兩者均基於定制的16nm UltraScale + fpga，因此可以重新配置以適應新算法和標准或工作負載需求的變化。

Alveo U200具有892k查找表（LUT），35Mbit內部SRAM和每秒31TB的內部SRAM帶寬，並能每秒處理3100張圖像。

賽靈思數據中心副總裁Manish Muthal表示，U250擁有1341k LUT，54Mbyte內部SRAM和每秒38TB的內部SRAM，每秒處理4100張圖像，從而勝過雲和本地數據中心服務器中的GPU和CPU。他列舉了Aleveo U250的示例，與高端CPU相比，Aleveo U250可以將實時推理吞吐量提高20倍，與GPU相比，可以將延遲降低三倍，從而加快了機器學習和數據庫搜索的速度。

這兩張卡現在都已投入生產，在開發者論壇上，訪客可以看到它們的運行情況。

一家是網關定義網絡（GDN）公司Algo-Logic Systems，該公司展示了智能城市和公用事業的儀表板。其第三代Black Diamond Rackmount（BDR-3）可從模擬傳感器獲取實時數據，以記錄運動（加速度），功率（電壓，電流），壓力（空氣，水），例如通過記錄和傳輸同步通道通過千兆以太網實現高分辨率，並使用fpga邏輯進行信號處理。

結合在Alveo U200上實施的公司的Key Value Store（KVS）數據融合和可擴展分析，該集成系統可以合併實時分析儀表板，並將實時數據集成到沉浸式3D可視化中，以供智能城市監控和控制流量系統，或用於行業監視遠程站點和操作系統。

帶有Algo-Logic KVS的Alveo U200加速卡可以安裝在標準PCIe插槽中，部署在數據中心中，和/或通過AlgoCentral云作為服務進行訪問。