Intel® Stratix® 10 NX FPGA is an AI-optimized FPGA for high-bandwidth, low-latency artificial intelligence (AI) acceleration applications. The Intel® Stratix® 10 NX FPGA delivers accelerated AI compute solution through AI-optimized compute blocks with up to 15X more INT81 throughput than standard Intel® Stratix® 10 FPGA DSP Block; in package 3D stacked HBM high-bandwidth DRAM; and up to 57.8G PAM4 transceivers.

Features & Benefits

Up to 15X More INT81 Throughput for AI Applications

The Intel® Stratix® 10 NX FPGA embed a new type of AI-optimized block called the AI Tensor Block. The AI Tensor Block is tuned for the common matrix-matrix or vector-matrix multiplications used in AI computations, with capabilities designed to work efficiently for both small and large matrix sizes. A single AI Tensor Block achieves up to 15X more INT81 throughput than standard Intel® Stratix® 10 FPGA DSP Block.

High Low-Latency Memory Bandwidth for Memory Bound Solution

The integrated memory stacks allow for large, persistent AI models to be stored on-chip, which results in lower latency with large memory bandwidth to prevent memory-bound performance challenges in large models.

Scalable and Flexible I/O Connectivity Bandwidth

Intel® Stratix® 10 NX FPGA include up to 57.8 Gbps PAM4 transceivers to implement multi-node AI inference solutions, reducing or eliminating bandwidth connectivity as a limiting factor in multi-node designs. The Intel® Stratix® 10 NX FPGA also incorporates hard IP such as PCIe Gen3 x16 and 10/25/100G Ethernet MAC/PCS/FEC. These transceivers provide a scalable connectivity solution and the flexibility to adapt to market requirements.

Applications

Natural Language Processing

  • Speech recognition
  • Speech synthesis

Security

  • Deep packet inspection
  • Congestion control identification
  • Fraud detection

Real Time Video Analytics

  • Content recognition
  • Video pre & post-processing

제품 및 성능 정보

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특정 시스템의 특정 테스트에서 구성 요소의 성능을 측정한 테스트입니다. 하드웨어, 소프트웨어 또는 구성의 차이가 실제 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 구매를 고려하고 있는 경우 다른 정보 소스도 참조하여 성능을 평가하십시오. 성능 및 벤치마크 결과에 대한 더 자세한 내용은 www.intel.co.kr/benchmarks를 참조하세요.
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