參考設計

面向AI金融交易模型的MAU加速器

Myrtle.ai 徽標

超低延遲、高輸送量機器學習推理

Myrtle.ai MAU 加速器非常適合金融服務中的一系列應用,部署場景從主機託管到離線,作為 IP 提供,可在最新的 FPGA 上運行。

市場數據預測

量化交易

演算法交易

Myrtle MAU 徽標縮圖

什麼是 MAU 加速器IP?

該IP旨在整合到您現有的軟體堆疊中,支援浮點、塊浮點、腦浮點和整數格式的各種位深度。在流行框架中開發的現有模型可以使用 ONNX OSI 格式導入。

好處

系統示例

點擊縮放

系統 1:直接從乙太網進行低延遲線速處理
系統二:主機數據預處理
系統 3:點對點 DMA 混合處理

性能示例

關於 Myrtle.ai

Myrtle.ai 在使用FPGA加速器卡對ML模型(如RNN和LSTM網路)進行高效硬體加速方面擁有豐富的經驗。這些旨在為具有非常嚴格的延遲限制的推理工作負載實現最高輸送量和最低成本。

交付

開源參考模型和 PyTorch 中的導出腳本

用於推理的應用程式代碼範例

MAU 加速器推理 API 的 C 和 Python 綁定

FPGA 比特流和原始程式碼(適用條件)

專為BittWare硬體設計

MAU 加速器參考設計可在一系列採用英特爾和賽靈思 FPGA 的 BittWare 產品上運行。對於部署,我們建議使用超高密度TeraBox 1401B,帶有四個卡和一個AMD EPYC CPU。

520N-MX PCIe卡圖片
520NX
XUP-VV8 圖片
XUP-VV8
TeraBox 1401B 1402B 伺服器
太倉 1401B

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