灵活应变的加速器卡,面向
数据中心工作负载

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概述

加速动态工作负载

快速

最高
性能

  • 就重要工作负载而言,性能比 CPU1 高 90 倍,成本2仅为 CPU 的 1/3
  • 与基于 GPU 的解决方案4相比,推断吞吐量3 提升 4 倍以上并具有 3 倍的时延优势

自适应

加速
任何工作负载

  • 使用相同的加速器卡对视频处理至任何工作负载进行机器学习推断
  • 随着工作负载算法的发展,使用可重配置硬件,适应性比固定功能加速器卡产品使用周期更快

方便易用

云 ↔ 本地
灵活性

  • 在云或本地互换地部署解决方案,可针对应用需求进行扩展
  • 可用于常见工作负载的应用,或使用应用开发工具( Application Developer Tool)构建自己的应用

用于量产的加速器卡

可满足您性能需求的加速器卡

  

Alveo U25N

Alveo U25N SmartNIC 将网络和安全加速功能(包括 OVS 和 IPsec)真正融合至一个平台中。

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Alveo U30

Alveo U30 媒体加速卡为直播提供低延迟视频处理(4Kp60 时为 32ms),支持主流 H.264 和 H.265 标准,也可在 AWS 云上进行评估或部署。

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Alveo MA35D

Alveo MA35D 提供超低延迟(4Kp60 时为 8ms)视频处理功能,非常适合直播,支持下一代 AV1 编解码器标准以及主流 H.264 和 H.265 标准。

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Alveo U45N

Alveo U45N

2 个 100G Alveo U45N 网络加速器可以卸载数据中心的基础设施工作负载,从而减少服务器 CPU 的负载。 此外,FPGA 设计者可以根据不断发展的环境实现 OVS、IPsec 等独特功能。

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Alveo U50

以高效能 75 瓦、小尺寸形式提供计算、网络和存储加速功能,并配备 100 GbE 网络、PCIe Gen4 和 HBM2。旨在部署在任何服务器上。

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Alveo U55C

专为 HPC 和大数据应用而构建,Alveo U55C 加速器是 AMD 有史以来功能最强大的 Alveo 卡。

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Alveo U200

凭借 890k LUT、5.9k DSP 片、64GB DDR4 内存和双 100Gbps 网络接口,可提供无与伦比的计算、网络和存储加速。

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Alveo U250

拥有 1.3M LUT、11.5k DSP 片、64GB DDR4 内存和双 100Gbps 网络接口,为重要工作负载提供比 CPU 高 90 倍的性能,成本仅为 CPU 的一小部分。

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Alveo X3 系列

对于交易执行和风险管理,Alveo X3 系列提供用于交钥匙部署的低延迟 NIC,以及用于定制金融科技解决方案的自适应加速器卡。

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Alveo UL3524

Alveo UL3524 FPGA 加速器专为电子交易而构建,具有突破性的收发器架构,可实现纳秒级速度的交易执行。

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加速器开发卡

VCK5000 Versal 开发卡

VCK5000 Versal 开发卡

VCK5000 开发卡由 Versal 自适应 SoC 提供支持,具有用于 ML 推断和高级信号处理的 AI 引擎,专为数据中心、5G、雷达和其他计算密集型应用而设计。VCK5000 是一个高功率开发平台,用于为您的云和边缘应用加速 CNN、RNN 和 NLP。

Alveo™ V70 开发卡

Alveo™ V70 开发卡

Alveo™ V70 加速卡是首款采用 XDNA™ 架构和 AI 引擎的小型 AMD Alveo 量产卡。V70 提供低功耗和小型封装,不仅有助于降低每个 AI 通道的成本,而且还可为视频应用提供高通道密度,从而可帮助您满足苛刻的 AI 性能需求。该卡提供行业标准框架支持,可直接编译采用 TensorFlow 和 PyTorch 训练的模型。

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面向 FPGA 开发者

使用 Vivado™ 设计套件在 Alveo 加速卡上支持传统 FPGA 设计流程。开发人员不仅可使用直接映射至 Alveo 硬件的预先验证基础设计轻松启动开发,而且还可访问 Vivado IP 目录中预先优化的构建块。

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面向软件开发者

Vitis™ 统一软件平台允许软件开发人员使用 C、C++ 或 OpenCL 在 Alveo 卡上设计硬件加速器。此外,设计人员还可利用一系列预先优化的库快速创建加速应用,无需 FPGA 专业技术。

附注

1 BlackLynx Elasticsearch (Alveo)对比 EC2 c4.8xlarge

2 基于 CAPEX 和 OPEX 节省, Alveo 加速器卡与双插槽 Intel Xeon Platinum 服务器的 DNN 推断

3 出处:使用赛灵思 Alveo 加速器卡加速 DNN (WP504)

4 测量 CNN + BLSTM 语音到文本 ML 推断,与 Nvidia P4 对比