UPGRADE YOUR BROWSER

We have detected your current browser version is not the latest one. Xilinx.com uses the latest web technologies to bring you the best online experience possible. Please upgrade to a Xilinx.com supported browser:Chrome, Firefox, Internet Explorer 11, Safari. Thank you!

データセンター ワークロード向け
アクセラレータ カード

データセンターを刷新

提供中 >

メディア キット >

概要

動的ワークロードを高速化

高速

最も高い
パフォーマンス

  • 主なワークロード処理では、CPU と比べて 1/3 のコスト2で性能は最大 90 倍向上1
  • 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対応するため、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

Cloud ↔ On-Premises

  • クラウドまたはオンプレミスでソリューションを使用でき、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

アプリケーション

アクセラレーション アプリケーションを提供

最も一般的なワークロードに対応するソリューションを提供するため、ザイリンクスとそのパートナーのエコシステムを構築

ザイリンクス機械学習

  • 推論向け ML Suite
  • CPU の 20 倍のスループット

BlackLynx データベース検索

  • 非構造化データでの Elasticsearch
  • 90 倍の検索スピード

ザイリンクス ビデオ トランスコーディング

  • リアルタイムの適応型ビット レート ビデオ トランスコーディング
  • 高性能 HEVC & VP9 エンコーダー

Skreens 社のビデオ処理

  • リアルタイムのマルチストリーム ビデオ

Falcon 社のゲノム解析

  • 高速化されたゲノム解析パイプライン
  • ゲノム解読が 10 倍高速化

Maxeler 社の金融機関コンピューティング

  • リアルタイム リスク分析
  • リスク計算が 89 倍高速化

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

SDAccel 開発環境

  • 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

ザイリンクスのアクセラレータ プログラムに登録して独自のアプリケーションを構築して製品化

このプログラムは、クラウドまたはオンプレミスでの製品やサービスの高速化をサポート

アクセラレータ カード

あらゆる要件に対応できるアクセラレータ カード

Alveo U200

  • INT8 のピーク性能: 18.6TOPS
  • DDR メモリ帯域幅: 77GB/s
  • 内部 SRAM 帯域幅: 31TB/s
  • LUT 数: 892,000

Alveo U250

  • INT8 のピーク性能: 33.3TOPS
  • DDR メモリ帯域幅: 77GB/s
  • 内部 SRAM 帯域幅: 38TB/s
  • LUT 数: 1,341,000

今すぐ始めよう

今すぐ Alveo アクセラレータ カードを利用

クラウドのテスト ドライブ

開発/導入
オンプレミス

注記

1Alveo と EC2 c4.8xlarge での BlackLynx Elasticsearch

2DNN 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: ホワイト ペーパー『Accelerating DNNs with Alveo Accelerator Cards』

4 Nvidia P4 に対して CNN+BLSTM の Speech-to-Text ML 推論で計測

このページをブックマークに追加