Mustang-F100 (FPGA)

Intel® Vision Accelerator Design mit Intel® Arria® 10 FPGA

OpenVINO™ Toolkit

Das OpenVINO™ Toolkit basiert auf Convolutional Neural Networks (CNN). Das Toolkit erweitert die Arbeitslasten auf Intel® Hardware und maximiert die Leistung.

Es kann vortrainierte Deep Learning Modelle wie Caffe, MXNET, Tensorflow in IR-Binärdateien optimieren und dann die Inferenzmaschine auf Intel® Hardware heterogen wie CPU, GPU, Intel® Movidius™ Neural Compute Stick und FPGA ausführen.

Holen Sie sich Deep Learning Beschleunigung auf Intel-basierten Server/PCs

Sie können das Mustang-F100 in einen PC/Workstation unter Linux® (Ubuntu®) einfügen, um Rechenbeschleunigung für optimale Anwendungsleistung wie Deep Learning Inferenz, Videostreaming und Rechenzentrum zu erhalten. Als ideale Beschleunigungslösung für Echtzeit KI-Inferenzen kann das Mustang-F100 auch mit dem Intel® OpenVINO™ Toolkit zusammenarbeiten, um die Inferenz-Arbeitslast für die Bildklassifizierung und die Computer-Vision zu optimieren.

• Betriebssysteme
  Ubuntu 16.04.3 LTS 64-Bit, CentOS 7.4 64-Bit, Windows 10 (Weitere Betriebssysteme folgen in Kürze)
• OpenVINO™ Toolkit
  • Intel^® Deep Learning Deployment Toolkit
    • - Modell Optimierer
    • - Inferenzmaschine
  • Optimierte Bildverarbeitungsbibliotheken
  • Intel^® Media SDK
    *OpenCL™ Grafiktreiber und Laufzeiten.
  • Aktuell unterstützte Topologien: AlexNet, GoogleNet, Tiny Yolo, LeNet, SqueezeNet, VGG16, ResNet (weitere Varianten folgen in Kürze)
  • Intel^® FPGA Deep Learning Acceleration Suite
• Hohe Flexibilität. Die Mustang-F100-A10 wurde auf der OpenVINO™ Toolkit Struktur entwickelt, die es trainierten Daten wie Caffe, TensorFlow und MXNet ermöglicht, nach der Umwandlung in optimierte IR auf ihr ausgeführt zu werden.

*OpenCL™ ist eine Marke von Apple Inc. und wird mit Genehmigung von Khronos verwendet

QNAP NAS als Inferenz-Server

Das OpenVINO™-Toolkit erweitert die Arbeitslasten auf Intel® Hardware (einschließlich Beschleuniger) und maximiert die Leistung. In Verbindung mit dem QNAP OpenVINO™ Workflow Consolidation Tool stellt das Intel®-basierte QNAP NAS einen idealen Inferenz Server dar, der Unternehmen dabei unterstützt, schnell ein Inferenzsystem aufzubauen. Das OpenVINO™-Toolkit bietet eine Modelloptimierungs- und Inferenzmaschine und ist einfach zu bedienen und flexibel für eine leistungsstarke, latenzarme Computervision, welche die Deep Learning Inferenz verbessert. KI-Entwickler können trainierte Modelle auf einem QNAP NAS für Inferenzen einsetzen und die Mustang-F100 installieren, um eine optimale Leistung für die Ausführung von Inferenzen zu erzielen.

Mehr erfahren: OpenVINO™ Workflow Consolidation Tool

Hinweis:
1. QTS 4.4.0~4.4.3 und OWCT v1.1.0 sind für das QNAP NAS erforderlich.
2. Zur Nutzung der FPGA-Kartenberechnung auf dem QNAP NAS wird die VM-Pass-Through-Funktion deaktiviert. Um einen möglichen Datenverlust zu vermeiden, stellen Sie sicher, dass alle laufenden NAS-Aufgaben vor dem Neustart abgeschlossen sind.
3. Installieren Sie die Mustang-F100 in den PCIe Gen3 x8 Steckplatz des NAS. Überprüfen Sie die Kompatibilitätsliste für weitere unterstützte Modelle.
4. Die Installation des "Mustang Card User Driver" im QTS App Center ist erforderlich.

Leicht zu verwaltende Inferenzmaschine mit QNAP OWCT

• Hochladen einer Videodatei

• Herunterladen des Inferenzergebnisses

Anwendungen

• 

  Machine Vision

• 

  Smart Retail

• 

  Überwachung

• 

  Medizinische Diagnostik

Abmessungen

(Einheit: mm)

Hinweis:
Bis zu 8 Karten können mit anderen Betriebssystemen als QTS unterstützt werden; QNAP TS-2888X NAS unterstützt bis zu 4 Karten. Bitte weisen Sie dem Mustang-F100 mit dem Drehschalter manuell eine Karten-ID-Nummer (von 0 bis 7) zu. Die hier vergebene Karten-ID-Nummer wird nach dem Einschalten auf dem LED-Display der Karte angezeigt.

Häufig gestellte Fragen

	Problem	Lösung	Dateien
1	Bitstream stimmt nicht mit der OpenVINO-Version überein	Holen Sie sich das FPGA-Download-Kabel* und folgen Sie den Schritten zum Aktualisieren des FPGA-Bitstreams	Mustang-F100-A10_Download_cable_User_guide
2	Hardware kann nicht über den Befehl "lspci" erkannt werden	Laden Sie den Patch herunter, um das Problem zu beheben, dass der Mustang auf einigen Motherboards nicht erkannt wird	Mustang-F100_patch

*FPGA-Downloadkabel 7Z000-00FPGA00 ist erfoderlich.