Die Beschleunigerkarten des Typs Alveo von Xilinx sollen die Performance von Industrie-Standard-Servern in lokalen und Cloud-basierten Rechenzentren drastisch erhöhen. Alveo U200 und Alveo U250 basieren auf dem Xilinx Ultra Scale+ FPGA.
Beim Machine Learning erhöht Alveo U250 den Durchsatz für Echtzeit-Inferenz um den Faktor 20 gegenüber High-End-CPUs und um mehr als das Vierfache in Sub-2-ms Applikationen mit niedriger Latenz gegenüber Akzeleratoren mit fester Funktion wie High-End-GPUs. Darüber hinaus reduzieren die Alveo-Beschleunigerkarten die Latenz um das Dreifache gegenüber GPUs. Sie bieten somit, laut Anbieter, signifikante Vorteile in Applikationen mit Echtzeit-Inferenz. Auch lassen sich Applikationen wie Datenbank-Suche beschleunigen, so dass sie CPUs dabei um das 90-fache überbieten.
Beide sind ab sofort in Produktionsstückzahlen lieferbar. Wie die gesamte Xilinx-Technologie lässt sich die Hardware anwenderseitig rekonfigurieren, um sie für wechselnde Workloads, neue Standards und aktualisierte Algorithmen zu optimieren, ohne dass dabei Kosten für die Änderungen anfallen. Alveo wird von einem Ökosystem an Partnern und OEMs unterstützt, die Schlüsselapplikationen für AI/ML, wie Video-Transcoding, Datenanalytik, Finanzrisiko-Modellierung, Sicherheitstechnik und Genomik-Forschung entwickelt und qualifiziert haben. mc