ヘテロジニアス コンピューティングおよびストレージ向けの次世代ネットワーキング

ムーアの法則が減速し、深層学習、AI、IoT のようなストレージ/コンピューティングを重視する新しいアプリケーションが爆発的に増加する中で、データセンター ネットワークに厳しい課題が生じるようになりました。今まで、これらの課題は高性能コンピューティングに限定されるものでしたが、現在ではエンタープライズ、エッジ、クラウド セグメントも影響を受けています。イーサネット、ファイバー チャネル、Infiniband などの既存技術では、帯域幅とレイテンシの性能要件を満たすことが困難です。特に小規模なクラスターでは不可能です。GigaIO の FabreX ネットワークは、これらの課題に対応する PCIe 規格ベースのソリューションです。無類のレイテンシと帯域幅を提供する上、FabreX は、NVMe-oF および GDR プロトコルをネイティブ サポート可能なため、別のトランスポートを利用してデータ転送した場合に追加でかかるオーバーヘッドがなくなります。NVME-oFのトランスポート サポートのためのザイリンクス S/W および H/W アーキテクチャ、および機械学習スイートを実行する独立したザイリンクス Alveo カードについて説明します。内部テストと SDSC (San Diego Supercomputer Center) からの測定データを提示して、ソリューションの性能と効率の優位性を実証します。