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而AMD和Xilinx方面，則一直以來合作緊密，此前為AMD EPYC（霄龍）數(shù)據(jù)中心處理器提供的NVMe HA，NVMe TC以及Embebded RDMA等一系列面向存儲系統(tǒng)的IP，可以幫助AMD構(gòu)建低延時的高效數(shù)據(jù)通路，從而實現(xiàn)高效的FPGA的存儲加速功能。事實上，類似的劇情早在2015年就已上演，當(dāng)年Intel（英特爾）以167億美元收購了FPGA制造商Altera，而Altera則也順勢為Intel后續(xù)的“CPU+xPU（GPU+FPGA+ASIC+eASIC）”戰(zhàn)略提供了最堅實的基礎(chǔ)。
這是當(dāng)時美國最大的并購交易，也是ADI有史以來最大一筆收購。2020年7月，美國芯片巨頭亞德諾半導(dǎo)體（Analog Devices Inc，ADI）宣布，計劃以209億美元的全股票方式收購競爭對手美信集成產(chǎn)品（Maxim Integrated Products），以提升其在包括電信在內(nèi)的多個行業(yè)的能力。
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它是一個預(yù)配置的、隨時可運行的圖像，用于在亞馬遜的 FGPA 加速 F1 上執(zhí)行 Dijkstra 的最短路徑搜索算法。 GraphSim 是基于圖的 ArtSim SSSP 算法。生成的存檔符合 RFC 1952 GZIP 文件格式規(guī)范。 Go 語言轉(zhuǎn)換至 FPGA 平臺使用軟件定義的芯片構(gòu)建定制的、可重編程的低延遲加速器。GZIP 加速器提供的硬件加速 gzip 壓縮速度比 CPU 壓縮速度快 25 倍。
這意味著除了拼塊本地的內(nèi)存，AI 引擎還可以訪問 3 個相鄰拼塊的本地內(nèi)存（除非拼塊位于陣列邊緣）。每個 AI 引擎拼塊都包含： 1 個拼塊互連模塊，用于處理 AXI4-Stream 和存儲器映射 AXI4 輸入/輸出 1 個存儲器模塊，其中包含 32 KB 數(shù)據(jù)內(nèi)存，細(xì)分為 8 個內(nèi)存 bank、1 個內(nèi)存接口、DMA 和各種鎖定。 1 個 AI 引擎 AI 引擎可訪問全部 4 個方向中的多達 4 個內(nèi)存模塊（作為 1 個連續(xù)存儲器塊）。
這使得它們在快速原型制作和快速出現(xiàn)的技術(shù)中擁有很高的價值。 在FPGA領(lǐng)域，英特爾是另一個主要參與者，其通過2015年收購Altera在該領(lǐng)域建立了自己的業(yè)務(wù)。賽靈思主要被稱為現(xiàn)場可編程邏輯門陣列（FPGA）的微芯片，是該領(lǐng)域的龍頭公司。與標(biāo)準(zhǔn)芯片不同，它們可以在生產(chǎn)后重新編程。
但請注意，多個內(nèi)核可在同一個 AI 引擎拼塊上運行，并共享處理時間。這些函數(shù)專用于 AI 引擎的矢量處理器，支持您從 AI 引擎中發(fā)掘出巨大的處理性能。標(biāo)量處理器將處理大部分代碼。賽靈思將提供預(yù)構(gòu)建內(nèi)核（包含在庫內(nèi)），以供用戶在其定制 Graph 中使用。任意 C/C++ 代碼均可用于對 AI 引擎進行編程。內(nèi)核用于描述特定計算進程。如果您的目標(biāo)是設(shè)計高性能內(nèi)核，那么應(yīng)考慮采用矢量處理器，它使用稱為內(nèi)部函數(shù)的專用函數(shù)。每個內(nèi)核都將在單一 AI 引擎拼塊上運行。
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XQ6VLX130T-1RF1156M XQ6VLX240T-1RF1759M XQ6VLX550T-L1RF1759I XQ6VSX315T-L1FFG1156I XQ6VLX240T-2RF1759I XQ6VLX240T-1RF1156M XQ6VLX240T-2FFG1156I XQ6VLX130T-1FFG1156M XQ6VLX130T-2FFG1156I XQ6VLX130T-1RF784I XQ6VLX130T-1FFG1156I. XQ6VLX240T-1RF784M XQ6VLX240T-2RF1156I. 。
XCS30XL-6BG256C XCS30XL-5VQG100I XCS30XL-5VQG100C XCS30XL-5VQ84I XCS30XL-5VQ84C XCS30XL-5VQ280I XCS30XL-5VQ280C XCS30XL-5VQ256I XCS30XL-5VQ256C XCS30XL-5VQ240I XCS30XL-5VQ240C XCS30XL-5VQ208I XCS30XL-5VQ208C XCS30XL-5VQ144I XCS30XL-5VQ144C XCS30XL-5VQ100I 。
XQ5VFX100T-2FFG1136I XQ5VFX130T-1FFG1738M XQ5VFX100T-1EF1738I XQ5VFX100T XQ5VFX130T-1FFG1738I XQ5VLX85-1EF676M XQ5VFX130T-1F1138I XQ5VFX100T-1F1136M XQ5VFX200T-DIE4058 XQ5VLX85-1EF676I XQ51FX130T-1EF1738I XQ5VFX130T-2EF1738I. XQ5VFX100T-1F1136I XQ51FX130T-2EF1738I XQ6VLX240T-2RF1156I XQ6VLX130T-1FFG1156I 。
XCV200-5BGG256I XCV200-5BGG256C XCV200-5BG352I XCV200-5BG352C XCV200-5BG256I XCV200-5BG256C XCV200-4PQG240I XCV200-4PQG240C XCV200-4PQ240I XCV200-4PQ240C XCV200-4PQ240 XCV200-4PQ240 XCV200-4FGG456I XCV200-4FGG456C XCV200-4FGG256I XCV200-4FGG256C XCV200-4FG456I XCV200-4FG456C 。
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acap的引入將有助于銷售人員在新的市場上與更高級別的競爭對手展開競爭。顯然，這是針對英特爾和英偉達的。靈活性是acap的核心賣點之一。由于較大的競爭對手altera在2015年已經(jīng)落入英特爾的囊中，銷售的新競爭對手已經(jīng)成為英特爾、nvida等公司。特別是在人工智能時代，賽靈思也希望利用這一優(yōu)勢實現(xiàn)對Intel和Invida的繼承。這相當(dāng)于銷售的成功推廣，這將在更高的層次上與英特爾和英偉達等公司展開競爭。面對英特爾、英偉達等競爭對手，我們應(yīng)該把重點放在銷售的核心競爭力上，即硬件水平可以根據(jù)不同的工作量和努力程度非常靈活、適應(yīng)性強，而不是在傳統(tǒng)領(lǐng)域與之競爭。
除此之外，賽靈思還發(fā)布了全球首款基于 FPGA 的開放計算加速器模塊(OAM)的概念驗證板。該夾層卡基于賽靈思UltraScale+? VU37P FPGA并搭載 8GB HBM 存儲器，符合開放加速器基礎(chǔ)設(shè)施(OAI)規(guī)格，可支持七條 25Gbps x8 鏈路，為分布式加速提供了豐富的模塊間系統(tǒng)拓?fù)洹?/p>
