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 メディア アクセラレータ カードは、ライブ ストリーミングに最適な低レイテンシ (4Kp60 で 32 ms) のビデオ処理機能を提供し、一般的な圧縮規格 H.264 および H.265 をサポートしています。また、AWS クラウド上でも評価や運用に利用できます。
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Alveo MA35D は、ライブ ストリーミングに最適な超低レイテンシ (4Kp60 で 8 ms) のビデオ処理機能を提供し、次世代の AV1 コーデック規格と一般的な H.264 および H.265 規格をサポートしています。
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2x 100G Alveo U45N ネットワーク アクセラレータは、データセンターのインフラ ワークロードをオフロードして、サーバーの CPU にかかる負荷を軽減できます。また、進化する環境に合わせて OVS や IPsec などの独自機能を実装することも可能です。
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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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890k LUT、5.9k DSP スライス、64 GB DDR4 メモリ、デュアル 100 Gbps 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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1.3M LUT、11.5k DSP スライス、64 GB DDR4 メモリ、デュアル 100 Gbps 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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演算やメモリ バウンド ワークロード向けに構築され、8 GB HBM2 と 32 GB DDR4 メモリ、1.1M LUT、8.5k DSP スライス、デュアル 100 Gbps 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レイテンシ 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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電子取引向けに設計された Alveo UL3524 FPGA アクセラレータは、ナノ秒レベルの処理性能を実現する革新的なトランシーバー アーキテクチャを採用しています。
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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 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
Alveo アクセラレータ カードでは、Vivado™ Design Suite を使用する従来の FPGA 設計フローがサポートされています。Alveo ハードウェアに直接マッピングする検証済みの基本デザインを使用することで、簡単に設計を始められます。また、Vivado IP カタログ内の最適化済み構築ブロックを利用することも可能です。
Vitis™ 統合ソフトウェア プラットフォームでは、ソフトウェア開発者が C、C++、または OpenCL を使用して Alveo カード上でハードウェア アクセラレータを設計できます。また、FPGA の専門知識がなくても、最適化済みライブラリを利用することで、すばやくアクセラレーション アプリケーションを構築できます。
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: 『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