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赛灵思推出Alveo U50,为数据中心自适应计算、网络、存储加速

Alveo U50卡采用了赛灵思UltraScale+架构,使用半高半长的外形尺寸,设计功耗低于75 瓦。该卡支持高带宽存储器(HBM2),每秒100G 网络连接,并支持第四代 PCIe 和 CCIX 互联标准。通过支持标准的 PCIe 服务器插槽和仅相当于现有Alveo卡1/3的功耗

作者:zc来源:51cto|2019-08-09 16:34

【51CTO.com原创稿件】AI彻底改变了以CPU为主导的计算模式,GPU、FPGA芯片的应用范围越来越广,越来越受到客户的青睐。去年,赛思灵调整了战略重点,发布了数据中心优先的战略,并推出了Alveo系列产品,旨在以快速、灵活应变和方便易用的方式,为数据中心提供自适应计算、网络、存储加速。今天,赛灵思进一步扩展Alveo系列产品线,正式推出了Alveo U50产品,以更低的功耗实现更低的时延,大幅改善吞吐量,为数据中心提供更多样化的产品选项。

在近期赛灵思组织的一次媒体沟通会上,赛灵思数据中心业务部产品规划和市场营销总监Jamon Bowen详细为大家介绍了U50的过人之处,他表示,在Alveo平台发展的过程中,赛灵思希望对于广大开发者提供越来越易用的产品,不断发展壮大生态系统。而Alveo U50的推出,不仅提供了硬件加速功能,而且还实现了更好的灵活应变,给业界提供了更好的选择。根据笔者的观察发现,与Alveo家族的其它产品相比,U50的定位会更低一些,目标是进一步优化Alveo家庭的产品线,给用户提供更多的选择。

Alveo U50:轻量级自适应计算加速卡

据Jamon Bowen介绍,Alveo U50 卡是能够支持第四代PCIe ( PCIe Gen 4) 的轻量级自适应计算加速卡,特别为单个可重配置的 FPGA 平台就能大幅加速各种不同的关键计算、网络和存储工作负载而设计。

Alveo U50卡采用了赛灵思UltraScale+架构,使用半高半长的外形尺寸,设计功耗低于75 瓦。该卡支持高带宽存储器(HBM2),每秒100G 网络连接,并支持第四代 PCIe 和 CCIX 互联标准。通过支持标准的 PCIe 服务器插槽和仅相当于现有Alveo卡1/3的功耗,Alveo U50大幅扩展了自适应加速技术可以部署的范围,从而为要求严苛的计算、网络与存储工作负载带来了前所未有的高吞吐量与低延时。8GB HBM2 提供了超过 400Gbps 的数据传输速度, QSFP端口提供了高达100 Gbps的网络连接。此外,高速网络 I/O 还支持各种前沿应用,如NVMe-oF解决方案(NVM Express over Fabrics),解耦计算存储和专业金融服务应用。

Jamon Bowen认为,越来越多的应用需要专用的加速产品,使得硬件能够和算法进行很好的匹配,以实现更好的运算效果,提高计算速度,这是整个行业的总体趋势。Jamon Bowen表示赛灵思从数据中心用户那里听到最大的抱怨就是器件编程非常困难,而 Alveo简化了硬件编程的程序,以开放的平台和环境进行加速,让开发者能够更加便捷地使用Alveo平台。因此,赛灵思在灵活应变和性能领域一直都做得非常出色。

易于灵活扩展,满足不同应用需求

由于尺寸更小,功耗更低,且可编程,因此Alveo U50不仅能够满足数据中心服务器的本地化部署,而且还能够支持云端和边缘,有着不错的横向扩展能力。Jamon Bowen表示,为了应对云微服务等新兴动态工作负载的挑战,Alveo U50在吞吐量,延迟和功效方面实现了10-20倍的改善。对于加速网络和存储工作负载,U50卡可帮助开发人员通过将计算更接近数据来识别并打破时延和数据移动的瓶颈。

谈到云覆盖面,企业必须要了解有关上云的途径,因此Vlveo平台的技术能够支持云。Jamon Bowen表示,Alveo推出不到一年的时间,已经有很多的生态合作伙伴推出了基于Alveo的解决方案。

由于Alveo是标准化的产品,因此能够调动整个IT界的积极性,让用户与赛灵思共同努力,与开源框架进行连接。据介绍,Alveo产品可以直接使用Kubernetes和docker的产品,这对于一些超大规模数据中心的应用来说是非常有必要的,既可以在云端加速,也可以在本地加速,是一个非常开放式的框架。

从机器学习推断、视频转码和数据分析到计算存储,再到电子交易和金融风险建模,Alveo U50 可以将Alveo平台的灵活性、高吞吐量和低时延等性能优势,扩展到所有服务器的部署中。与固定架构的其他解决方案不同,Alveo U50的软件和硬件可编程性使客户能够在工作负载和算法不断发展的同时,满足不断变化的需求并随时优化应用性能。

Jamon Bowen强调,如果有越来越多的开发者到Alveo平台上来开发,赛灵思将会加入更多的产品,并支持原来只有在软件部分才有可能实现的灵活性,在硬件上得以实现,提高平台的灵活应变能力。这些解决方案涵盖将包括数据分析、视频与图象处理、机器学习、生命科学和金融计算等领域。

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【责任编辑:张诚 TEL:(010)68476606】


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