存储器

赛灵思存储器接口解决方案基于硬件验证的参考设计和软件工具,让工程师能够迅速生成您自己的定制设计

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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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
  • 一文了解赛灵思新一代闪存存储解决方案

    今年的闪存峰会 (FMS, Flash Memory Summit ) 重点关注的是非易失性存储器 Express (NVMe)、架构端非易失性存储器 (NVMe-oF)、永久存储器等前沿的存储器技术以及关键的开源软件主题。作为面向主机连接性可投产存储阵列的领先品牌,赛灵思展示了一系列涵盖不同生态系统、合作伙伴和客户的新一代闪存存储解决方案。

    数据泛滥的时代
    云计算无处不在。云端环境的计算要求呈指数级增长,与此同时,摩尔定律的放缓制约了传统计算技术的跟进。高计算强度工作负载的出现与普及导致当今对灵活应变异构计算架构的需求大大超出以往。

    随着数据的大量增长,将来的艾字节级数据中心 (exabyte-scale data centers)将需要新型存储平台。高性能 NVMe 和永久存储器架构的快速部署将加速有关存储平台的普及。实现性能可扩展性的一大关键因素在于,将加速平台纳为存储子系统的一部分,并能随着存储容量不断扩展。赛灵思致力于新兴服务器和存储架构领域,将拉近加速与数据的距离。欢迎参加周三的主题会议,了解赛灵思如何为新一代云数据中心奠定基础。

    FPGA 提供智能的存储解决方案

    Yole:存储器产业2018年成长动能不绝

    半导体产业在2017年取得了创纪录的业绩,产业规模一举突破4000亿美元。半导体设备的整体需求全年都很强劲,这得益于所有应用中电子元件的日益普及,尤其是移动和数据中心市场。2017年的半导体成长由储存元件带动,营收达到1260亿美元,较2016年同期成长了60%以上。产业研究机构Yole Développement(Yole)预测,2018年储存市场将达到1770亿美元成长40%。

    DRAM和NAND市场全年处于供不应求的状态,导致价格上涨,创纪录的营收和储存供应商的获利能力。在移动和数据中心/SSD的带动下,需求非常强劲,并且包括人工智慧、物联网和汽车在内的新兴成长驱动因素。由于产能扩充落后需求成长,导致DRAM与NAND长期供不应求。

    人工智慧和机器学习移动性和连接性的趋势对DRAM和NAND市场都有利,并且可能导致存储器继续增加其在整个半导体市场中的比重。DRAM市场不断发展变化。Yole认为未来五年的存储器位元需求年复合成长率为22%。

    NAND需求依然强劲,数据中心的企业级SSD成长强劲,笔记型电脑中固态硬碟的使用率不断提高,以及智慧手机和其他移动装置的内容持续成长,这些市场将继续推动NAND位元消耗的成长,另外,一些新兴应用有望加速未来的成长,包括AI、VR、汽车和物联网等。

    简谈SDR、DDR、QDR存储器的比较

    大家好,又到了每日学习的时间了,今天咱们来聊一聊SDR、DDR、QDR存储器。

    首先先简单的了解一下,然后在做一下比较。

    SDR:Single Data Rate, 单倍速率
    DDR:Dual Data Rate, 双倍速率
    QDR:Quad Data Rate, 四倍速率

    DRAM:Dynamic RAM, 动态随机存储器, 每隔一段时间就要刷新一次数据才能够保存数据
    SRAM:Static RAM, 静态随机存储器, 静态随机存储器,不需要刷新电路,数据不会丢失
    SDRAM: Synchronous DRAM, 同步状态随机存储器,数据的读写需要时钟来同步

    下面来做个比较:
    1、 SRAM和DRAM、SDRAM而言,都有DDR和QDR的一说。QDR,DDR只是说速率,和DRAM/SRAM的区分无关。而且由于实现工艺的原因,DRAM和SDRAM容量比SRAM大,但是读写速度不如SRAM。此外它们一般都是应用于RAM类型的存储器的速率。

    常见存储器ROM、RAM和FLASH介绍

    最近因为在找实习工作,做了一些大公司的硬件笔试题,发现很多公司都有对存储器的考察,从来没有系统的整理过存储器的种类,是时候来一波整理了

    以下主要讲了:RAM、ROM和FLASH三大类。

    RAM包括:SRAM、DRAM、SDRAM、DDR SDRAM、DDR2 SDRAM和DDR3 SDRAM

    ROM包括:PROM、EPROM和EEPROM

    FLASH包括:NOR FLASH和NAND FLASH

    RAM

    速度最快,掉电丢失数据,容量小,价格贵

    RAM英文名random access memory,随机存储器,之所以叫随机存储器是因为:当对RAM进行数据读取或写入的时候,花费的时间和这段信息所在的位置或写入的位置无关。

    RAM分为两大类:SRAM和DRAM。

    SRAM是静态(S指的static)RAM,静态指的不需要刷新电路,数据不会丢失,SRAM速度非常快,是目前读写最快的存储设备了。

    DRAM是动态RAM,动态指的每隔一段时间就要刷新一次数据,才能保存数据,速度也比SRAM慢,不过它还是比任何的ROM都要快。

    SDRAM是同步(S指的是synchronous)DRAM,同步是指内存工作需要同步时钟,内部的命令的发送与数据的传输都以它为基准

    作者:北楼

    阿里妹导读:X-Engine 是集团数据库事业部研发的新一代存储引擎,也是新一代分布式数据库X-DB的根基。在线事务处理的数据库存储引擎中,如何有效率的回收多版本的旧数据一直是一个难题,尤其在write intensive的应用中,事务处理无可避免受到后台任务的干扰(compaction or vacuum),引入异构计算设备来offloading这些任务的想法由来已久,但是真正想要应用起来确有难度。

    今天,我们将为大家详细介绍带有FPGA加速的X-Engine存储引擎。这篇文章不仅仅讲述如何设计并实现出更高效的FPGA逻辑,还有如何提升I/O,做好混合负载调度、容错等。"平稳"二字,看似波澜不惊,实则暗藏巨浪。

    前言

    在该演示中,Eideticom 描述 NoLoad,它是一个主要针对 Xilinx FPGA 的存储与计算加速平台。NoLoad 的 NVMe 兼容接口有助于功能加速,从而可通过 NVMe-over-Fabrics 从远程客户端访问。NoLoad 架构随后可用于在整个基于 RDMA的 NVME-over-Fabrics 以太网网络中访问纠删码加速器。

    同步内容