This site uses cookies. By continuing to browse the site you are agreeing to our use of cookies. Read our privacy policy>

Se precisar de ajuda, clique aqui:

Placas aceleradoras FPGA série FX

As placas aceleradoras FPGA série FX da Huawei maximizam o desempenho graças às 16 rotas de interconexão PCIe 3.0 e às duas portas de rede de 100 GE. As placas usam os chips Xilinx UltraScale+ 16-nm VU9P e VU5P e aceitam até 32 GB de memória externa. As placas da série FX são otimizadas para cargas de trabalho como Inteligência Artificial (IA), sequenciamento genético, codificação de vídeos, processamento de imagens, compactação de dados e processamento em rede. Elas se destacam por oferecerem potência de computação e conexões de dados de grande largura de banda para vários tipos de serviços com aceleração de hardware, além de ajudarem a potencializar os data centers com eficiência energética otimizada.

Cenários de aplicação

  • fpga Scenarios 3

    Processamento de vídeos

    Aplicativos de vídeo, como reconhecimento e classificação automáticos de imagens, pesquisa de imagens, transcodificação, renderização em tempo real, transmissões ao vivo e realidade virtual e aumentada, exigem o alto desempenho de computação em tempo real oferecido pelos servidores FPGA. Com soluções de vídeo rentáveis, são ideais para cenários de vídeo. Elas reduzem os custos de implantação de codificação H.265 em 40%, melhoram a taxa de compactação de codificação H.265 de 30% a 50% em comparação com H.264 e reduzem de 30% a 50% os gastos de redes de distribuição de conteúdo com transmissões HD ao vivo.

  • images codec 2

    Transcodificação de imagens

    A expansão de conteúdos com imagens continua com o rápido desenvolvimento de tecnologias como big data, Internet das coisas (IoT), interconexão móvel e computação em nuvem, consumindo uma grande parte dos recursos de servidor. O servidor FPGA conta com vantagens como uma computação paralela eficaz, alta produtividade e baixa latência, além de ser ideal para resolver problemas como baixa concorrência de processamento de CPU, processamento lento de imagens e alto consumo de recursos de computação. TCO 1/7 menor que o original, desempenho 15x melhor e latência reduzida a 1/3.

  • fpga Scenarios 2

    Pesquisa com genomas

    A medicina de precisão envolve análise e sequenciamento de genes, assim como a análise ágil de grandes volumes de dados médicos e biológicos. Vários campos, como o desenvolvimento de produtos farmacêuticos e a manipulação molecular, também exigem processamento de um grande volume de dados e aceleração de hardware para solucionar gargalos no desempenho da computação aplicada à biologia. Os servidores FPGA atendem a essas exigências com seu excepcional desempenho de computação com hardware programável 6x melhor. Redução de 40% no CAPEX, redução de 80% no espaço de implantação e consumo de energia 70% menor.

  • fpga Scenarios 4

    Análise financeira

    A indústria financeira tem requisitos rigorosos de capacidade de computação, exigindo latência baixíssima e resposta rápida de alta produtividade. Os cenários de serviço incluem computação financeira baseada no modelo binomial de precificação, transações financeiras de alta frequência, algoritmos de transações de fundos e títulos, análise de risco financeiro e tomada de decisões, além de garantia de segurança de transação. O servidor FPGA é uma solução otimizada de aceleração de hardware com tecnologia programável para cenários desse tipo. Em determinados cenários, o servidor FPGA torna o desempenho 100x melhor em relação ao que é alcançado por meio de software. Os servidores FPGA também aprimoram o desempenho da computação e a exatidão da análise, tudo isso com baixíssima latência graças aos seus circuitos de hardware personalizados.

  • fpga deep learning

    Aprendizagem profunda

    Em aprendizado de máquina, redes neurais multicamada consomem um grande volume de recursos de computação. O processo de treinamento envolve gestão de grandes volumes de dados, enquanto o processo de inferência exige latência baixíssima. Além disso, algoritmos de aprendizado de máquina são aprimorados continuamente. As placas aceleradoras FPGA atendem a essas exigências porque contam com computação paralela, hardware programável, baixa potência e baixa latência. As placas aceleradoras FPGA oferecem o design ideal de circuito de hardware para diversos algoritmos de aprendizado de máquina, sendo capaz de atender a exigências rigorosas de computação de alto volume e baixíssima latência. Portanto, as placas aceleradoras FPGA são uma solução atraente para satisfazer as exigências de hardware de aprendizado de máquina. Com as placas FPGA, a produtividade aumenta 1,5x e a latência cai pela metade.

Huawei

Especificações

Modelo FX600 FX300
Fator forma Altura total, 3/4 do comprimento Altura total, comprimento total
FPGA Xilinx UltraScale+ 16-nm VU9P
2.586K LE, 6.800 DSP
345,9 Mbit/s
Xilinx UltraScale+ 16-nm VU5P
1.314K LE, 3.474 DSP
168,2 Mbit/s
PCIe 16 x PCIe 3.0 16 x PCIe 3.0
Memória 4 DIMMs DDR4, ECC SDRAM de 8 GB/16 GB, 2,400 MHz e 64 bits 2 DIMMs DDR4, ECC SDRAM de 16 GB, 2,133 MHz e 64 bits
Rede 2 portas QSFP28 de 100 GE, compatíveis com 40 GE 2 portas QSFP28 de 100 GE
Fonte de alimentação Arrefecimento passivo
Até 200 W
Arrefecimento passivo
Até 75W
Indicadores/Botões Indicador de status
Indicador de status de porta óptica
Botão dourado de autorrecuperação
Indicador de status
Indicador de status de porta óptica
Botão dourado de autorrecuperação
Configuração Configuração FPGA por JTAG
Memória flash QSPI de 1 Gbit/s
Configuração FPGA por JTAG
Memória flash QSPI de 1 Gbit/s
Temperatura 0°C a 45°C (32°F a 113°F) 0°C a 45°C (32°F a 113°F)

Para parceiros

Se você já é um parceiro, clique aqui  para obter mais recursos de marketing.
Clique aqui topara visitar a zona do parceiro para verificar o status do pedido, gerenciar pedidos, obter suporte ou saber mais sobre os parceiros da Huawei.