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Xilinx推出全球最快的數據中心和AI加速器卡

性能超越 GPU 4 倍,超 CPU 90 倍,并可針對不同工作負載提供前所未有的靈活應變能力
2018-10-18

  賽靈思開發者大會 (XDF) —自適應和智能計算的全球領先企業賽靈思公司(Xilinx, Inc.,(NASDAQ: XLNX))今天推出了功能強大的加速器卡——Alveo,用來大幅提升云端和本地數據中心中業界標準服務器的性能。利用 Alveo,客戶在運行實時機器學習推斷以及視頻處理、基因組學、數據分析等關鍵的數據中心應用時,有望以較低時延實現突破性的性能提升。Alveo? U200 和 Alveo U250 由 Xilinx? UltraScale+? FPGA 提供強勁動力,現已開始接受量產訂單。與所有賽靈思技術一樣,客戶能對硬件進行重配置,從而針對工作負載遷移、新標準和更新的算法進行優化,而且無需支付替代產品衍生的成本。

  Alveo 加速器卡針對各種類型的應用提供顯著的性能優勢。就機器學習而言,Alveo U250實時推斷吞吐量比高端 CPU高出20 倍,相對于高端 GPU[1] 等固定功能的加速器,能讓 2 毫秒以下的低時延應用性能提升 4 倍以上。此外,Alveo 加速器卡相對于 GPU 能將時延減少 3 倍,在運行實時推斷應用時提供顯著的性能優勢。[2]數據庫搜索等一些應用可從根本上得到加速,性能比 CPU 高90 倍以上。[3]

  Alveo 得到合作伙伴和 OEM 廠商生態系統的支持,OEM 廠商開發和認證的關鍵應用涵蓋 AI/ML、視頻轉碼、數據分析、金融風險建模、安全和基因組學等。14 家生態系統合作伙伴開發完成的應用可立即投入部署。這些生態系統合作伙伴包括以下公司:Algo-Logic Systems Inc、Bigstream、BlackLynx Inc.、CTAccel、Falcon Computing、Maxeler Technologies、Mipsology、NGCodec、Skreens、SumUp Analytics、Titan IC、Vitesse Data、VYUsync 和 Xelera Technologies。此外,頂級 OEM 廠商也在同賽靈思合作,認證采用 Alveo 加速器卡的多個服務器 SKU,包括 Dell EMC、Fujitsu Limited 和 IBM 等,此外還有 OEM 廠商會加入進來。

  賽靈思的數據中心副總裁 Manish Muthal 指出:“ Alveo 加速器卡的推出進一步推進了賽靈思向平臺公司的轉型,使不斷增長的應用合作伙伴生態系統以比以往更快的速度加速創新。我們很高興客戶對 Alveo 加速器的高度興趣,也很高興與我們的應用生態系統展開合作,共同向客戶推出采用 Alveo 的各種可產品化的的解決方案。”

  OEM 廠商評價

  Dell EMC 服務器和基礎設施系統的產品管理和市場營銷高級副總裁 Ravi Pendekanti 指出:“現代數據中心中基于 FPGA 的加速解決方案越來越受歡迎,這是因為可編程和可重編程的加速器能輕松滿足用戶需求。我們與賽靈思合作共同打造業界一流的加速解決方案,將讓來自視頻內容流、風險管理和金融服務等一系列不同應用領域的客戶共同受益。”

  富士通公司副總裁兼網絡產品副主任 Masaki Taniguchi 表示:“富士通恭喜賽靈思發布其全新板級產品和解決方案。隨著無人駕駛、遠程醫療、虛擬現實等 5G 使用案例的不斷發展,基于 COTS 服務器的 vRAN 應用范圍有望在今后大幅擴展。富士通公司 和 富士通研究所(Fujitsu Laboratories Ltd.)正在一直與賽靈思合作,共同驗證 4G vRAN 系統中關鍵軟件功能的 3 倍性能提升。Fujitsu 期待通過將其 x86 服務器和賽靈思靈活應變的加速板結合起來,打造功能強大的解決方案。”

  HPE 的服務器全球業務部副總裁兼首席技術專家 Keith McAuliffe 指出:“賽靈思標準加速板產品的發布激動人心,擴展了迅速崛起的推動高性能需求應用發展的技術領域。我們期待著與賽靈思合作,將其技術推向市場,并幫助我們的客戶創造突破性的商業價值?!?/p>

  IBM 認知系統副總裁 Steve Sibley 指出:“IBM 推出 Power Systems AC922 服務器,展現出我們能為企業 AI 培訓提供最佳平臺。IBM 認識到,推斷技術是全面的端到端 AI 平臺的關鍵組成部分,POWER9 在數據移動領域的 I/O 帶寬領先地位與賽靈思新推出的 Alveo U200 加速器卡理想配對,為企業提供推斷技術?!?/p>

  Xilinx? Alveo? U200 和 U250 加速器卡現已推出,起價 8995 美元,今天就可購買。此外,您也可選擇先在云端試用 Nimbix。

  

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