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Cartes accélératrices FPGA FX-Series

Les cartes accélératrices FPGA FX-Series de Huawei fournissent des performances maximales avec 16 voies d'interconnexion PCIe 3.0 et deux ports réseau 100 GE. Les cartes exploitent les puces Xilinx UltraScale+ 16-nm VU9P et VU5P et prennent en charge jusqu'à 32 Go de mémoire externe. Les cartes FX-Series sont optimisées pour les charges de travail comme l'Intelligence Artificielle (IA), le séquençage de génome, l'encodage vidéo, le traitement de l'image, la compression de données et le traitement du réseau. Elles fournissent une impressionnante puissance de calcul et des connexions de données à large bande passante pour différents types de services d'accélération matérielle et dynamisent les data centers en les dotant d'une efficacité énergétique optimale.

Scénarios d'application

  • FPGA

    Traitement vidéo

    Les applications vidéo, comme la classification et la reconnaissance automatiques de l'image, la recherche d'images, le transcodage, le rendu en temps-réel et la diffusion en direct, sans oublier la réalité virtuelle et augmentée, exigent une puissance de calcul en temps réel hautes performances qui peut être fournie par les serveurs FPGA. Offrant des solutions vidéo économiques et parfaitement adaptées aux scénarios vidéo, ces serveurs réduisent les coûts de déploiement d'encodage H.265 de 40 %, améliorent le taux de compression de l'encodage H.265 de 30 % à 50 % par rapport au H.264 et réduisent les dépenses de diffusion en direct HD de 30 % à 50 % pour les réseaux de diffusion de contenu.

  • Images Codecs

    Transcodage d'images

    L'extension du contenu des images se poursuit avec le développement rapide de technologies comme le Big Data, l'IoT, l'interconnexion mobile et le cloud computing, qui exigent une grande quantité de ressources serveur. Le serveur FPGA propose des avantages comme un calcul parallèle efficace, un débit élevé et une faible latence. Il résout efficacement les problèmes de faible puissance de traitement CPU simultané, de lenteur du traitement de l'image et de consommation élevée des ressources de calcul. Le coût total de propriété représente moins de 1/7 du coût d'origine, la performance est multipliée par 15 et la latence est réduite à 1/3.

  • FPGA

    Recherche sur le génome

    La médecine de précision est rendue possible par le séquenç;age et l'analyse du génome, ainsi que l'analyse rapide de nombreuses données biologiques et médicales. De nombreux domaines, comme le développement pharmaceutique et la sélection moléculaire, exigent également un traitement de données de masse et une accélération matérielle pour éliminer les goulots d'étranglement de performance du calcul biologique. Les serveurs FPGA répondent à ces exigences, grâce à leur remarquable performance de calcul matériel programmable, jusqu'à 6 fois supérieure. Les dépenses d'investissement sont réduites de 40 %, l'espace de déploiement diminue de 80 % et la consommation énergétique baisse de 70 %.

  • FPGA

    Analyse financière

    Le secteur financier est soumis à des exigences drastiques en matière de capacités de calcul, d'où la nécessité d'une réponse rapide basée sur une très faible latence et un débit élevé. Les scénarios de service incluent le calcul financier basé sur le modèle d'arborescence tarifaire, les transactions financières à haute fréquence, les algorithmes de transaction de fonds et de titres, une prise de décisions et des analyses des risques financiers, ainsi que la préservation de la sécurité des transactions. Le serveur FPGA propose une solution d'accélération matérielle optimale pour ces scénarios, mettant à profit une technologie d'accélération matérielle programmable. Dans certains scénarios, un serveur FPGA offre des performances 100 fois supérieures aux résultats obtenus par logiciel. Les serveurs FPGA optimisent également les performances de calcul et la précision des analyses, tout en garantissant une très faible latence grâce à des circuits matériels personnalisés.

  • Deep learning

    Les réseaux de neurones multicouches du machine learning nécessitent des ressources de calcul abondantes. Le processus de formation implique une gestion de données de masse, tandis que le processus d'inférence nécessite une très faible latence. En outre, les algorithmes de machine learning n'ont de cesse de s'améliorer. Les cartes accélératrices FPGA répondent à ces exigences, grâce à leur capacité de calcul parallèle, à leur matériel programmable, à leur consommation réduite et à leur faible latence. Les cartes accélératrices FPGA fournissent de manière dynamique une conception de circuit matériel optimale, adaptée à différents algorithmes de machine learning et répondant aux exigences strictes en matière de calcul de masse et de très faible latence. Ainsi, les cartes accélératrices FPGA constituent une solution convaincante pour répondre aux besoins matériels du machine learning. Grâce aux cartes FPGA, le débit est multiplié par 1,5 et la latence est réduite de moitié.

Huawei

Spécifications

Modèle FX600 FX300
Format Pleine hauteur, longueur 3/4 Demi-hauteur, demi-longueur
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 PCIe 3.0 16 PCIe 3.0
Mémoire 4 DIMM DDR4, 8 Go/16 Go de SDRAM ECC 64 bits 2 400 MHz 2 DIMM DDR4, 16 Go de SDRAM ECC 64 bits 2 133 MHz
Réseau 2 ports QSFP28 100 GE, compatibles 40 GE 2 ports QSFP28 100 GE
Refroidissement Refroidissement passif
Jusqu'à 200 W
Refroidissement passif
Jusqu'à 75 W
Voyants/boutons Voyant d'état
Voyant d'état du port optique
Bouton d'auto-réparation doré
Voyant d'état
Voyant d'état du port optique
Bouton d'auto-réparation doré
Configuration Configuration FPGA via JTAG
Mémoire flash QSPI 1 Gbit/s
Configuration FPGA via JTAG
Mémoire flash QSPI 1 Gbit/s
Température 0°C à 45°C (32°F à 113°F) 0°C à 45°C (32°F à 113°F)

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