厚积而薄发——金速棒

2018-03-22 17:30浏览数:16846 

博焱智能作为一家以创新驱动的科技公司,AI是博焱智能重视的未来战略级技术,并致力于为高速发展的人工智能应用需求不断创新设计&提供顶尖的 AI 计算产品方案。2018开年之初我们推出了独具匠心的金速棒(R)Virtex-7高性能计算力FPGA加速卡,在人工智能计算的数据中心产品创新、深度学习算法框架优化、生态系统建设等方向已全面发力。

异构计算是当今 IT 业界公认的实现高效人工智能计算、加速人工智能创新的新一代计算架构,通过使用特性不同、架构不同的不同计算单元,人工智能计算能够获得计算性能、计算效率和计算经济性。

在去年的2017云栖大会的异构计算&高性能计算分论坛上,阿里云异构计算高级专家龙欣就表示:“阿里云正在以异构计算为核心构建业务永续、高性能、高性价比、弹性的人工智能引擎。”而对于异构计算中正扮演越来越重要角色的FPGA,龙欣强调:FPGA 具有能耗比、低延迟、高带宽、常规浮点运算力迅速迭代提升等突出优势。此外,FPGA 作为硬件加速+硬件可编程的技术,可以“在云上运行硬件自定义逻辑”的特点可以满足不同的应用定制化需求,是“专用计算中的多面手”。

此次博焱智能推出的FPGA 加速方案全部基于自主研发的金速棒(R)Virtex-7,这是目前业界高密度、高性能的 FPGA 加速设备。同时,金速棒(R)Virtex-7 设计半高半长PCI-E(Gen3.0 x8)插卡,具有灵活的板卡内存配置,功耗低于50W,支持 8G DDR3内存,能够寄存更多的并行任务数据。此外,金速棒(R) Virtex-7支持单1个4*10G收发一体光纤接口模块,可以实现数据直接从网络到板卡处理,无需经过CPU,减低了传输延时。这些优势让金速棒(R)V7成为高性能计算力加速卡行业领跑者

基于金速棒(R)Virtex-7的加速方案具有可编程专用性,高性能及低功耗的特点,通过PCIe总线、光纤接口完成服务器端/服务器之间高速数据硬件加速,实现大数据的高速吞吐。可应用于例如:矩阵运算、图像处理、机器学习、压缩、非对称加密、搜索的排序等,还有像 CNN 卷积神经网络的相关算法进行优化和固化,可加速 ResNe t等神经网络,对象检测和人脸识别等一系列高复杂度计算量大的应用场景。