聯(lián)合解決方案可提供基于FPGA的、高速可編程的解決方案
雙方的合作將加快基于Speedster7t FPGA和Speedcore eFPGA IP的解決方案的開發(fā)
得益于大數(shù)據(jù)的興起和計算能力的快速提升,機器學習技術近年來經(jīng)歷了革命性的發(fā)展。
聯(lián)合解決方案提供基于FPGA的、高速可編程的智能網(wǎng)卡(SmartNIC)
專為處理人工智能/機器學習(AI / ML)、5G基礎設施、網(wǎng)絡處理、計算存儲、測試和測量等應用中的高帶寬工作負載而設計
Achronix目前提供的業(yè)界領先的嵌入式FPGA(eFPGA)硅知識產(chǎn)權( IP)技術可用于多個工藝節(jié)點
部署先進的網(wǎng)絡基礎設施不僅可以解決數(shù)據(jù)傳輸量激增的問題,而且還能在諸如邊緣、核心和云端等網(wǎng)絡的不同部分進行數(shù)據(jù)處理。
硅知識產(chǎn)權(IP)和服務加速基于Speedster?7t系列FPGA器件的設計
了解網(wǎng)絡基礎設施功能迅速增長的一種便捷方法是回顧一下過去四十年的發(fā)展歷程(如下圖所示)。
應用Achronix Speedster7t FPGA設計高能效、可擴展的GNN加速器
一個運用NoC訪問片外GDDR6的例子
通過使用Achronix Speedster7t FPGA中的機器學習加速器MLP72,開發(fā)人員可以輕松選擇浮點/定點格式和多種位寬,或快速應用塊浮點,并通過內部級聯(lián)可以達到理想性能。
對于最近研究過新車的任何人來說,很難不注意到汽車電子產(chǎn)品的發(fā)展是多么的迅速。
自從幾十年前首次推出FPGA以來,每種新架構都繼續(xù)在采用按位(bit-wise)的布線結構。
Speedster 7t FPGA上的二維片上網(wǎng)絡(2D NoC)支持高帶寬數(shù)據(jù)加速應用