
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のFPGAアクセラレーション
ホワイトペーパー FPGAアクセラレーション of Convolutional Neural Networks 概要 Convolutional Neural Networks(CNN)は、複雑な画像認識問題において非常に有効であることが示されている。
レガシー製品のお知らせです:
これはレガシー製品であり、新しい設計にはお勧めできません。現在もご購入いただけますが、最新のFPGAツールやオペレーティング・システムとの互換性を維持するための開発ツールやソフトウェアのメンテナンスは終了しています。最小発注量(MOQ)が適用される場合があります。詳細は BittWare まで お問い合わせください。
S7t-VG6 VectorPathアクセラレータカードは、高速ネットワークと高速・大容量メモリアクセスに最適化された7nm Achronix FPGAを搭載しています。QSFP-DD(倍密度)ケージを搭載し、56G PAM4対応Speedster®7tデバイスを使用して、最大1x 400GbEまたは4x 100GbEをサポートします。追加のQSFPポートは2x 100GbEをサポートし、拡張用に4x MCIOコネクタを備えています。16チャンネルのGDDR6グラフィックスDRAMは、高帯域幅のメモリ要件に対応し、最大448GB/秒を提供します。
FPGAは、最大692Kの6入力ルックアップテーブル(LUT)、189MbのエンベデッドRAMという大容量ロジックとメモリリソースを備えています。また、2,560個のMLP(機械学習ブロック)を搭載しています。
400G×1本または100G×6本のQSFP 。
16GBGDDR6最大448GB/秒
56Gbps SERDES搭載7nm FPGA
クレイグ・ペトリがカードの主な特徴を詳しく解説しています。
ジェネレーション5.0
r4 v2
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oneAPIにおけるFPGAリソースの効率的な共有 FPGAのリソース共有を解決するバタフライクロスバースイッチの構築 リソースの共有問題 FPGAカードは通常
IA-440i 400G + PCIe Gen5 Single-Width Card Compact 400G Card with Power ofAgilex IntelAgilex 7 I-Series FPGA は、アプリケーション向けに最適化されています。
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