大規模なワークロードを高速化
あらゆるデータセンターに対応できる HPC クラスタリング
既存のデータセンター サーバー インフラで RoCE v2/DCBx 対応のスケールアウト アーキテクチャを構築
複数カード間でワークロードやメモリを共有
MPI を使用して、ノード間をまたがる AMD の適応型演算機能が超並列化
Vitis プラットフォームを使用することで、ソフトウェア開発者およびデータ サイエンティストはアプリケーションとクラスター両方の高レベル プログラマビリティを活かして、Alveo およびアダプティブ コンピューティングの利点を余すことなく引き出すことができる。
AMD の Vitis™ ソフトウェア開発プラットフォーム には、既存のアプリケーションにわずかなコード変更を加えるだけですぐに高速化を実現できる、オープンソースの各機能に特化したライブラリが多数含まれています。
Vitis HPC クラスタリング ライブラリ
アクセラレーション カードを使用
業界で最もスケーラブルなグラフ データベースを提供する TigerGraph 社は、グラフ データベース分析ソリューションの高速化に AMD ソリューションを採用しています。
グラフ データベース分析を高速化
Alveo U55C カードでは、レコメンデーション エンジンのクエリと予測にかかる時間を数分からミリ秒単位にまで短縮できます。また、その優れた演算性能とメモリ帯域幅によって、CPU ベースのクラスタと比較した場合、クエリ処理速度は最大 96 倍高速化し、品質スコアは最大 35% 向上します。
このような改善から、誤認識を一桁台前半にまで抑えることができ、信頼性が向上します。
世界で最もスケーラブルなグラフ データベースを提供する TigerGraph 社は、AMD のテクノロジを採用してソフトウェア ベースのグラフ分析ソリューションの高速化を達成しました。
TigerGraph 社は、複数の Alveo U55C カードを使用することで、大規模なクラスタリングを利用してグラフ ベースのレコメンデーション エンジンを駆動する 2 つの主要アルゴリズム (コサイン類似度アルゴリズムと Louvain アルゴリズム) の高速化を実現しています。
このテストでは、数百万の患者のカルテを対象に TigerGraph 社のコサイン類似度レコメンデーション エンジンを実行したところ、Alveo U55C カードは CPU よりも 96 倍高速に動作し、数ミリ秒で結果を出すことができました。
Alveo U55C カードで TigerGraph 社のグラフ分析データベースを実行した場合、Louvain クラスタリング アルゴリズムによって数百の銀行口座での不正行為を 45 倍の速さで検出しました。
リアルタイムの高速信号処理
世界最大級の電波望遠鏡であるオーストラリア連邦科学産業研究機構 (CSIRO) のスクエア キロメートル アレイ (SKA) は、Alveo U55C カードを採用したことによって、15Tbps のデータ入力に対してエンド ツー エンドの信号パケット処理を実行するリアルタイムのデータフローを実現しています。
Alveo アクセラレータ ベースのクラスターを使用することにより、CSIRO は 131,000 基のアンテナからのデータを集約し、フィルタリングとプレパレーションを実行して処理するという大規模な演算タスクをリアルタイムで実行することに成功している。P4 対応 100Gb/s スイッチで完全にネットワーク接続した 420 台の Alveo U55C カードにより、信号処理クラスター全体で 460GB/s の HBM2 帯域幅を利用できる。
エッジにおけるセンサーの爆発的な増加に伴い、データをリアルタイムに処理する必要性が加速しています。
ストリーミング データのクラスタリングを実行するコモディティ GPU は、コスト、性能、消費電力の面で Alveo U55C カードに追従できません。
クラウドまたはオンプレミスで簡単に実行