解決方案

轉變 AI/ML 推理

利用更智慧的 AI 加速方法
Artificial Intelligence of Digital Human Brain

推理加速的新浪潮

幾年來,AI/ML 模型和推理發生了很大變化。擅長處理訓練演算法的硬體可能會在即時批量大小為 1 的推理的延遲和利用率方面落後。深度學習模型變得越來越複雜,需要新的方法來跟上即時應用程式的步伐。

好消息是,隨著機器學習的成熟,加速技術變得更加 智慧高效。這些既是在矽級別,例如使用專用ASIC器件,也是在設計方法中,例如使用8位整數進行連接。

BittWare是一個三十多年來一直被信賴的品牌,將最好的加速技術推向市場,它已經組裝了一個基於FPGA和ASIC的生態系統AI解決方案,這些解決方案針對推理進行了優化。

無論是將基於 CPU 或 GPU 的系統擴展到最新的資料中心級張量處理器,還是使用以邊緣為中心的解決方案獲得最後一瓦的性能,我們都能滿足您的需求,以降低風險並更快地進入市場。

BittWare + ML/AI 推理

何時與BittWare互動

  • 您有一個經過訓練的模型,並尋求説明部署它
  • 我們可以説明您進行部署概念驗證
  • 如果PCIe卡不適合您,我們可以討論一些定製
  • 我們可以討論將真實世界的數據導入推理模型的選項

部署目標

BittWare AI/ML客戶在哪裡部署?

  • “邊緣部署”涵蓋了從監控攝像頭到電線杆再到辦公樓內的壁櫥的所有內容
  • 我們可以幫助在資料中心內部署專用設備(我們的合作夥伴通常將數據中心內的傳統伺服器覆蓋得很好)

開發平臺

對於一些合作夥伴,我們還提供用於評估其技術的開發平臺

解決方案合作夥伴

我們的合作夥伴計劃生態系統包括一系列 AI/ML 推理選項,從基於 ASIC 的下一代卡到用於在 FPGA 上進行開發的 IP。

人工智慧/機器學習文章

FPGA 神經網路

我們來看看神經網路在FPGA設備上的推理,說明它們的優勢和劣勢。

BWNN的加速

使用 OpenCL 對 Stratix 10 進行程式設計以進行機器學習。涵蓋的主題:OpenCL、機器學習、Stratix 10。

美國有線電視新聞網加速

在 FPGA 中使用可變精度來構建更好的機器學習推理網路。涵蓋的主題:機器學習、應用程式定製、Arria 10。