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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 データ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、最先端の計算負荷の大きな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共に、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に注目しています。

Amazon、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 データセンターに 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展開できます。  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 月に発表しました。

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、HBM および CCIX テクノロジを搭載した新しい 16nm Virtex UltraScale+™ FPGA 製品を発表しました。

アプリケーションおよびライブラリ

分野 製品 ベンダー 加速度/CPU
圧縮 FPGA ベースの GZIP 圧縮 2.3x
データ分析 検索および解析ツールキット
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90x
データ分析 Elasticsearch
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90x
データ分析 Postgress データベース アクセラレーション - 既存の Postgres SQL クエリを簡単に実行 2x-3x
データ分析 世界最速 Memcached 9x
金融機関のコンピューティング 高性能なモンテカルロ法によるオプション価格決定シミュレーション 42x-540x
ゲノム DRAGEN Complete Suite - 次世代シーケンシング (エクソーム) の超高速解析が可能 90x
ゲノム DRAGEN Complete Suite - 次世代シーケンシング (ゲノム) の超高速解析が可能
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90x
ゲノム NGS リファレンス ゲノム アセンブリ 100x
画像処理 WebP 画像エンコーディング。ウェブ上の画像を軽量化し、高速処理を可能にする 6.5x-14.2x
機械学習 DDESE (Descartes Efficient Speech Recognition Engine) (LSTM 使用)
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レイテンシ: F1 15.07 (ms)、cuDNN on P4 38.58 (ms)、CPU 118.31 (ms)
機械学習 Accelerated Apache Spark MLlib 25x
機械学習 画像分類用のニューラル ネットワーク推論 100x-500x
機械学習 バイナリ ニューラル ネットワークによる深層学習推論 800x
機械学習 推論向け ML Suite (Tensorflow、Caffe、MXNet) 2x-10x
演算 高性能 GEMM、SPMV N/A
セキュリティ Hyperion 10G RegEx File Scan N/A
セキュリティ AMI ‐ ハードウェアで RSA 暗号処理を高速化 N/A
ツール 3D レンダリング、数字認識、スパム フィルター、および顔認識 N/A
ツール FireSim Demo v.1.0- FPGA を使用するハードウェア シミュレーション N/A
ツール Merlin C/C++ Compiler AMI N/A
ツール InTime - FPGA 設計用の自動化された最適化ソフトウェア
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N/A
ツール Visual Systems Integrator - FPGA およびエンベデッド開発向け N/A
ビデオ NGCodec HEVC/H.265 Encoder D01
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10x
ビデオ FPGA で高速化する HEIF-to-JPEG Transcoder、HEVC Decoder N/A
ボード タイプ
プロバイダ
Virtex UltraScale+ FPGA VCU1525 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
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 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。アクセラレータが CPU をベースとする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デバイスとなります。

ザイリンクスの UltraScale™/UltraScale+ FPGA は、ほかの FPGA の一世代先をいくアクセラレーション機能を備えているため、世界最大規模で革新的なクラウド 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。

 

alibaba-logo

Alibaba Cloud F2 インスタンス
中国市場で利用可能

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baidu-logo

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

huawei-logo

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

nimbix-logo

Nimbix 社の FPGA インスタンスと開発環境
世界中で利用可能

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 Large-Scale DNN Systems」 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。
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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です。
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