
バイナリ重み付けニューラルネットワーク推論のFPGAアクセラレーション
White Paper FPGAアクセラレーション of Binary Weighted Neural Network Inference YOLOv3の特徴のひとつに、1枚の画像から複数の物体を認識することがあげられる。そのために
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250S+ は、XilinxUltraScale+ Kintex FPGA を搭載した完全プログラマブルな NIC サイズのニアストレージアクセラレータです。このPCIe Gen 3対応アクセラレータカードは、PCIeまたはCAPI対応のサーバープラットフォームに追加することができ、以下のようなアプリケーションにエネルギー効率の高いアクセラレーション 機能を提供します:
250S+は2つの構成から選択可能です。最大4台のM.2 NMVe SSDをオンカードでザイリンクスFPGAに結合し、OCuLink 、MiniSAS-HDブレイクアウトケーブルにより250S+は大規模なストレージアレイの一部となることができます。
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記事 FPGA Neural Networks FPGAデバイス上でのニューラルネットワークの推論 はじめに 世の中の接続性がますます高まり、増え続けるデータが生成されています。
BittWare OVHcloudのお客様は、FPGA技術、特にXUP-P3Rカードを使用して、強力なアンチDDoSソリューションを構築しました。
FPGA サーバー TeraBox 4102S FPGA カード用 4U サーバー レガシー製品に関するご注意:本製品はレガシー製品であり、新規設計にはお勧めできません。また
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