsec などのネットワークやセキュリティのアクセラレーション機能を単一プラットフォームに統合したソリューションを提供します。
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Alveo U30
このメディア アクセラレータ カードは、業界最高レベルのチャネル密度、最小コスト/ チャネル、低消費電力を実現するライブ ビデオ ストリーミングに最適なソリューションを提供します。
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Alveo U200
890k LUT、5.9k DSP スライス、64GB DDR4 メモリ、デュアル 100Gbps ネットワーク インターフェイスを備え、演算、ネットワーク、およびストレージを劇的に高速化します。
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Alveo U250
1.3M LUT、11.5k DSP スライス、64GB DDR4 メモリ、デュアル 100Gbps ネットワーク インターフェイスを備え、主要ワークロードでは CPU の 90 倍の性能をわずかなコストで実現します。
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Alveo U280
演算やメモリ バウンド ワークロード向けに構築され、8GB HBM2 と 32GB DDR4 メモリ、1.1M LUT、8.5k DSP スライス、デュアル 100Gbps ネットワーク インターフェイス、PCIe Gen4、および CCIX 機能を備えています。
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Alveo X3 シリーズ
Alveo X3 シリーズは、取引の実行やリスク管理に最適なターンキー ソリューションを提供する低遅延 NIC として、また独自のフィンテック ソリューションを構築するための適応性に優れたアクセラレータ カードとして利用できます。
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開発向けアクセラレータ カード
VCK5000 Versal 開発カード
VCK5000 開発カードは、ML 推論や高度な信号処理に対応できる AI エンジン搭載 Versal アダプティブ SoC アーキテクチャを採用しており、データセンター、5G、レーダーなど、演算負荷の高いアプリケーション開発向けに設計されています。VCK5000 は、クラウドやエッジでの CNN、RNN、NLP アクセラレーションに最適な開発プラットフォームです。
Alveo™ V70 開発カード
Alveo™ V70 アクセラレータ カードは、AI エンジン搭載の XDNA™ アーキテクチャを採用した初のロープロファイル対応 AMD Alveo プロダクション カードです。低消費電力でスモール フォーム ファクターの V70 は、AI チャネルあたりのコストを削減し、ビデオ アプリケーション向けの高いチャネル密度を提供することで、要件の厳しい AI 性能要件を満たすことができます。また、業界標準のフレームワークに対応しているため、TensorFlow や PyTorch の学習済みモデルを直接コンパイルできます
アプリケーション
一般的なワークロードに対応する AMD およびパートナーのソリューション
アプリケーション開発者ツール
独自の高速化アプリケーションを構築
クラウドまたはオンプレミスで差別化したアプリケーションを構築するためのツールを提供
Vitis 統合ソフトウェア プラットフォーム
- アプリケーションの開発、プロファイリング、デバッグ、高速化に利用できる統合開発環境 (IDE)
- アクセラレータ機能の開発に RTL、C/C++、および OpenCL 言語をサポート
- ビデオを視聴 >
購入先お問合せ
注記
Alveo と EC2 c4.8xlarge での Ryft Elasticsearch
2 NN 推論における CAPEX と OPEX の削減率に基づく Alveo アクセラレータ カード対デュアルソケット Intel Xeon Platinum サーバー
3 参考資料: 『ザイリンクス Alveo アクセラレータ カードを使用した DNN の高速化』(日本語版)
4Nvidia P4 に対して CNN+BLSTM の Speech-to-Text ML 推論で計測