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新闻
AMD 与 Xilinx 在 2020 世界超算大会预演融合 ROCm 运行时技术
在上周举办的 2020 世界超算大会(SC20)上,赛灵思通过现场演示,展示了赛灵思 Alveo 加速器卡与 AMD ROCm™ 开放软件平台的集成。该技术预演基于 AMD 高性能计算技术领域的领先地位,特别运用了用户模式队列和共享虚拟存储器,在 Alveo 加速器上提供直接、低时延的工作分派。
2020-11-25 |
2020 世界超算大会
,
Alveo加速器卡
,
ROCm
Smart NIC 云加速解决方案
Ryamax®Smart NIC 支持的云加速解决方案旨在满足 Web 级云和网络需求。通过利用“开放标准、平台和软件定义“的方法,我们提供了从软件到硬件的白盒 Smart NIC 解决方案,以减轻 CPU 负荷并响应实时数据中心网络的服务请求。
2020-11-20 |
云加速
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SmartNIC
,
Ryamax
Vitis 定量金融库解决方案
Vitis 定量金融 API (L3) 可在您的 C、C++ 或 Python 主机应用中直接调用,非常适合针对 Xilinx 能够为定量金融工作负载带来的性能优势快速进行原型设计和评估。使用这些预先构建的加速器,不需要预先具备硬件设计经验,也不需要学习曲线。
2020-11-19 |
Vitis 软件平台
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金融分析
【交易技术前沿】加速行情实现,提升金融交易能效——基于FPGA的超低延时行情系统
本文通过介绍基于FPGA 研发的超低延时行情系统,对FPGA 硬件设计与实现、延时性能等内容进行深入剖析,希望有助于交易团队、科技公司等相关方进一步探索FPGA的研究和应用,进而提升交易服务质量、改善投资环境。
2020-11-19 |
金融交易
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FPGA加速
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FPGA交易系统
解决数据孤岛的联邦学习了解一下?
本次公开课将详细介绍联邦学习,以及针对联邦学习中存在的诸如同态加密、密态运算等复杂计算力问题,结合 FPGA 高并行、高定制、低延迟等特性,分享在联邦学习中具体的 FPGA 加速方案和成果,使得计算性能和效率大幅提升。
2020-11-18 |
机器学习
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联邦学习
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AI
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每日头条
Xilinx、Spline.AI、AWS 推出 X 射线分型深度学习模型和参考设计
赛灵思宣布推出全功能医疗 X 射线分型深度学习模型和参考设计套件,这是赛灵思与 Spline.AI 及亚马逊网络服务(AWS)强强携手共同取得的合作成果。这种高性能模型部署在赛灵思 Zynq® UltraScale+™ MPSoC ZCU104 器件之上,并采用了赛灵思深度学习处理器单元(DPU)。该 DPU 是一种软 IP 张量加速器,它的强大功能足以支持运行各种神经网络
2020-11-18 |
深度学习
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ZCU104
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DPU
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每日头条
GPU “抗压”不行还费电,FPGA将成深度学习“新基建”!
深度学习的突飞猛进,给GPU插上了腾飞的翅膀,英伟达和AMD的显卡成为人工智能的「硬通货」。但是GPU固有的一些缺陷,让它的大规模应用受到约束,更加抗造的FPGA有望成为AI新的「底层建筑」
2020-11-17 |
FPGA
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深度学习
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新基建
Xilinx 携手三星推出业界首款灵活应变的计算存储驱动器
赛灵思公司与三星电子有限公司今日宣布推出三星 SmartSSD® 计算存储驱动器(CSD)。基于赛灵思 FPGA 的 SmartSSD CSD 是业界首款灵活应变的计算存储平台,能够提供数据密集型应用所需的性能、定制能力和可扩展能力。
2020-11-11 |
SmartSSD
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FPGA加速器
,
计算存储驱动器
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每日头条
Xilinx Vitis AI 喜获 Aspecore 年度软件及工具奖
11 月 5 日,致力于加速人工智能推断的赛灵思开发软件平台——Vitis AI,在全球电子工程领域知名媒体机构 ASPENCORE 主办的“2020 全球电子成就奖(World Electronics Achievement Awards,WEAA)”评选活动中,荣膺“2020 全球电子成就奖年度软件/工具”。
2020-11-11 |
Vitis-AI
,
Aspecore
Vitis AI 与 Zynq SoC/MPSoC 齐获“维科杯”奖 - 你有使用吗?
OFweek 2020 第五届“维科杯”评选结果揭晓,赛灵思在人工智能与物联网领域“两开花”—— Vitis AI 与 Zynq SoC / MPSoC 系列产品双双获奖。其中 Vitis AI 斩获维科杯·OFweek 2020 人工智能行业优秀产品应用奖,Zynq SoC/ MPSoC 系列产品荣膺维科杯·OFweek 2020 物联网行业创新技术产品奖。
2020-11-05 |
维科杯
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Vitis-AI
,
Zynq-MPSoC
赛灵思在最新 MLPerf 推断基准测试中实现图像分类最高峰值性能效率
测试系统使用赛灵思 Alveo U250 加速器卡,该卡以 Mipsology 优化的领域专用架构 (DSA) 为基础。基准测试测量了我们基于 Alveo 的定制 DSA 在离线模式下以 5,011 图像/秒的速度执行基于 ResNet-50 基准的图像分类任务的效率。ResNet-50 以图像/秒为单位测量图像分类性能。
2020-11-05 |
赛灵思
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MLPerf
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Alveo-U250
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每日头条
直面挑战,新冠疫情激发新兴应用加速
在我们所有人的生活和工作因疫情陷入困顿之际,鼓舞我们大多数人继续前行的力量来自于社会与企业合作的一个又一个鲜活的抗疫案例,他们通过各种各样的技术和创新解决方案,助力抗击新冠疫情。与此同时, 新冠疫情也激发着各种新颖应用的加速实现。在此小编想介绍几个赛灵思的客户,他们正在积极开发并交付产品与服务,帮助预防、检测和治疗新冠病毒和其他疾病:
2020-11-05 |
EyeTech
,
新冠病毒
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FPGA加速
MLPerf:主流机器学习平台效率大 PK
MLPerf 组织最近发布了最新一轮机器学习性能测试结果,首次直接参加此次测试的“新力量” 赛灵思, 在最新 MLPerf 推断基准测试中取得了“图像分类”最高的性能/峰值成绩。TOPS(每秒万亿次运算) 是一个衡量性能效率的指标,意味着在给定 X 个硬件峰值计算量的情况下,赛灵思提供了最高的吞吐量性能。
2020-11-04 |
MLPerf
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机器学习
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人工智能
ASIC 与 FPGA 战事升级,谁是 5G 第二波最佳选择?
ASIC 与 FPGA 的嘴仗打了十几年,在 5G 第二波商用浪潮来临之时颇有战况升级的意味。一种声音是:5G 应用的复杂性和标准的不断演进,将使 FPGA 力压 ASIC 用量;另一种声音则是:在成本和功耗压力之下,5G 基站所采用的 FPGA 平台需要向 ASIC 过渡。
2020-11-04 |
5G应用
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FPGA 应用
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Zynq-RFSoC-DFE
Xilinx DPU 新玩法,加速 AI 应用落地
Xilinx® 深度学习处理器单元(DPU)是专用于卷积神经的可配置计算引擎网络。引擎中使用的并行度是设计参数,可以根据需要选择目标设备和应用程序。它包含一组高度优化的指令,并支持大多数卷积神经网络,例如 VGG、ResNet、GoogLeNet、YOLO、SSD、MobileNet、FPN 等
2020-11-04 |
AI应用
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深度学习
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DPU
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