1746-NI8
KU115芯片由两个DIE对堆叠而成，加速器平行放置了两组处理单元PE。每个PE由4组32x16=512的MAC计算DSP核心组成的XBAR构成，设计的关键在于提升设计中的数据复用降低带宽，实现模型权重复用和各layer feature map的复用，提升计算效率。
应用场景及性能对比
当前深度学习主流使用GPU做深度学习中的Training过程，而线上Inference部署时需综合考虑实时性、低成本以及低功耗特性选择加速平台。按深度学习落地场景分类，广告推荐、语音识别、图片/视频内容实时监测等属于实时性AI服务以及智慧交通、智能音箱以及无人驾驶等终端实时低功耗的场景，FPGA相较于GPU能够为业务提供强有力的实时高性能的支撑。
对于使用者而言，平台性能、开发周期以及易用性究竟如何呢？
加速性能
以实际googlenet v1模型为例，CPU测试环境：2个6核CPU（E5-2620v3），64G内存。
将整机CPU打满，单张基于KU115的加速器相较于CPU性能提升16倍，单张图片检测延时从250ms降低到4ms，TCO成本降低90%。
同时，FPGA预测性能略强于Nvidia的GPU P4，但延时上有一个数量级的优化。
1746-NI8 公司的理念是帮助您！
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ABB 3HAA3563-AAA DSQC 248 Programming board
ABB 3HAA3563-AGA DSQC 249A Rectifier
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ABB 3HAB2209-1 DSQC 306 Computer board
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ABB 3HAC9522-1 DSQC 313 Serial Measurement Board
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ABB 3HAB2231-1 DSQC 314C Rectifier DC link
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ABB 3HAB2214-1 DSQC 315 Combi I/O
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