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采用賽靈思 Alveo 數(shù)據(jù)中心加速器卡的賽靈思 xDNN 處理引擎是一款高性 能高能效 DNN 加速器，在原始性能和功率效率（用于實(shí)時推斷工作負(fù)載） 方面優(yōu)于當(dāng)今眾多常見的 CPU 和 GPU 平臺。xDNN 處理引擎可通過 ML Suite 在眾多云環(huán)境（例如 AWS EC2 或 Nimbix NX5）中使用。
Xilinx? 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (xDNN) 引擎使用 Xilinx? Alveo? 數(shù)據(jù)中心加速器卡提 供高性能、低時延、高能效的 DNN 加速。通過保持較低能源成本以及最大 限度地減少實(shí)現(xiàn)過程中所需的特定加速器的數(shù)量，可以顯著降低總體擁有 成本 (TCO)。 賽靈思 Alveo 加速器卡在高性能、高能效、靈活的機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 推斷方面 表現(xiàn)出色。xDNN 處理引擎已被開發(fā)用于一般執(zhí)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)，如 ResNet50、GoogLeNet v1、Inception v4 - 甚至包含自定義層的 CNN。 本白皮書概述了 xDNN 硬件架構(gòu)和軟件堆棧，以及支持“業(yè)界一流”高能 效推斷聲明的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)。
Xilinx? 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (xDNN) 引擎使用 Xilinx? Alveo? 數(shù)據(jù)中心加速器卡提 供高性能、低時延、高能效的 DNN 加速。通過保持較低能源成本以及最大 限度地減少實(shí)現(xiàn)過程中所需的特定加速器的數(shù)量，可以顯著降低總體擁有 成本 (TCO)。 賽靈思 Alveo 加速器卡在高性能、高能效、靈活的機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 推斷方面 表現(xiàn)出色。xDNN 處理引擎已被開發(fā)用于一般執(zhí)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)，如 ResNet50、GoogLeNet v1、Inception v4 - 甚至包含自定義層的 CNN。 本白皮書概述了 xDNN 硬件架構(gòu)和軟件堆棧，以及支持“業(yè)界一流”高能 效推斷聲明的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)。
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