数据存储与处理

赛灵思可编程器件针对SAN和NAS提供优化的以应用为中心的数据处理解决方案

浪潮在美发布集成HBM2的FPGA AI加速卡F37X

在达拉斯举行的全球超算大会SC18上,浪潮发布集成HBM2高速缓存的FPGA AI加速卡F37X,可在不到75W典型应用功耗提供28.1TOPS的INT8计算性能和460GB/s的超高数据带宽,实现高性能、高带宽、低延迟、低功耗的AI计算加速。

  F37X是浪潮专为AI极致性能设计的尖端FPGA加速卡。它采用Xilinx Virtex UltraScale+架构,INT8计算性能达到了28.1TOPS,集成8GB HBM2高速缓存,带宽达460GB/s。F37X典型应用功耗仅为75瓦,性能功耗比高达375Gops/W。性能数据显示,浪潮F37X在AI图像识别实时推理场景,基于GoogLeNet深度学习网络模型,当BatchSize=1时性能高达8600 images/s,是CPU性能的40倍。同时F37X可支持SDAccel 开发环境与C/C++、OpenCL和RTL三种主流的编程语言,覆盖机器学习推理、视频图像处理、数据库分析、金融、安全等典型AI应用领域,提供强大的生态支持,具备更加出色的易编程性,可灵活快速开发和迁移不同的AI定制算法应用,在软件生产力上实现了质的飞跃。

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赛灵思 Alveo 数据中心加速器卡专为满足现代数据中心变幻莫测的需求而设计。对于常规工作负载,与 CPU 相比性能提升高达 90 倍,这其中包括机器学习推断、视频转码和数据库搜索与分析。

由于复杂算法的发展速度快于半导体设计周期,因此功能固定的 GPU 和 ASIC 器件已经无法跟上发展步伐。基于赛灵思 16nm UltraScale 架构,Alveo U200 和 U250 加速器卡可提供能适应连续算法优化的可重配置加速,在降低总拥有成本的同时,可以支持任何类型的工作负载。

支持 Alveo 加速器卡的,是面向常见数据中心工作负载的不断壮大的赛灵思及合作伙伴应用生态系统。对于定制解决方案,赛灵思应用开发者工具(SDAccel 工具)和机器学习套件,为开发者提供了将差异化应用快速推向市场的开发工具。

主 要 特 点

> 快速 - 最高性能
处理关键工作负载的性能最高可达 CPU 的 90 倍,成本仅为 CPU 的 1/3
与基于 GPU 的解决方案4相比,具有推断吞吐量3高出4 倍、时延低 3 倍的优势

> 灵活应变 - 加速任何工作负载
从机器学习推断到视频处理,再到任何工作负载,都可以使用这同一个加速器卡

Alveo系列和搭载 U200 的戴尔 PowerEdge 服务器将在 2018 年超级计算大会 ( SC18)上演示

赛灵思公司(Xilinx, Inc.,(NASDAQ:XLNX))今天宣布推出近期刚面市的 Alveo™ 数据中心加速器卡产品组合的最新成员 Alveo U280。Alveo U280 卡将提供全新功能,包括支持高带宽存储器 (HBM2) 和最前沿的高性能服务器互联功能。此外,赛灵思同时还宣布戴尔 EMC 成为首家获得Alveo U200 加速器卡的服务器厂商。通过提供Alveo U200 加速器卡,戴尔 EMC将支持客户通过选定的戴尔 EMC PowerEdge 服务器加速各种关键 HPC 工作负载和其他工作负载。Alveo 是一类功能强大的加速器卡产品组合,旨在大幅提升从云端到本地数据中心使用的行业标准服务器的性能。

作者:张国斌

物联网、人工智能技术的走热,产生了大量的数据,而这些数据的处理也大幅度增加了数据中心的能耗。调研数据显示,在全球范围内,数据中心已经成为全球能源使用规模最大的用户,将从2015年的0.9%上升到2025年的4.5%。而且到2025年,数据中心的能耗将占ICT行业总能耗的33%,如果数据中心不考虑降低能耗,则数据中心的碳足迹将达到全球碳足迹的5.5%!因此,很多数据中心运营商都要考虑保持大规模性能需求和运营效率之间的平衡,要获得性能和效率的同时提升,就要考虑通过FPGA加速卡降低能耗,因此,FPGA加速卡正成为数据中心加速应用的主流,这也进一步刺激服务器厂商加速提供各类基于FPGA的加速卡。

10月16日,在北京举行的2018XDF赛灵思开发者大会上,领先的AI计算力厂商浪潮联合赛灵思推出了全球首款集成HBM2高速缓存的FPGA AI加速卡F37X。该卡可在不到75W典型应用功耗提供28.1TOPS的INT8计算性能和460GB/s的超高数据带宽,适合机器学习推理、视频转码、图像识别、语音识别、自然语言处理、基因组测序分析、NFV、大数据分析查询等各类应用场景,实现高性能、高带宽、低延迟、低功耗的AI计算加速!

【白皮书】使用赛灵思 Alveo 加速器卡 加速 DNN

Xilinx® 深度神经网络 (xDNN) 引擎使用 Xilinx® Alveo™ 数据中心加速器卡提供高性能、低时延、高能效的 DNN 加速。通过保持较低能源成本以及最大限度地减少实现过程中所需的特定加速器的数量,可以显著降低总体拥有成本 (TCO)。

赛灵思 Alveo 加速器卡在高性能、高能效、灵活的机器学习 (ML) 推断方面表现出色。xDNN 处理引擎已被开发用于一般执行卷积神经网络 (CNN),如 ResNet50、GoogLeNet v1、Inception v4 - 甚至包含自定义层的 CNN。

本白皮书概述了 xDNN 硬件架构和软件堆栈,以及支持“业界一流”高能效推断声明的基准数据。 为读者提供指导,帮助其实现 Alveo 数据中心加速器卡上的结果再创造。

Alveo U250 数据中心加速器卡

Xilinx® Alveo™ U250 数据中心加速器卡旨在满足现代数据中心不断变化的需求,为重要工作负载(包括机器学习推断、视频转码和数据库搜索与分析)提供比 CPU 高 90 倍的性能。Alveo 加速器卡建立在 Xilinx 16 nm UltraScale™ 架构基础之上,能适应不断变化的加速要求和算法标准,能在不改变硬件的情况下,加速任何工作负载,并能降低总体拥有成本。

启用 Alveo 加速器卡是 Xilinx 及合作伙伴应用的一个生态系统,主要面向数据中心的工作负载。对于定制解决方案,Xilinx 应用开发工具套件 (SDAccel™) 和机器学习套件可为开发人员提供将差异化应用推向市场的各种工具。

主要性能和优势

快速 — 最高性能
就重要工作负载而言,性能比 CPU 高 90 倍,成本仅为 CPU 的 1/3
与基于 GPU 的解决方案相比,推断吞吐量提高 4 倍以上并具有 3 倍的时延优势

灵活应变 — 加速任何工作负载
使用相同的加速器卡对视频处理至任何工作负载进行机器学习推断
随着工作负载算法的发展,使用可重配置硬件,适应性比固定功能加速器卡产品使用周期更快

Alveo U200 数据中心加速器卡

Xilinx® Alveo™ U200 数据中心加速器卡旨在满足现代数据中心不断变化的需求,为重要工作负载(包括机器学习推断、视频转码和数据库搜索与分析)提供比 CPU 高 90 倍的性能。Alveo 加速器卡建立在 Xilinx 16 nm UltraScale™ 架构基础之上,能适应不断变化的加速要求和算法标准,能在不改变硬件的情况下,加速任何工作负载,并能降低总体拥有成本。

启用 Alveo 加速器卡是 Xilinx 及合作伙伴应用的一个生态系统,主要面向数据中心的工作负载。对于定制解决方案,Xilinx 应用开发工具套件 (SDAccel™) 和机器学习套件可为开发人员提供将差异化应用推向市场的各种工具。

主要性能和优势

快速 — 最高性能

  • 就重要工作负载而言,性能比 CPU 高 90 倍,成本仅为 CPU 的 1/3
  • 与基于 GPU 的解决方案相比,推断吞吐量 提升 3 倍以上并具有 3 倍的时延优势
  • 灵活应变 — 加速任何工作负载

  • 使用相同的加速器卡对视频处理至任何工作负载进行机器学习推断
  • 适用于包处理的 Xilinx 智能解决方案

    在开放式协作服务爆炸性增长以及移动和社交网络不断发展的推动下,结合智能设备的普及以及不同服务供应商和企业领域内体验质量 (QoE) 需求一致化的大趋势,动态托管数据包处理的需求正在不断快速发展。

    Xilinx 推出了各种丰富的 Smarter Solution(智能解决方案),将流量控制、优先级和监控功能扩展到单个数据包、会话或应用的粒度级上。这些解决方案支持网络设备检查和操控数据包报头和负载内容,并动态应用高级路由策略。此外,这些 Xilinx 智能方案还能与安全、加密和 RegEx 功能方便集成。

    【视频】PBX: 基于云实现的数据存储加速服务

    本视频由 rENIAC 公司 带来,rENIAC 公司是一家专业从事数据中心业务的公司。他们的产品可通过亚马逊 AWS F1 实例实现数据存储加速服务,采用赛灵思 FPGA 后,无需重新构建或重新编译应用代码,便可解决客户数据中心的低效率问题。

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