Khả năng sản xuất của bo mạch gia tốc InferX X1P1 PCIe
Flex Logix Technologies, nhà cung cấp máy gia tốc suy luận cạnh AI và eFPGA IP, đã công bố khả năng sản xuất của bo mạch gia tốc InferX X1P1 PCIe.
Được thiết kế để mang lại khả năng tăng tốc suy luận AI hiệu suất cao cho các máy chủ biên và hệ thống thị giác công nghiệp, bảng mạch InferX X1 PCIe đã được thiết kế để cung cấp cho khách hàng khả năng suy luận AI nâng cao khi yêu cầu độ chính xác cao, thông lượng cao và công suất thấp trên các mô hình phức tạp.
Tận dụng kiến trúc mảng TPU động, bo mạch được thiết kế xung quanh việc xử lý độ trễ thấp của khối lượng công việc Batch = 1 với trọng tâm đặc biệt là các ứng dụng Edge Vision đầy thách thức. InferX X1 cung cấp hiệu suất vượt trội hàng đầu, đồng thời vẫn linh hoạt cho phép khách hàng chuyển đổi liền mạch sang các mô hình AI mới trong tương lai và thích ứng với các giao thức và yêu cầu hệ thống đang thay đổi.
Dana McCarty, Phó Chủ tịch Bán hàng và Tiếp thị cho Sản phẩm Suy luận của Flex Logix cho biết: “X1P1 đã liên tục thể hiện một đề xuất giá trị vượt trội cho những khách hàng đang tìm kiếm khả năng tăng tốc suy luận hiệu quả nhưng hiệu suất cao trong các ứng dụng tiên tiến. “Chúng tôi không chỉ thực hiện lời hứa mang các khả năng AI cao cấp đến với số lượng lớn các thị trường chính mà còn cho phép khách hàng của mình chứng minh thiết kế của họ trong tương lai bằng cách cho phép họ hỗ trợ các mô hình đang phát triển, điều mà nhiều sản phẩm của đối thủ cạnh tranh không cung cấp được. . ”
Công ty tuyên bố rằng bo mạch InferX X1P1 cung cấp khả năng tăng tốc suy luận AI hiệu quả nhất cho các khối lượng công việc AI cạnh như Yolov3. Nhiều khách hàng cần khả năng phát hiện đối tượng hiệu suất cao, năng lượng thấp và các khả năng xử lý hình ảnh độ phân giải cao khác cho thị giác robot, bảo mật, phân tích bán lẻ và nhiều ứng dụng khác.
Bo mạch InferX X1P1 có sẵn với số lượng sản xuất bắt đầu từ tháng 2021 năm 1. Flex Logix cũng cung cấp bộ công cụ phần mềm để hỗ trợ chuyển mô hình của khách hàng sang bo mạch X1PXNUMX.