FPGA für Deep-Learning-Inferenz

12.04.2019

Reutlingen, 12.04.2019 (PresseBox) - Die FPGA-basierte Beschleunigerkarte Mustang-F100 von ICP Deutschland ist für den Einsatz in industriellen Inferenzsystemen prädestiniert. Deep-Learning-Inferenz, Bild- und Videoverarbeitung in Echtzeit sowie Datenanalytik gehören dabei zu den Hauptanwendungen.

Die Mustang-F100 basiert auf der Intel® Arria® 10 GX1150 FPGA und ist mit 8GB on-board DDR4 RAM ausgestattet. Durch die Parallelität und den hohen Konfigurierungsgrad, die dem FPGA zu Eigen sind, kann die Mustang-F100 wechselnde Workloads und verschiedene Gleitkommazahlen verarbeiten. Darüber hinaus unterstützt sie eine Vielzahl von Topologien wie zum Beispiel AlexNet, ResNet oder Yolo Tiny. Von der klassischen Objekterkennung über die Video- und Bildklassifikation bis hin zur Gesichtserkennung oder Bildsegmentierung sind anwendungsseitig kaum Grenzen gesetzt. Dank integrierter Intel® Enpirion® Power Lösung weist die Mustang-F100 eine hohe Effizienz (<60W TDP), Leistungsdichte und Performance (bis zu 1,5 TFLOPs) auf. Die Leistung der Mustang-F100 wird durch die Kompatibilität mit dem Intel® OpenVINO™ Toolkit zusätzlich optimiert. Verschiedene Bibliotheksfunktionen, voroptimierte Betriebssysteme und vorgefertigte Trainingsmodelle beschleunigen den Time-to-Market dabei entscheidend.

Ihr kompaktes Profil (170x68x34mm) und standardisiertes PCIe Gen3 x8 Interface sorgen für eine problemlose Integration der KI-Beschleunigerkarte. Das Zuweisen einer individuellen Karten-ID ermöglicht die flexible Verwendung von mehreren Mustang-F100 in einem Inferenzsystem. Als passende Inferenzsysteme stehen unter anderem der FLEX-BX oder der TANK-870AI zur Verfügung. ICP unterstützt Kunden bei der Auswahl und der Integration der passenden Hardware.

Produktlink: https://www.icp-deutschland.de/industrie-pc/cpu-boards-cpu-karten/computing-accelerator/mustang-ca-cards/mustang-f100-a10-r10.html

Datenblatt: http://files.icp-deutschland.de/produkte/KC001777/web/icp/Mustang-F100-datasheet-20190221.pdf

 
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