**「AXVU13F」**Virtex UltraScale+ XCVU13P + Jetson Orin NX
继发布 AMD Virtex UltraScale+ FPGA PCIE3.0 开发平台 AXVU13P 后，ALINX 进一步研究尖端应用市场 ，面向 AI+ 场景进行优化设计，推出 AXVU13F。
AXVU13F 和 AXVU13P 采用相同的 AMD Virtex UltraScale+ XCVU13P（16nm工艺）FPGA 芯片，但从原先最大支持 16G DDR4 SODIMM 内存条插槽升级为最大支持32G ，并且支持多达4 个 FMC+ 扩展接口，接入了 100G 光纤接口 ，使其能够胜任多传感器同步或大规模数据采集。不仅如此，AXVU13F 结合了 Jetson Orin NX GPU 在 AI 推理任务方面的优势，使其更适用于需要和人工智能结合的领域。
距离 2023 AI 元年刚刚过去 2 年，AI 发展速度之快、应用范围之广已超乎想象。可以预见，人工智能将逐步渗透进各行各业，从方方面面影响人们的生活。对厂商或企业来说，如何更具性价比地打造 AI+ 设备将成为提升生产力和效益的关键。
这正是 ALINX 设计 高端 FPGA + GPU 方案的价值所在。
试想一些典型的 AI 应用场景，比如工业质检，既要毫秒级的机械臂控制，又需运行精密的视觉算法；又如智慧医院，既要保护患者隐私在本地处理 CT 影像，又要保证 AI 诊断的准确性。单一芯片方案在这里捉襟见肘：GPU 擅长处理深度学习却难以实现精准的实时控制，FPGA 能保证纳秒级响应却在 AI 模型部署上效率低下。
**若使用特定 ASIC，也要承担 AI 推理算法迭代速度过快的风险。**一旦流片完成，将无法调整其计算逻辑。
企业在选择 AI 推理硬件时，除了关注性能和功耗，还需要考虑整体拥有成本（TCO），包括开发成本、部署成本和维护成本。然而，传统硬件架构在这方面存在明显痛点：
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ASIC 设计成本极高，开发周期长（通常需 12-24 个月），适用于大规模量产的消费级 AI 芯片，但对于中小型企业或特定行业应用，ROI 并不划算。
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GPU 受限于固定的指令集和数据流架构，在边缘计算环境下通常无法发挥最高效能，导致计算资源利用率偏低，进一步增加了单位算力的成本。
当前 AI 推理市场急需一种能够兼顾高性能、低功耗、灵活性和经济性的计算架构，以解决现有 ASIC 和 GPU 的局限性，满足实际应用需求。
ALINX 分别汲取 AMD 和英伟达之长，设计了基于 AMD Virtex Ultrascale+ FPGA（XCVU13P）和 NVIDIA Jetson Orin NX GPU 的超高端开发平台 AXVU13F。
AMD Virtex Ultrascale+ VU13P
AMD Virtex Ultrascale+ 系列芯片是目前市场上最强大的 FPGA 之一，在 UltraScale 架构中具有最高收发器带宽、最多 DSP 数量、最高内置和封装内存可用性。Virtex Ultrascale+ 将全新存储器、3D-on-3D 和多处理 SoC (MPSoC) 技术进行完美结合，能够在高度并行计算的应用（如视频处理、AI推理）中实现领先一代的价值。
Jetson Orin NX
Jetson Orin NX 集成了 NVIDIA 强大的 Ampere 架构 GPU，专为边缘计算和 AI 推理任务设计，支持强大的深度学习模型推理能力，适用于图像识别、物体检测、自然语言处理等领域。8GB/16GB 的可选内存容量保证了处理较大规模神经网络时的流畅运行。
平台的设计不仅提供了强大的计算能力和灵活性，还通过丰富的外设扩展接口，使得开发者能够根据不同应用需求进行高度定制化，进一步提高系统的整体性能。
FPGA 端
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4 个 FMC+ 接口
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1 路 QSFP28 100G 光纤接口
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6 路 SMA 接口
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1 路千兆以太网接口
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1 路 UART 接口
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6 路 IO 扩展接口等；
NVIDIA ORIN 端
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1 路千兆以太网接口
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1 路 USB3.0 Type-C 接口
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4 个 USB3.0 接口
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1 路 M.2 SSD 接口
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1 路 M.2 WIFI/BT 接口等
高端 FPGA 和 GPU 的结合为开发者提供了一个极具灵活性的开发平台，能够应对不同类型的 AI 推理任务。以智能汽车与自动驾驶为例，FPGA 处理传感器数据的预处理和初步分析，GPU 负责深度学习推理，执行复杂的路径规划和目标检测，确保自动驾驶系统在实时性和安全性上的表现。
这种**"FPGA 处理传感器洪流+GPU 专注模型推理"** 的协同模式，也同样适用于其他需要低延迟、高效的图像识别和决策处理的场景，如工业检测、视频监控等。
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