冯诺依曼架构不合适了?Bittware 与 Xilinx 共推全新计算存储处理器

作者:Jamon Bowen,来源: Xilinx赛灵思官微

随着在数据驻留位置附近对数据进行处理的性能优势得到充分体现,计算存储持续受到广泛关注。行业的发展势头正在形成,存储网络工业协会 (SNIA) 等组织正在通过计算、存储器和存计划帮助定义计算存储的方式、内容、位置和原因。SNIA 帮助确定的计算存储类型之一是计算存储处理器 (CSP),其中可以在与对等存储器件相同的总线上完成计算功能。这样就可以提取数据进行处理并返回到存储器件,而不会像 CPU 负责完成数据移动时发生代价高昂的中断处理和高速缓存存储器污染。

我们的合作伙伴之一 Bittware 刚刚宣布推出了一款基于赛灵思 FPGA 的 CSP ,它采用了 M.2 外形尺寸。这种由 FPGA 提供支持的 CSP 旨在满足新的开放式计算 M.2 加速器模块标准。在开放计算项目 (OCP) 社区中,已经创建了基础设施来支持小型加速器或数据中心 SSD,采用存储 M.2 外形尺寸(经过一些强化)连接到服务器和对等存储器件。赛灵思与 Bittware 强强联手,共同将 CSP 扩展到 OCP 生态系统,Glacier Point M.2运营商能够在 Yosemite 模块化服务器节点之间共享这些 CSP 和 SSD。

以上这些硬件解决方案的 OCP 规范可参阅:https://www.opencompute.org/wiki/Server/Working

通过利用赛灵思灵活应变的器件所提供的灵活性,从Eideticom 的存储压缩和加密到Myrtle.ai 的 ML 推断推荐模型加速,Bittware 展示出了工作负载的多样性。

CSP 是实现数据密集型功能加速的一种方式,此外,在与赛灵思自适应计算器件所具备的灵活性进行结合时,它们可以同时实现自定义加速和标准平台。需要多大的加速是一个永恒不变的问题,而且由于 CSP 的目标是与对等存储器件在同一条总线上运行,因此需要 CSP 的外形尺寸能够在正确的位置上适配系统。例如,当我们将赛灵思Alveo™ U50 数据中心加速卡放在 AMD 服务器中时,它可以担当 CSP 角色,并且在 AMD 服务器中,由于 AMD 的 PCIe 架构,所有 SSD 都与 Alveo U50 对等。在其他平台上,可能就需要不同的外形尺寸。

Bittware 全新推出的由赛灵思技术提供支持的 CSP 是一种采用新颖尺寸的最新示例,我们很高兴能够帮助 CSP 领域和 OCP 硬件社区实现这一新功能。它将为超大规模的企业和云计算公司的机器学习平台提高性能密度和功率效率。

如需了解有关赛灵思计算存储解决方案的更多信息,请点击 https://www.xilinx.com/applications/data-center/computational-storage.html

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