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リコンフィギャブル
アクセラレーション

クラウド スケールでプラットフォームの
開発およびデプロイ

クラウド センターは日々変化しています。  今日の CPU では、機械学習、データ解析、ビデオ処理などの、最先端の計算集中アプリケーションに対応できません。クラウド サービス プロバイダーは、ネットワーキングやストレージの日々増加するボトルネックの解消を考えるとともに、クラウド データ センターの全体的なスループットと効率性を向上させるためのアクセラレーターに注目しています。

Microsoft 社や Baidu 社のような大手クラウド サービス プロバイダーは、競争が激化する市場で自社のサービス事業を推進するために、ハイパースケール センターに FPGA 技術を導入することを発表しました。FPGA は、プログラム可能な上に、新しいアプリケーションやアルゴリズムに対してハードウェアで最適化が可能なため、アジャイル性の高いクラウド コンピューティング環境をサポートするのに最適なソリューションです。 

FPGA は繰り返しリコンフィギュレーションおよびリプログラム可能という特性があるため、変化の激しい市場でその強みを発揮します。ダイナミック リコンフィギュレーションを使用することで、FPGA デザインを瞬時 (1 秒以内) に変更し、別のワークロードに対してハードウェアで最適化された異なるデザインをデプロイできます。  つまり、ザイリンクス FPGA は CPU やカスタム ASIC では対応できない日々変化し続けるハイパースケール アプリケーションの要件に瞬時に対応する柔軟性と応用能力を提供します。 

データ センターにおけるザイリンクスの勢い

顧客 - ハイパースケール クラウド企業の大手 7 社のうち 3 社がザイリンクス FPGA を導入しています。その中の Baidu 社は、機械学習アプリケーションを高速化するためにリソース プールにザイリンクスの UltraScale™ FPGA を導入したことを 10 月に発表しています。

パートナーシップ - Qualcomm 社IBM 社は、データ センターの高速化に向けて、ザイリンクスと戦略的な協力関係を築くことを発表しました。  IBM 社は、ストレージやネットワークのアクセラレーション フレームワークである CAPI SNAP で、すでに成果を収めており、ザイリンクス FPGA を使用して NoSQL などのアプリケーションを容易に高速化できるようになりました。

スタンダードのリーダーシップ - ザイリンクスは、CCIX と言われるインテリジェントなキャッシュ コヒーレント インターコネクトの開発に率先して取り組んできました。  2016 年 5 月、ザイリンクスと AMD 社、ARM 社、Huawei 社、IBM 社、Mellanox 社、および Qualcomm 社によって結成されたこの取り組みのメンバーは、5 ケ月間で 3 倍になりました。

データ センター向けのソフトウェア定義ツールと製品 - 2014 年、FPGA の高速化に最適な SDAccel™ 開発環境をリリースしました。  2016 年 11 月、ザイリンクスは、高帯域幅メモリ (HBM) と CCIX 技術を備えた、新しい 16nm Virtex UltraScale+™FPGA の詳細を発表しました。

ザイリンクスの新しいリコンフィギャラブル アクセラレーション スタックは、世界最大規模のクラウド サービス プロバイダーがクラウド スケールでアクセラレーション プラットフォームを開発して展開できるようにし、機械学習、データ解析、ビデオ トランスコーディングなどの複雑なクラウド コンピューティングを実現するために、かつてないレベルの柔軟性を提供します。「クラウドネイティブ」アプリケーション向けに提供された、この FPGA ベースのアクセラレーション スタックには、ライブラリ、統合環境、開発者ボード、リソース、および OpenStack サポートがあり、CPU の計算効率は最大 40 倍、そして今日市場にある FPGA の最大 6 倍の計算効率を提供します。

ザイリンクス R&D チームが提供するハイパースケール データ センターの FPGA アクセラレーションの最新情報をチェック。

ザイリンクス ホワイト ペーパー : 『ザイリンクス デバイスでの INT8 に最適化した深層学習の実装』 を読む。

Amazon クラウド での FPGA アクセラレーションについて学ぶ。

クラウドベースのテスト ドライブを使用して今すぐ開始する。

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スタックのライブラリ

DNN -- ザイリンクスの Deep Neural Network (DNN) ライブラリは、ディープ ラーニング推論アプリケーションを構築するために高度に最適化されたライブラリです。  6 ビットおよび 8 ビットの整数データ型で最大の計算効率を実現するように設計されています。

GEMM -- ザイリンクスの General Matrix Multiply (GEMM) ライブラリは、Level 3 BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms) をベースに設計されており、16 ビットと 8 ビットの整数データ型で最適性能を実現し、あらゆるサイズのあらゆる行列に対応します。

HEVC Decoder & Encoder --  HEVC/H.265 は、MPEG や ITU の後続規格としてリリースされた最新のビデオ圧縮規格です。H.264 に代わる規格で、最大 50% の帯域幅削減を可能にします。ザイリンクスは、2 つのエンコーダーを提供しています。一つは、大半のビデオ データ センター ワークロードに対応する高品質でリアルタム性の高い柔軟なエンコーダー、もう一つは、カメラ以外で生成されたコンテンツに対応するエンコーダーです。デコーダーは、この 2 つのエンコーダーのすべてのアプリケーションをサポートします。

Data Mover (SQL) – SQL データ ムーバー ライブラリは、ザイリンクス FPGA を使用して、データ解析のワークロードを簡単に加速できるようにします。データ ムーバー ライブラリは、PCIe でデータベース テーブルから FPGA アクセラレーター カードのオンチップ メモリへデータ ブロックを送信することで、SQL データベースへの標準接続を組織化します。このライブラリは、ホスト CPU と FPGA デバイス上のアクセラレーター機能との間の PCIe 帯域幅を最大限に利用するように最適化されています。

Compute Kernel (SQL) – FPGA ハードウェア上にある多数の主要 SQL 機能 (小数型、データ型、スキャン、比較、フィルターなど) を加速させるライブラリです。計算機能は、FPGA のハードウェア並列化を最大限に活用するように最適化されます。

ボード タイプ
プロバイダー
Xilinx® Kintex® UltraScale™ FPGA アクセラレーション開発キット 開発者向け評価版 ザイリンクス
Bittware 社製 PCIe ボード
プロダクション
Bittware 社
Alpha Data ADM-PCIE-KU3 プロダクション Alpha Data 社
Alpha Data ADM-PCIE-7V3 プロダクション Alpha Data 社
COTS PEA-C8K0-060
プロダクション
COTS 社
COTS PEA-C8K0-040 プロダクション COTS 社
Semptian NSA-120 アクセラレーター カード プロダクション Semptian 社
ストレージ アクセラレーション カード (NVMeoF) プロダクション Fidus 社

クラウド上でのリコンフィギャラブル アクセラレーション

コンピューティング要件の急激な増加に対して CPU の技術が遅れをとっている現実に直面し、クラウドおよびデータセンターのアーキテクチャが高速コンピューティングへと移行しています。アクセラレーターが CPU ベースのアーキテクチャを補完し、性能と電力効率の両方を向上させます。

FPGA は、幅広いアプリケーションで 10 倍の高速化を実現できると同時に、その再構成可能な特性を生かして、最新のデータ センターの多様なワークロードに最適なバランスを提供できます。

ザイリンクスの UltraScale™/UltraScale+ FPGA は、その他の FPGA より一世代先のアクセラレーション機能を備えているため、世界最大規模かつ革新的なクラウド コンピューティング サービスの多くにおいて、ハードウェアおよびアプリケーション開発者に大きな力を与えています。

 

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Baidu 社の FPGA クラウド サーバー
中国市場でベータ版を利用可能

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Huawei 社の FPGA Accelerated Cloud Server (FACS)
中国市場でベータ版を利用可能

tencent-cloud-logo

Tencent 社の FPGA クラウド サーバー
中国市場でベータ版を利用可能

OpenCL™、C、および C++ に対応する SDAccel™ 開発環境では、FPGA を利用するデータ センター アプリケーションの高速化において、単位ワットあたりのパフォーマンスを最大 25 倍向上させることができます。SDx™ ファミリに含まれる SDAccel は、OpenCL、C、および C++ カーネルのあらゆる組み合わせをサポートする業界初のアーキテクチャ最適化コンパイラです。ライブラリおよび開発ボードと合わせて提供され、業界初となる完全に CPU/GPU と同様の開発環境とランタイムで FPGA の開発を実行できます。詳細は、SDAccel ゾーンをご覧ください。

sdaccel-cpu

資料

リソース

アクセラレーションに関するリソース 説明
「FPGA Startup Gathers Funding Force for Merged Hyperscale Inference」 この記事では、設立したばかりの DeePhi Tech 社の効率的でスケーラブルな機械学習の推論ソリューションを対象とする FPGA ベースのアーキテクチャについて説明します。
「ESE: Efficient Speech Recognition Engine with Sparse LSTM on FPGA」 FPGA2017 Best Paper 賞を受賞したこの資料では、高効率 FPGA を搭載した音声認識エンジンは、CPU と比較して 43 倍の性能と 40 倍の単位ワットあたり性能を達成できることを発表しています。また、GPU と比較した場合
「Power-Efficient Machine Learning on POWER Systems using FPGA Acceleration」 このセッションでは、画像認識などの機械学習のワークロードの POWER システムを強化するための FPGA アクセラレーション技術について説明しています。
「Energy-Efficient CNN Implementation on a Deeply Pipelined FPGA Cluster」 この資料では、パイプライン段数が多く、複数の FPGA を利用するアーキテクチャについて説明しています。このアーキテクチャは、性能とエネルギー効率を最適化するためにデザイン スペースを拡張します。
「From Model to FPGA: Software-Hardware Co-Design for Efficient Neural Network Acceleration」 このプレゼンテーションでは、FPGA の利用および今後のニューラル ネットワーク アクセラレーションの動向について説明しています。
「Baidu Takes FPGA Approach to Accelerating SQL at Scale」 この記事では、FPGA を用いたビッグ データの課題への Baidu 社の取り組みについて説明しています。
「SDA: Software-Defined Accelerator for general-purpose big data analysis system」 このプレゼンテーションでは、汎用ビッグデータ解析システム向けの Baidu 社のソフトウェア定義のアクセラレーターについて説明しています。
「SDA: Software-Defined Accelerator for Large-Scale DNN Systems」 この記事では、大規模なディープ ニューラル ネットワーク (DNN) システム向けに Baidu 社が提供するソフトウェア定義のアクセラレーター製品ファミリ (SDA) の主な機能、システム設計とアーキテクチャ、処理能力、ターゲット市場などに関する、著者のプレゼンテーション資料 (スライド) を提供しています。
ユーザー フォーラム
OpenCL™、C、および C++ の SDAccel™ 開発環境に関する意見を交換し合うコミュニティ