Weltweit führender Anbieter von AI-eingebetteten Lösungen
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Durch die Optimierung der Architektur spezifischer Domänen.
Erzielen maximale Throughput und ultär niedrige Latenz.
Durch Umkonfiguration der Hardware
Schnellere Anpassung an ständig ändernde Arbeitslasten
rechnerbar berechnbar
Verschiedene Beschleunigungsanwendungen für Speicher- und Netzwerksbeschleunigung
Beschleunigen Sie Video- und Bildlasten, wie z.B. Video-Transkodierung, Echtzeit-Streaming und Bildverarbeitung.
Mit der Xilinx-Ecosystem zu einer Vielzahl von Datenbank- und Datenanalyseaufgaben beschleunigen.
Beschleunigen einer Vielzahl von Workloads, wie beispielsweise die Beschleunigung von Ticket zu Trade, Prä-Trade-Risikoprüfungen und die Verarbeitung von Marktdaten.
Beschleunigen einer breiten Palette grundlegender Anwendungen, von der Genomsequenzierung bis zur Wettermodellierung und darüber hinaus Anwendungen, die die nationale Sicherheit mit ultrierender Prozessgeschwindigkeit und Flexibilität verstärken.
Beschleunigen Sie anspruchsvolle Netzwerkarbeitslasten wie Verschlüsselung, Komprimierung, Filterung, Deep-Packet-Inspektion und virtuelles Switching und Routing.
Bereitsignifikant die Effizienz von Systemebene TCO und Speicherlasten, wie z.B. Aufwand für Fehlerkorrektur-Codierung, Komprimierung und Hash-/Deduplizierung, verbessern.
Gesamte Anwendungsbeschleunigung - Beschleunigung von KI-Infervorgängen, Vorverarbeitung/Nachverarbeitung und anderen kritischen Workloads durch Verwendung von domänenspezifischer Architektur.
Für niedrige Latenzzeiten bei künstlicher Intelligenz-Infерenz kann Xilinx bei geringer Latenz den höchsten Durchsatz bei einer breiten Palette an Netzwerken und Datentypen erreichen.
Rechenzentren greifen zunehmend Künstliche Intelligenz an, um verschiedene Aufgaben von der Geräteüberwachung bis zur Serveroptimierung zu verwalten.
FPGA-basierter adaptiver Rechner ist im Kern des Rechenzentrums und in vielen Fällen die effizienteste Methode, um komplexe KI-Workloads auszuführen.
Die kostengünstigste Lösung. Lesen Sie E-Books, um zu erfahren, wie adaptive Rechentechnik die Beschleunigung unterstützen kann.
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