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「AXVU13F」Virtex UltraScale+ XCVU13P + Jetson Orin NX

繼發布 AMD Virtex UltraScale+ FPGA PCIE3.0 開發平臺 AXVU13P 后，ALINX 進一步研究尖端應用市場，面向 AI+ 場景進行優化設計，推出AXVU13F。

AXVU13F 和 AXVU13P 采用相同的 AMD Virtex UltraScale+ XCVU13P（16nm工藝）FPGA 芯片，但從原先最大支持 16G DDR4 SODIMM 內存條插槽升級為最大支持 32G，并且支持多達 4 個 FMC+ 擴展接口，接入了 100G 光纖接口，使其能夠勝任多傳感器同步或大規模數據采集。不僅如此，AXVU13F 結合了 Jetson Orin NXGPU 在 AI 推理任務方面的優勢，使其更適用于需要和人工智能結合的領域。

距離 2023 AI 元年剛剛過去 2 年，AI 發展速度之快、應用范圍之廣已超乎想象。可以預見，人工智能將逐步滲透進各行各業，從方方面面影響人們的生活。對廠商或企業來說，如何更具性價比地打造 AI+ 設備將成為提升生產力和效益的關鍵。

這正是 ALINX 設計 高端 FPGA + GPU 方案的價值所在。

試想一些典型的 AI 應用場景，比如工業質檢，既要毫秒級的機械臂控制，又需運行精密的視覺算法；又如智慧醫院，既要保護患者隱私在本地處理 CT 影像，又要保證 AI 診斷的準確性。單一芯片方案在這里捉襟見肘：GPU 擅長處理深度學習卻難以實現精準的實時控制，FPGA 能保證納秒級響應卻在 AI 模型部署上效率低下。

若使用特定 ASIC，也要承擔 AI 推理算法迭代速度過快的風險。一旦流片完成，將無法調整其計算邏輯。

企業在選擇 AI 推理硬件時，除了關注性能和功耗，還需要考慮整體擁有成本（TCO），包括開發成本、部署成本和維護成本。然而，傳統硬件架構在這方面存在明顯痛點：

ASIC 設計成本極高，開發周期長（通常需 12-24 個月），適用于大規模量產的消費級 AI 芯片，但對于中小型企業或特定行業應用，ROI 并不劃算。

GPU 受限于固定的指令集和數據流架構，在邊緣計算環境下通常無法發揮最高效能，導致計算資源利用率偏低，進一步增加了單位算力的成本。

當前 AI 推理市場急需一種能夠兼顧高性能、低功耗、靈活性和經濟性的計算架構，以解決現有 ASIC 和 GPU 的局限性，滿足實際應用需求。

ALINX 分別汲取 AMD 和英偉達之長，設計了基于 AMD Virtex Ultrascale+ FPGA（XCVU13P）和 NVIDIA Jetson Orin NX GPU 的超高端開發平臺 AXVU13F。

AMD Virtex Ultrascale+ VU13P

AMD Virtex Ultrascale+ 系列芯片是目前市場上最強大的 FPGA 之一，在 UltraScale 架構中具有最高收發器帶寬、最多 DSP 數量、最高內置和封裝內存可用性。Virtex Ultrascale+ 將全新存儲器、3D-on-3D 和多處理 SoC (MPSoC) 技術進行完美結合，能夠在高度并行計算的應用（如視頻處理、AI推理）中實現領先一代的價值。

Jetson Orin NX

Jetson Orin NX 集成了 NVIDIA 強大的 Ampere 架構 GPU，專為邊緣計算和 AI 推理任務設計，支持強大的深度學習模型推理能力，適用于圖像識別、物體檢測、自然語言處理等領域。8GB/16GB 的可選內存容量保證了處理較大規模神經網絡時的流暢運行。

平臺的設計不僅提供了強大的計算能力和靈活性，還通過豐富的外設擴展接口，使得開發者能夠根據不同應用需求進行高度定制化，進一步提高系統的整體性能。

FPGA 端

4 個 FMC+ 接口

1 路 QSFP28 100G 光纖接口

6 路 SMA 接口

1 路千兆以太網接口

1 路 UART 接口

6 路 IO 擴展接口等；

NVIDIA ORIN 端

1 路千兆以太網接口