「AXVU13F」Virtex UltraScale+ XCVU13P + Jetson Orin NX

繼發(fā)布 AMD Virtex UltraScale+ FPGA PCIE3.0 開發(fā)平臺(tái) AXVU13P 后，ALINX 進(jìn)一步研究尖端應(yīng)用市場(chǎng)，面向 AI+ 場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，推出AXVU13F。

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 NXGPU 在 AI 推理任務(wù)方面的優(yōu)勢(shì)，使其更適用于需要和人工智能結(jié)合的領(lǐng)域。

距離 2023 AI 元年剛剛過去 2 年，AI 發(fā)展速度之快、應(yīng)用范圍之廣已超乎想象。可以預(yù)見，人工智能將逐步滲透進(jìn)各行各業(yè)，從方方面面影響人們的生活。對(duì)廠商或企業(yè)來說，如何更具性價(jià)比地打造 AI+ 設(shè)備將成為提升生產(chǎn)力和效益的關(guān)鍵。

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(chǎng)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(chǎng)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。

AMD Virtex Ultrascale+ VU13P

AMD Virtex Ultrascale+ 系列芯片是目前市場(chǎng)上最強(qiáng)大的 FPGA 之一，在 UltraScale 架構(gòu)中具有最高收發(fā)器帶寬、最多 DSP 數(shù)量、最高內(nèi)置和封裝內(nèi)存可用性。Virtex Ultrascale+ 將全新存儲(chǔ)器、3D-on-3D 和多處理 SoC (MPSoC) 技術(shù)進(jìn)行完美結(jié)合，能夠在高度并行計(jì)算的應(yīng)用（如視頻處理、AI推理）中實(shí)現(xiàn)領(lǐng)先一代的價(jià)值。

Jetson Orin NX

Jetson Orin NX 集成了 NVIDIA 強(qiáng)大的 Ampere 架構(gòu) GPU，專為邊緣計(jì)算和 AI 推理任務(wù)設(shè)計(jì)，支持強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)模型推理能力，適用于圖像識(shí)別、物體檢測(cè)、自然語言處理等領(lǐng)域。8GB/16GB 的可選內(nèi)存容量保證了處理較大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)的流暢運(yùn)行。

平臺(tái)的設(shè)計(jì)不僅提供了強(qiáng)大的計(jì)算能力和靈活性，還通過豐富的外設(shè)擴(kuò)展接口，使得開發(fā)者能夠根據(jù)不同應(yīng)用需求進(jìn)行高度定制化，進(jìn)一步提高系統(tǒng)的整體性能。

FPGA 端

4 個(gè) FMC+ 接口

1 路 QSFP28 100G 光纖接口

6 路 SMA 接口

1 路千兆以太網(wǎng)接口

1 路 UART 接口

6 路 IO 擴(kuò)展接口等；

NVIDIA ORIN 端

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

高端 FPGA 和 GPU 的結(jié)合為開發(fā)者提供了一個(gè)極具靈活性的開發(fā)平臺(tái)，能夠應(yīng)對(duì)不同類型的 AI 推理任務(wù)。以智能汽車與自動(dòng)駕駛為例，F(xiàn)PGA 處理傳感器數(shù)據(jù)的預(yù)處理和初步分析，GPU 負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)推理，執(zhí)行復(fù)雜的路徑規(guī)劃和目標(biāo)檢測(cè)，確保自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在實(shí)時(shí)性和安全性上的表現(xiàn)。

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(chǎng)景，如工業(yè)檢測(cè)、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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審核編輯 黃宇