芯耀
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AXVU13F 和 AXVU13P 采用相同的 AMD Virtex UltraScale+ XCVU13P（16nm工藝）FPGA 芯片，但從原先最大支持 16G DDR4 SODIMM 內(nèi)存條插槽升級(jí)為最大支持?32G，并且支持多達(dá)?4 個(gè) FMC+?擴(kuò)展接口，接入了?100G 光纖接口，使其能夠勝任多傳感器同步或大規(guī)模數(shù)據(jù)采集。不僅如此，AXVU13F 結(jié)合了?Jetson Orin NX?GPU?在 AI 推理任務(wù)方面的優(yōu)勢，使其更適用于需要和人工智能結(jié)合的領(lǐng)域。
這正是 ALINX 設(shè)計(jì)?高端 FPGA + GPU 方案?的價(jià)值所在。
試想一些典型的 AI 應(yīng)用場景，比如工業(yè)質(zhì)檢，既要毫秒級(jí)的機(jī)械臂控制，又需運(yùn)行精密的視覺算法；又如智慧醫(yī)院，既要保護(hù)患者隱私在本地處理 CT 影像，又要保證 AI 診斷的準(zhǔn)確性。單一芯片方案在這里捉襟見肘：GPU 擅長處理深度學(xué)習(xí)卻難以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的實(shí)時(shí)控制，F(xiàn)PGA 能保證納秒級(jí)響應(yīng)卻在 AI 模型部署上效率低下。
若使用特定 ASIC，也要承擔(dān) AI 推理算法迭代速度過快的風(fēng)險(xiǎn)。一旦流片完成，將無法調(diào)整其計(jì)算邏輯。
企業(yè)在選擇 AI 推理硬件時(shí)，除了關(guān)注性能和功耗，還需要考慮整體擁有成本（TCO），包括開發(fā)成本、部署成本和維護(hù)成本。然而，傳統(tǒng)硬件架構(gòu)在這方面存在明顯痛點(diǎn)：
- ASIC 設(shè)計(jì)成本極高，開發(fā)周期長（通常需 12-24 個(gè)月），適用于大規(guī)模量產(chǎn)的消費(fèi)級(jí) AI 芯片，但對(duì)于中小型企業(yè)或特定行業(yè)應(yīng)用，ROI 并不劃算。
- GPU 受限于固定的指令集和數(shù)據(jù)流架構(gòu)，在邊緣計(jì)算環(huán)境下通常無法發(fā)揮最高效能，導(dǎo)致計(jì)算資源利用率偏低，進(jìn)一步增加了單位算力的成本。
當(dāng)前 AI 推理市場急需一種能夠兼顧高性能、低功耗、靈活性和經(jīng)濟(jì)性的計(jì)算架構(gòu)，以解決現(xiàn)有 ASIC 和 GPU 的局限性，滿足實(shí)際應(yīng)用需求。
ALINX 分別汲取 AMD 和英偉達(dá)之長，設(shè)計(jì)了基于 AMD Virtex Ultrascale+ FPGA（XCVU13P）和 NVIDIA Jetson Orin NX GPU 的超高端開發(fā)平臺(tái) AXVU13F。
- 1 路千兆以太網(wǎng)接口
- 1 路 USB3.0 Type-C 接口
- 4 個(gè) USB3.0 接口
- 1 路 M.2 SSD 接口
- 1 路 M.2 WIFI/BT 接口等
這種“FPGA 處理傳感器洪流+GPU 專注模型推理”的協(xié)同模式，也同樣適用于其他需要低延遲、高效的圖像識(shí)別和決策處理的場景，如工業(yè)檢測、視頻監(jiān)控等。
ALINX 提供完整的用戶開發(fā)手冊(cè)和工具鏈與全備的技術(shù)支持，幫助您縮短從原型到量產(chǎn)的周期。
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