XC7K410T-2FF676C_AD22100AR导读
利用RoCE v2和资料中心衔接并结合200 Gbps频宽，这款API驱动的丛集解决方案使Alveo网络在效能和延迟方面得以媲美InfiniBand网络，且无须限制特定供应商。。
机器学习不仅有助于提高 QoR，还能缩短编译时间，并根据设计模式预测和加快设计收敛策略。研究显示，与传统 EDA 算法相比，QoR 比最初提高了 10%。
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XC7K355T-1FFG90II XC7K355T-2FBG676C XC7K355T-2FBG676I XC7K355T-2FBG901C XC7K355T-2FBG901I 。
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XC7K325T-FFG900 XC7K325T-FFG900A XC7K325T-FFG900ABX XC7K325TFFG900ACX XC7K325T-FFG900ACX 。
XC7K325T-1FB900I XC7K325T-1FBG900C XC7K325T-1FBG900I XC7K325T-1FF676C XC7K325T-1FF676I 。
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在架构上，像Alveo卡一般的FPGA加速器，能以最低成本为许多运算密集型的作业负载提供最高效能。我们透过导入基于标准的作法，使客户能在现有的基础设施和网络上打造Alveo HPC丛集。
它是业界首个基于机器学习优化算法，以及先进的、面向团队协作的设计流程打造的 FPGA EDA 工具套件，借助基于机器学习的算法将 QoR 平均提升了 10%，并以模块化设计将编译时间平均缩短了 5 倍。今年 6 月，赛灵思发布了 Vivado ML 版。
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