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AI 推断加速

  • 最低时延的 AI 推断
  • 加速您的整体应用
  • 匹配创新的速度

Xilinx 数据中心 AI 平台

对于低时延 AI 推断,Xilinx 能以最低时延提供最高吞吐量。在 GoogleNet V1 上进行的标准基准测试中,Xilinx Alveo U250 可为实时推断提供比现有最快 GPU 多 3 倍的吞吐量。阅读白皮书,了解更多详情:使用 Xilinx Alveo 加速器卡加速 DNN

Xilinx 边缘 AI 平台

利用 CNN 剪枝技术获得 AI 推断性能领导地位。

  • 5 倍至 50 倍的网络性能优化
  • 增加 FPS,降低功耗

优化/加速编译工具

  • 支持 Tensorflow、Caffe 和 MXNet 等网络
  • 针对优化的 Xilinx 边缘运行时编译网络

最低时延的 AI 推断

高吞吐量低时延

使用大批量规模实现吞吐量。在处理之前必须等待所有输入就绪,从而导致高时延。

高吞吐量低时延

使用小批量规模实现吞吐量。在每个输入就绪时立即处理,从而降低时延。

整体应用加速

通过将自定义加速器紧密耦合在动态架构芯片器件中,优化了 AI 推断及其它性能关键性能的硬件加速。

提供端对端的应用性能,该性能比 GPU 等固定架构 AI 加速器高很多;因为使用 GPU,在没有自定义硬件加速性能或效率的情况下,应用的其它性能关键功能须仍在软件中运行。

匹配 AI 创新的速度

人工智能模型正在迅速发展

灵活应变的芯片允许更新特定区域的架构 (DSA),
无需新芯片,便可优化最新人工智能模型

开发周期长,因此固定芯片器件没有针对最新模型进行优化

资源


边缘开发者

Xilinx 边缘 AI 平台在 Xilinx Zynq SoC 和 MPSoC Edge 卡上提供。

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数据中心开发者

Xilinx 数据中心 AI 平台在各平台上提供,包括 Xilinx Alveo 加速器卡和 Amazon AWS F1 FPGA 实例。

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Xilinx 大学计划

有助于使用 Xilinx 技术实现学术教学研究

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