Achronix Speedster7t FPGA如何運用GDDR6滿足下一代網(wǎng)絡產(chǎn)品的高帶寬需求
Achronix半導體公司宣布：推出創(chuàng)新性的、全新的FPGA系列產(chǎn)品，以滿足人工智能/機器學習（AI/ML）和高帶寬數(shù)據(jù)加速應用日益增長的需求。
Achronix創(chuàng)新的機器學習處理器(MLP)突破傳統(tǒng)FPGA運算瓶頸
軟件定義的硬件提供打開高性能數(shù)據(jù)加速大門的鑰匙
一個運用NoC來優(yōu)化加解密設計的例子
Achronix Speedster7t FPGA如何運用GDDR6滿足下一代網(wǎng)絡產(chǎn)品的高帶寬需求
基于Speedster7t FPGA芯片的新型VectorPath PCIe加速卡為高帶寬數(shù)據(jù)加速應用提供了全新的性能
Achronix創(chuàng)新的機器學習處理器(MLP)突破傳統(tǒng)FPGA時序性能瓶頸
Speedster 7t FPGA上的二維片上網(wǎng)絡(2D NoC)支持高帶寬數(shù)據(jù)加速應用
對于最近研究過新車的任何人來說，很難不注意到汽車電子產(chǎn)品的發(fā)展是多么的迅速。
自從幾十年前首次推出FPGA以來，每種新架構都繼續(xù)在采用按位(bit-wise)的布線結構。
通過使用Achronix Speedster7t FPGA中的機器學習加速器MLP72，開發(fā)人員可以輕松選擇浮點/定點格式和多種位寬，或快速應用塊浮點，并通過內(nèi)部級聯(lián)可以達到理想性能。
本文根據(jù)完整的基準測試，將Achronix Semiconductor公司推出的Speedster7t FPGA與GPU解決方案進行比較，在運行同一個Llama2 70B參數(shù)模型時，該項基于FPGA的解決方案實現(xiàn)了超越性的LLM推理處理。
Bluespec支持加速器功能的RISC-V處理器將Achronix的FPGA轉化為可編程SoC
近日舉辦的GTC大會把人工智能/機器學習(AI/ML)領域中的算力比拼又帶到了一個新的高度，這不只是說明了通用圖形處理器(GPGPU)時代的來臨，而是包括GPU、FPGA和NPU等一眾數(shù)據(jù)處理加速器時代的來臨，就像GPU以更高的計算密度和能效勝出CPU一樣，各種加速器件在不同的AI/ML應用或者細分市場中將各具優(yōu)勢，未來并不是只要貴的而是更需要對的。
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