AI/MLモデルと推論では、数年で多くのことが変化しています。学習アルゴリズムの処理に優れたハードウェアは、リアルタイムでバッチサイズ1の推論を行う際のレイテンシーや利用率で遅れをとることがあります。ディープラーニングモデルはより複雑になり、リアルタイムアプリケーションに対応するための新しいアプローチが必要になっています。
機械学習が成熟するにつれて、アクセラレーション の技術はより賢く、より効率的になっています。これは、専用のASICデバイスを使用するなどのシリコンレベルでも、接続に8ビット整数を使用するなどの設計アプローチでも同じです。
BittWare30年以上にわたって最高のアクセラレーション テクノロジーを市場に送り出してきた信頼あるブランドであり、推論に最適化されたFPGAおよびASICベースのAIソリューションのエコシステムを構築しています。
CPUやGPUベースのシステムを最新のデータセンター・グレードのテンソル・プロセッサーに拡張する場合でも、エッジに特化したソリューションで最後の1ワットまで性能を引き出す場合でも、リスクを低減してより早く市場に投入するために必要なものを用意しています。
BittWare AI/MLのお客様はどこに展開しているのでしょうか？
また、一部のパートナーには、その技術を評価するための開発プラットフォームも提供しています。
パートナープログラムのエコシステムには、次世代ASICベースのカードからFPGA上で開発するIPまで、さまざまなAI/ML推論オプションが含まれています。
FPGAデバイス上でのニューラルネットワークの推論について、その長所と短所を説明しながら見ていきます。
プログラミングStratix 10 機械学習のためのOpenCLを使用します。カバーするトピックOpenCL、機械学習、Stratix 10。
FPGAの可変精度を利用して、より良い機械学習推論ネットワークを構築する。トピックカバー：機械学習、アプリケーションテーラリング、Arria 10.
PCIe FPGA Card XUP-VV8UltraScale+ FPGA PCIe Board with 4x QSFP-DDs 8x 100GbE Network Ports and VU9P/13P FPGA 価格見積もりは必要ですか？価格表へジャンプ
BittWare オンデマンド・ウェビナー 次世代インテル®Agilex™FPGAによるハイパフォーマンス・コンピューティング
インテル oneAPI マルチアーキテクチャー対応統一プログラミングモデル 概要 ハイレベルのソフトウェアツールフローをサポートすることは、次のことを望む顧客ベースの増加にとって重要です。
PCIe FPGA Card 250-SoC Directly Attached Accelerator & NVMe-over-Fabric 低レイテンシーと高スループットでNVMeフレームを確実に転送 価格見積もりは必要ですか？ジャンプ
