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自适应计算

适应应用的硬件

什么是自适应计算?

自适应计算提供独有的灵活性

硬件优化的图标

可针对确切应用进行优化的硬件

开发工具图标

综合平台,包括运行时软件

平台运行时图标

开发工具和加速 API

自适应堆栈

部署后可以更新的硬件

在其核心位置,自适应计算包括针对特定应用高度优化的芯片硬件。这种优化在硬件制造后进行,可重复的次数几乎没有限制。

硬件可在生产部署之后进行更新,因此操作系统无需安装新硬件,便可适应新的需求。

为什么选择自适应计算?

加快创新的步伐

  • 帮助前沿公司加速创新产品及解决方案的开发
      

提供无与伦比的效率

  • 让硬件适应应用,而不是让应用适应硬件
  • 提高整个应用的性能
      

所有开发者均可访问

  • 使用标准语言、框架及 IDE
  • 全面加速的 API 和参考设计
Nevil 映像

开发者越来越倾向于采用自适应计算

“AMD 自适应挑战让我有机会将基于视频分析的算法迁移至 AMD UltraScale+ FPGA。
当我在 AMD ZCU104 开发套件上部署我的第一款 CNN 模型时,让我感到惊讶的是,与 GPU 相比,时延和吞吐量有明显改进。
自适应 SoC 与 Vitis AI 相结合,为我提供了一个易于部署的边缘 AI 解决方案。”
— Nevil Shah,软件架构师/LightSpeedAI 实验室

自适应平台

平台可实现对自适应计算的访问

自适应计算

自适应平台

就像可为生产 CPU 提供一个新程序来运行一样,可以为自适应平台提供一个新硬件配置来适应,即使在现场生产环境中也没问题。术语自适应平台指核心位置有自适应硬件的任何产品或解决方案。

与其它技术的差异化

在一个固定的芯片器件中,比如专用标准产品 (ASSP),甚至 CPU 中,先定义器件的功能,然后构建精确的、固定硬件功能。 如果您需要改变功能,就必须制造新的硬件。

与其它技术的差异化

应用

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Skreens 使用 AMD 解决方案构建了一款可带来无缝实时体验的超低时延视频流媒体解决方案。

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SK Telecom 选用 AMD Alveo™ U250 数据中心卡加速其实时 AI 推断堆栈。

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在 AMD 的帮助下,阿里巴巴实现了 3.5 倍的业绩提升和 75% 的总体拥有成本节省。
 

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自适应历史记录

FPGA — 自适应计算的基础

现场可编程门阵列(FPGA)

1984 年,随着 Xilinx (现 AMD) 的成立,Ross Freeman 将其 FPGA 理念付诸实践,自适应计算的原理就已确立。

尽管自适应计算建立在 FPGA 技术之上,但它已经发展到包含更多的功能,其中包括 AMD AI 引擎等新型自适应硬件。

Ross Freeman
FPGA 的定义

FPGA 的定义

能够在制造之后改变硬件功能,这实现了现场可编程,也就是 FPGA 中“FP”。这就意味着硬件部署到生产环境后,可在现场进行编程。

FPGA 中的“GA”是指门阵列,说明能够配置成多种不同功能的空白硬件画布。

自适应计算平台自门阵列时代以来已取得长足发展,但这个概念仍然是解释底层技术如何发挥作用的有效方法。

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自适应块映像

Vitis™ 软件开发平台提供了一整套工具,助力部署自适应计算功能。

自适应块映像

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探索 AMD 如何实现自适应计算

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用于各种应用

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自适应计算解决方案
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支持多种 AMD 产品

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自适应计算产品
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了解高级工具,所有类型的开发者都可通过这些工具运用自适应计算。

面向开发者的自适应计算