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异构计算是未来趋势,看加速云玩转FPGA_发动机零部件

发布时间:2019-09-23    信息来源:www.dsiukgov.com    作者:儒安机械

pk10开户注册在人工智能时代,深度学习和机器学习成为企业进行业务创新的重要基础。而这些有赖于计算力、算法的支撑,于是我们看到异构计算风起云涌。作为专注于异构计算加速平台解决方案的提供商,近日,加速云在“加速新科技,驱动智未来” 科技峰会暨新产品发布会上正式发布了四大创新产品及三大解决方案,其中包括两个系统硬件加速产品、两个IP库、三大解决方案。

杭州加速云信息技术有限公司(简称:加速云)创始人兼CEO邬刚表示,加速云创新的异构计算加速平台解决方案,具有高性能、高效率、低延时特性以及可编程性和远程可重构能力,可以满足数据和模型规模不断扩大的需求,助力深度学习模型高效运转。

软硬结合 加速云布局异构加速计算 邬刚说,加速云是一个纯粹的技术推导出来的公司,紧跟技术走向,与客户深入沟通。加速云本次推出的四大产品为:两个系列硬件加速产品(SC-OPS,SC-VPX)、两个IP库 (FDNN,FBLAS)、三大解决方案(深度学习解决方案、高性能计算及数字信号处理解决方案、边缘计算解决方案)。

其中,SC-OPS是加速云推出的全球首张Intel StraTIx 10 FPGA加速卡,采用Intel最新14nm工艺的StraTIx10 GX2800 FPGA器件,可以广泛应用于数据中心、云计算、机器视觉、深度学习、高性能计算、仿真、金融等领域。

SC-VPX是全球计算密度最高的VPX刀片加速平台,采用Intel StraTIx 10 GX2800器件,兼容GX1650,构造业界先进、灵活、高效的信号处理和深度学习架构,主要定位高校研究所等单位的雷达,通信,深度学习相关领域的产品原型快速搭建和算法开发与应用。

异构计算是未来趋势,看加速云玩转FPGA

pk10开户注册深度学习加速库FDNN是国内首个支持通用卷积神经网络的FPGA加速库,基于RTL级代码,可以提供很高的性能和灵活配置特性。而高性能计算加速库FBLAS是业界更高性能的RTL级数学加速库。

对于IP库,邬刚表示,不管是深度学习还是高性能计算,关键是把数学公式变成硬件,也就是通过硬件对数学公式进行加速,IP库可以加速客户的应用开发。“硬件是载体,IP才是核心。光有一个硬件,FPGA就像一张白纸,有了IP,你把它画成清明上河图。单纯做IP不容易,加速云通过将IP库与硬件绑定实现最大化的加速计算。加速云的团队不光具备很强的算法能力,还有很强的工程化能力,快速量产产品。”

除了产品和IP库,加速云还推出了三大解决方案,帮助企业构建异构加速计算平台。

pk10开户注册深度学习加速解决方案————加速云推出一整套基于FPGA的深度学习加速方案,包括SC-OPM/SC-OPF/SC-OPS加速卡及FDNN加速库,满足客户对深度学习高性能、灵活性加速要求。为了方便客户使用高层语言开发,加速云提供基于FPGA完整的OpenCL异构开发环境,快速实现用户自定义的深度学习加速方案。同时加速云也提供快速深度神经网络定制加速服务。

数字信号处理解决方案————针对雷达、通信等数字信号处理系统的要求,结合Intel最新14nm工艺的 StraTIx10 FPGA系列,加速云提供了一套完整的硬件和软件相结合的解决方案,实现了高性能矩阵运算(矩阵乘、转置、求逆、QR分解)和超高速FFT(傅立叶变换)。为了方便客户使用高层语言开发,加速云提供基于FPGA完整的OpenCL异构开发环境,快速实现用户自定义的信号处理加速方案。

pk10开户注册边缘计算解决方案————加速云智能工控解决方案采用高性能Intel Arria10 GX660器件, 具有模块化设计,强实时特性和高性能的算法IP加速、完整的OpenCL异构开发环境,可以实现新一代高性能边缘计算网关,应用于各种工业环境。

关于异构计算,加速云有话说 说起异构计算,我们首先想到的就是GPU。其实,除了GPU,FPGA成为近年半导体产业的热点。FPGA作为一种高性能、低功耗的可编程芯片,可以根据客户定制来做针对性的算法设计。所以在处理海量数据(行情603138,诊股)的时候,FPGA 相比于CPU和GPU,优势在于:FPGA计算效率更高,FPGA更接近IO。

FPGA不采用指令和软件,是软硬件合一的器件。对FPGA进行编程要使用硬件描述语言,硬件描述语言描述的逻辑可以直接被编译为晶体管电路的组合。当然除了GPU和FPGA,ASIC也是目前计算芯片的一种选择。ASIC是一种专用芯片,与传统的通用芯片有一定的差异,是为了某种特定的需求而专门定制的芯片。

对于这三种不同类型的芯片,邬刚表示,他们各有自身的特点,不能简单说谁比谁强。在人工智能领域,GPU适合训练,而FPGA适合在线推理。它们有各自的优势,任何的芯片都有自己的特定应用场景,不能包打天下,只能找到准确的适合它的场景。

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