2025-02-13
「AXVU13F」Virtex UltraScale+ XCVU13P + Jetson Orin NX
繼發(fā)布 AMD Virtex UltraScale+ FPGA PCIE3.0 開發(fā)平臺 AXVU13P 后，ALINX 進一步研究尖端應用市場，面向 AI+ 場景進行優(yōu)化設計，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)存條插槽升級為最大支持 32G，并且支持多達 4 個 FMC+ 擴展接口，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 結合了 Jetson Orin NX GPU 在 AI 推理任務方面的優(yōu)勢，使其更適用于需要和人工智能結合的領域。
距離 2023 AI 元年剛剛過去 2 年，AI 發(fā)展速度之快、應用范圍之廣已超乎想象。可以預見，人工智能將逐步滲透進各行各業(yè)，從方方面面影響人們的生活。對廠商或企業(yè)來說，如何更具性價比地打造 AI+ 設備將成為提升生產(chǎn)力和效益的關鍵。 這正是 ALINX 設計 高端 FPGA + GPU 方案 的價值所在。 試想一些典型的 AI 應用場景，比如工業(yè)質(zhì)檢，既要毫秒級的機械臂控制，又需運行精密的視覺算法；又如智慧醫(yī)院，既要保護患者隱私在本地處理 CT 影像，又要保證 AI 診斷的準確性。單一芯片方案在這里捉襟見肘：GPU 擅長處理深度學習卻難以實現(xiàn)精準的實時控制，F(xiàn)PGA 能保證納秒級響應卻在 AI 模型部署上效率低下。 若使用特定 ASIC，也要承擔 AI 推理算法迭代速度過快的風險。一旦流片完成，將無法調(diào)整其計算邏輯。 企業(yè)在選擇 AI 推理硬件時，除了關注性能和功耗，還需要考慮整體擁有成本（TCO），包括開發(fā)成本、部署成本和維護成本。然而，傳統(tǒng)硬件架構在這方面存在明顯痛點： ASIC 設計成本極高，開發(fā)周期長（通常需 12-24 個月），適用于大規(guī)模量產(chǎn)的消費級 AI 芯片，但對于中小型企業(yè)或特定行業(yè)應用，ROI 并不劃算。 GPU 受限于固定的指令集和數(shù)據(jù)流架構，在邊緣計算環(huán)境下通常無法發(fā)揮最高效能，導致計算資源利用率偏低，進一步增加了單位算力的成本。 當前 AI 推理市場急需一種能夠兼顧高性能、低功耗、靈活性和經(jīng)濟性的計算架構，以解決現(xiàn)有 ASIC 和 GPU 的局限性，滿足實際應用需求。 ALINX 分別汲取 AMD 和英偉達之長，設計了基于 AMD Virtex Ultrascale+ FPGA（XCVU13P）和 NVIDIA Jetson Orin NX GPU 的超高端開發(fā)平臺 AXVU13F。
AMD Virtex Ultrascale+ VU13P AMD Virtex Ultrascale+ 系列芯片是目前市場上最強大的 FPGA 之一，在 UltraScale 架構中具有最高收發(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+ 將全新存儲器、3D-on-3D 和多處理 SoC (MPSoC) 技術進行完美結合，能夠在高度并行計算的應用（如視頻處理、AI推理）中實現(xiàn)領先一代的價值。 Jetson Orin NX Jetson Orin NX 集成了 NVIDIA 強大的 Ampere 架構 GPU，專為邊緣計算和 AI 推理任務設計，支持強大的深度學習模型推理能力，適用于圖像識別、物體檢測、自然語言處理等領域。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)絡時的流暢運行。 平臺的設計不僅提供了強大的計算能力和靈活性，還通過豐富的外設擴展接口，使得開發(fā)者能夠根據(jù)不同應用需求進行高度定制化，進一步提高系統(tǒng)的整體性能。
FPGA 端 4 個 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 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 的結合為開發(fā)者提供了一個極具靈活性的開發(fā)平臺，能夠應對不同類型的 AI 推理任務。以智能汽車與自動駕駛為例，F(xiàn)PGA 處理傳感器數(shù)據(jù)的預處理和初步分析，GPU 負責深度學習推理，執(zhí)行復雜的路徑規(guī)劃和目標檢測，確保自動駕駛系統(tǒng)在實時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、高效的圖像識別和決策處理的場景，如工業(yè)檢測、視頻監(jiān)控等。 ALINX 提供完整的用戶開發(fā)手冊和工具鏈與全備的技術支持，幫助您縮短從原型到量產(chǎn)的周期。
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