VCK5000 Versal 開発カード

作成者: AMD

AMD の VCK5000 Versal 開発カードは、AMD の 7nm Versal™ アダプティブ SoC アーキテクチャで構築されており、Vitis のエンドツーエンド フローを使用する (AI) エンジン開発およびパートナーのソリューションを使用した AI 推論開発向けにデザインされています。 Vivado™ のフロー全体およびデバイスのカスタマイズについては、営業担当までお問い合わせください。

概要

製品概要

AMD の VCK5000 Versal 開発カードは、AMD の 7nm Versal アダプティブ SoC アーキテクチャを採用しており、5G、DC コンピューティング、AI、信号処理、レーダーなどさまざまなアプリケーションに最適です。Vitis™ や Vitis AI、さらに Mipsology Zebra® や Aupera® VMSS などのパートナー ソリューションで包括的にサポートされる VCK5000 はドメイン特化アーキテクチャを採用しているため、C/C++ によるソフトウェア プログラマビリティを備えた使いやすい環境を提供し、ワットあたりの優れた性能を提供します。

AI ベンチマークでワットあたりの計算効率がほぼ 100% を達成し、NVIDIA 社の主力 GPU と比較して 2 倍の費用対効果を提供する VCK5000 は、クラウドおよびエッジでの 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。

クラウドで無償評価

AI 推論

AI 推論開発

AI 開発者は、Mipsology Zebra を使用して、TensorFlow や PyTorch で学習したモデルを Versal 上で直接推論したり、FPGA プラットフォームで Aupera VMSS (Video Machine Learning Streaming Server) ソリューションを使用してコンピューター ビジョン アプリケーションをビルド、構成、デプロイできます。

主な特長

VCK5000 を使用する AI 推論開発の主な特徴、パートナー ソリューション、関連記事を紹介します。

2 倍の TCO 削減 (主流の GPU と比較)

  • ワットあたり性能と価格性能比は 2 倍 (NVIDIA Ampere と比較)
  • 90% の計算効率を達成
  • 消費電力は 100W 以下 (カード レベル)

エンド ツー エンドのビデオ解析スループットは NVIDIA GPU の 2 倍

  • H.264 デコードからコンピューター ビジョンまで、最大 10 個の AI モデルでフルパイプラインを実装
  • x86 CPU または単一の U30 Alveo カードでビデオ デコードと CV を実行
  • FFmpeg/Gstreamer を使用するプラグインのパイプライン設計

ML Heavy: H.264 Decode + Yolov3 + 3x ResNet-18
Video Heavy: H.264 Decode + tinyYolov3 + 3x ResNet-50

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使い慣れたフレームワークで作業が簡単

  • ハードウェア プログラミングが不要な CPU/GPU ユーザー向けのソフトウェア フロー
  • TensorFlow フレームワークを使用してボードで直接推論を実行
  • 主要フレームワーク (Pytorch、TensorFlow、TensorFlow 2、Caffe) でサポートされる最先端モデル

パートナー企業のソリューション

Mipsology Zebra AI 推論ソリューションと Aupera VMSS (Video Machine Learning Streaming Server) ソリューション

Mipsology Zebra AI 推論ソリューション

ソリューション概要

Mipsology 社 Zebra ソフトウェア

Zebra は操作性に優れた高性能ソフトウェアであり、画像認識 AI アプリケーションのニューラル ネットワークを計算する、AMD が推奨する AI アクセラレータです。

GPU/CPU をシームレスに置き換え、あらゆる画像ベースのニューラル ネットワーク計算を低電力でより高速に実行します。Zebra は、再トレーニングが不要で、ネットワークやアプリケーションの変更も不要です。Zebra はシンプルな Linux コマンドでデプロイされるため、FPGA の専門知識は必要ありません。

 

VMAccel® クラウドでの Zebra の 5 時間無償デモ版を入手

Aupera インテリジェント ビデオ解析ソリューション

ソリューション概要

Aupera VMSS (Video Machine Learning Streaming Server) ソリューション

Aupera VMSS は、ビデオ AI 推論アプリケーション向けのソフトウェア フレームワークです。VMSS2.0 では、GUI (グラフィカル ユーザー インターフェイス) 操作で簡単にコンピューター ビジョン パイプラインをビルド、構成、デプロイできるため、コーディングは不要です。デコード、前処理、後処理などの Aupera 社のノード ツールキットを使用して簡単にカスタム パイプラインを構築でき、これらのカスタム ノードの作成はすべて GUI を使用してアップロード、構築、テスト、運用可能です。

Aupera 社の商用ビデオ AI アプリケーションも、このフレームワークをベースに構成して運用および可視化できます。ユーザーは、カスタム パイプラインの結果をビデオ オーバーレイで確認、またはテキスト出力で確認できます。

 

VMAccel® クラウドでの VMSS 2.0 の 5 時間無償デモ版を入手

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アクセラレーション カードを使用

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VCK5000 開発カードと  Vitis AI を組み合わせたベストな使用法を 2021 アダプティブ コンピューティング チャレンジ で紹介しています。


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このシステムは、最大で 8 つのポリープ セグメンテーション タスクをリアルタイムに実行できるため、医療用アプリケーションに組み込むことで大きな進歩をもたらします。

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コンテスト 2021 準優勝

グリーン コンピューティング: Versal ベースの画像復元パイプライン

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コンテスト 2021 第 3 位

VCK5000 の Deepfakes C-L-I

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AI エンジン

AI エンジン開発

AI エンジンとプログラマブル ロジックでアルゴリズムの高速化を希望される方には、C/C++ を使用する抽象度の高い AI エンジン APIVitis アクセラレーション ライブラリを提供しています。Vitis フローでは、C/C++ を使用して開発し、X86 またはエンベデッド プロセッサで実行し、XRT でアクセラレータとの実行時の相互作用を管理します。ハードウェア コンポーネントやカーネルは、C/C++ で開発することも、PL や AI エンジンに対して RTL を使用して開発することも可能です。

主な特長

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消費電力と性能

  • 前世代の AMD UltraScale+™ と比較して最大 10 倍の性能向上が可能で、多様なアプリケーションで消費電力も削減できる
  • 業界最先端の計算性能: 最大 145 TOPS (int8); 37 TOPS (int16); 12T FLOPs (fp32)
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使い慣れた開発環境

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混合カーネルによる開発

  • 混合カーネルで独自のデータ パイプラインをカスタマイズする
  • C/C++ で AIE カーネルを開発し、RTL または HLS で PL カーネルを開発して、Vitis でシステム全体を接続する

AI エンジンの開発を始めましょう


Step 1: 購入

量産向けの VCK5000 搭載カードを購入します。

購入 > 

Step 2セキュア サイトへアクセス 

VCK5000 Versal 開発カード セキュア サイトへのアクセスをリクエストします。

Step 3: 開発を始める 

 VCK5000 Versal 開発カード セキュア サイトの開発開始/インストールに従って始めます。

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ボードの仕様

カードの仕様 VCK5000
デバイス VC1902
コンピューティング アクティブ パッシブ*
INT8 TOPS (ピーク) 145 145
サイズ
高さ フル フル
長さ フル 3/4
デュアル スロット デュアル スロット
メモリ
DDR メモリ容量 16 GB 16 GB
DDR 総帯域幅 102.4 GB/s 102.4 GB/s
内部 SRAM の容量 23.9 MB 23.9 MB
内部 SRAM の総帯域幅 23.5 TB/s 23.5 TB/s
インターフェイス
PCI Express Gen3 x 16 / Gen4 x 8 Gen3 x 16 / Gen4 x 8
ネットワーク インターフェイス 2x QSFP28 (100GbE) 2x QSFP28 (100GbE)
ロジック リソース
ルックアップ テーブル (LUT) 899,840 899,840
消費電力と熱
最大総消費電力 225W 225W
熱冷却 アクティブ パッシブ

* アクティブ ボードのみを発送します。ハードウェア インストール ガイドに従って VCK5000 からファンを取り外すと、パッシブになります。

資料

デフォルト デフォルト タイトル ドキュメント タイプ 日付