ALVEO U55C DATENZENTRUM-ADAPTER

AMD Alveo U55C Hochleistungs-Rechnerkarte

Die AMD Alveo™ U55C Hochleistungs-Rechenkarte bietet optimierte Beschleunigung für Workloads in den Bereichen High Performance Computing (HPC), Big Data-Analyse und -Suche, Finanz-Computing, Computational Storage und maschinelles Lernen.

Die Alveo U55C-Karte ist mit dem leistungsstarken Virtex™ XCU55 UltraScale+ FPGA von AMD ausgestattet, bietet High-Bandwidth-Speicher (HBM2) und 200 Gbit/s Hochgeschwindigkeitsnetzwerk in einer Karte mit einem einzigen Steckplatz und kleinem Formfaktor und ist für den Einsatz in jedem Server konzipiert.

Der U55C-Beschleuniger ist mit der neuen standardbasierten API-gesteuerten Clustering-Lösung von AMD gekoppelt und mit C/C++-Programmierbarkeit ausgestattet. Diese Lösung ermöglicht es einem breiten Kundenspektrum mit großen Rechenlasten, die Leistungsvorteile von FPGAs mit über 1000 Knoten zu nutzen und HPC-Clustering problemlos in der vorhandenen Rechenzentrumsinfrastruktur und im Netzwerk zu implementieren, ohne dass proprietäre Hardware erforderlich ist.

Die U55C-Karte unterstützt PCI Express® (PCIe®) Gen3x16 oder Dual Gen4x8, enthält 16 GB High-Bandwidth Memory (HBM2) mit 460 GB/s Bandbreite und Ethernet-Netzwerkfähigkeit mit dualen QSFP28-Anschlüssen mit 2 x 100 Gb/s.

Die Aktivierung der Alveo-Beschleunigerkarten erfolgt über ein Ökosystem aus AMD- und Partneranwendungen für gängige Rechenzentrums-Workloads. Für kundenspezifische Lösungen bieten die Application Developer Tool Suite (Vitis™-Umgebung) und die Machine Learning Suite von AMD die nötigen Rahmenbedingungen für Entwickler, um differenzierte Anwendungen auf den Markt zu bringen.

Gebaut für Leistung und Effizienz

• Schnellere Anwendungsleistung mit 16 GB HBM-Speicher und PCIe Gen4-Verbindung


• Netzwerkfähigkeit mit geringer Latenz durch 2x100G-Netzwerk mit Unterstützung für 8x 25GbE oder 2x 100GbE

Anpassbar – Beschleunigen Sie jede Arbeitslast

• Beschleunigt Rechen-, Netzwerk- und Speicher-Workloads


• Perfekt für HPC-Workloads: Computer Aided Engineering (CAE), Big Data Analytics, Finite Engineering Method (FEM), Signalverarbeitung


• Ideal für Scale-Up- und Scale-Out-Systemarchitekturen

Zugänglich – Cloud <-> On-Premises-Mobilität

• Entwickelt für Scale-Out-Architekturen für Bereitstellungslösungen in der Cloud oder vor Ort


• Netzwerk angeschlossen


• Bereit für skalierbare COTS


• Bereit zur Bereitstellung in Standard-DCs


• Nutzung der vorhandenen DC-Infrastruktur