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付属品
- 必要な付属品
- Alveo U55C カードでの開発には Alveo プログラマブル ケーブルが必要です。マイクロ USB に対応し、ホスト PC から Alveo U55C カード メンテナンス コネクタ間を接続します。
AMD Alveo™ U55C 高性能コンピュート カード
AMD の Alveo™ U55C 高性能コンピュート カードは、金融コンピューティング、機械学習、計算用ストレージ、およびデータ検索/分析におけるワークロードに対して最適化したアクセラレーション機能を提供します。
- 価格: $4,747.00
- パーツ番号:
- A-U55C-P00G-PQ-G
- リードタイム: 16 weeks
このリードタイムは、数量が 2 個未満の場合に適用されます。2 個以上の場合は、営業担当者にお問い合わせください。
パートナー ネットワークをご紹介します
概要
高性能 Virtex™ XCU55 UltraScale+ FPGA を搭載した Alveo U55C カードは、広帯域幅メモリ (HBM2) と 200 Gb/s の高速ネットワーク機能をシングル スロットのスモール フォーム ファクター カードに統合した、あらゆるサーバーでの運用に対応できるカードです。
U55C アクセラレータ カードには、新たに AMD の規格ベースの API 駆動型クラスタリング ソリューションが備わり、C/C++ プログラミングにも対応しています。このソリューションは、計算負荷の高い大規模ワークロードに最適であるため、1000 ノード以上の大規模な環境で FPGA の性能優位性が顕著に現れます。特定のハードウェアの依存しないため、設計者は、既存のデータセンター インフラやネットワークを利用して、簡単に HPC クラスタリングを実装できます。
PCI Express® (PCIe®) Gen3 x16 またはデュアル Gen4 x8 をサポートし、460 GB/s 帯域幅での 16 GB の広帯域幅メモリ (HBM2)、さらにデュアル QSFP28 コネクタで 2 x 100 Gb/s のイーサネット ネットワーク機能が含まれています。
Alveo アクセラレータ カードの利用は、一般的なデータセンター ワークロード向けに AMD およびパートナーが提供するアプリケーションの広範なエコシステムでサポートされています。カスタム ソリューションの場合、AMD のアプリケーション開発者向けツール スイート (Vitis™ 環境) と機械学習スイートが、差別化されたアプリケーションを市場に投入するためのフレームワークを提供します。
主な機能と利点
性能と効率が向上
- 16 GB HBM メモリと PCIe Gen4 インターコネクトで、より高速なアプリケーション性能を実現
- 8x 25GbE または 2x 100Gb をサポートする 2x100G ネットワークで低レイテンシのネットワーク性能を提供。
適応性 – あらゆるワークロードを高速化
- 計算、ネットワーク、ストレージのワークロードを高速化
- HPC ワークロード (コンピューター支援エンジニアリング (CAE)、ビッグ データ分析、Finite Engineering Method (FEM)、信号処理) に最適
- スケールアップ/スケールアウト システム アーキテクチャに最適
アクセシブル – クラウド ↔ オンプレミス間のモビリティ
- スケールアウト アーキテクチャにより、オンプレミスとクラウド間のデータベース移行が可能
- ネットワークに接続
- COTS ソリューションの拡張が可能
- 標準的な DC で運用可能
- 既存の DC インフラを使用可能
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演算リソース
- ルックアップ テーブル (LUT)
1,304K
- レジスタ
2,607K
- DSP スライス
9,024
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寸法
- 高さ
フル ハイト
- 長さ
ハーフレングス
- 幅
シングル スロット
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メモリ
- HBM メモリ容量
16 GB
- HBM 総帯域幅
460 GB/s
- 内部 SRAM の容量
43 MB
- 内部 SRAM の総帯域幅
35 TB/s
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[Physical Interfaces]
- PCI Express
Gen3 x16、2 x Gen4 x8
- ネットワーク インターフェイス
2x QSFP28
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ツール サポート
- Vitis 開発環境
〇
- Vitis プラットフォーム
Gen3 x16 XDMA
- Vivado Design Suite
〇
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消費電力と熱管理
- 最大総消費電力
150W
- 標準電力
115W
- 熱冷却
パッシブ
- ターゲット ワークロード
ビッグ データの分析と検索、金融コンピューティング、計算ストレージ、機械学習
詳しい製品仕様は、データシートを参照してください。