Ngày đăng: 06/08/2020 14:36

Xilinx đưa GPU vào Card xử lý dữ liệu cho các trung tâm dữ liệu - Xilinx Alveo U250

Xilinx  đã ra mắt mẫu card Alveo U250 mới hỗ trợ tăng tốc độ tính toán trong các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo cũng như tính toán máy.

Card tăng tốc Alveo U250 được thiết với 64GB Ram, 2 cổng kết nối mạng tốc độ 100mbps và giao tiếp với hệ thống máy chủ qua khe cắm PCIe 3.0 để đáp ứng nhu cầu thay đổi liên tục của trung tâm dữ liệu, cung cấp hiệu suất cao gấp 90 lần so với CPU cho cùng một khối lượng công việc bao gồm tính toán máy, chuyển đổi mã video và tìm kiếm cũng như phân tích cơ sở dữ liệu.  
Được xây dựng trên kiến ​​trúc Xilinx 16nm UltraScale ™, thẻ tăng tốc Alveo có thể thích ứng với nhiều công việc đòi hỏi cần thay đổi các yêu cầu về tốc độ và tiêu chuẩn thuật toán , có khả năng tăng tốc bất kỳ khối lượng công việc nào mà không thay đổi phần cứng và giúp giảm thiểu chi phí.
Thông tin chi tiết về card tăng tốc Alveo U250 được thể hiện thông qua bảng :

Xilinx đang hợp tác với Advanced Micro Devices để kết hợp các máy chủ dùng CPU EPYC của AMD được xây dựng trên vi kiến ​​trúc “Zen” của công ty và thẻ tăng tốc Alveo trong một hệ thống nhằm vào công việc suy luận học máy.

Hệ thống (trong hình ) sẽ sử dụng hai chip Epyc 7551 32 lõi và tám Card tăng tốc Alveo U250 và sẽ được cung cấp bởi ML Suite của Xilinx, hỗ trợ các khung máy học như TensorFlow. Theo các quan chức của cả hai công ty, hệ thống đã đạt đến thông lượng suy luận là 30.000 hình ảnh mỗi giây trên mạng nơ-ron phức hợp GoogLeNet.

Hệ thống sẽ giúp các doanh nghiệp giải quyết nhu cầu ngày càng tăng về dung lượng máy tính vào thời điểm lượng dữ liệu khổng lồ đang được tạo ra và cần được thu thập, lưu trữ và phân tích thông qua các ứng dụng mới như trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dữ liệu. 

“Khối lượng công việc mới không chỉ là về CPU; Họ nói về hệ thống" theo Mark Mark Papermaster, CTO và phó chủ tịch cấp cao về công nghệ và kỹ thuật, cho biết sau khi tham gia sự kiện Xilinx.

Tóm lại, những lợi ích khi sử dụng Alveo U250 như sau :
1.       Tốc độ nhanh và hiệu suất cao :

• Hiệu suất cao lên tới hơn 90 lần so với CPU trên cùng một khối lượng công việc với chi phí rẻ hơn chỉ bằng 1/3
• Tốc độ suy toán, suy luận cao hơn 4 lần so với các giải pháp bằng GPU thông thường.

2.       Dễ dàng thích nghi, thay đổi và tăng tốc độ cho nhiều công việc :

• Có thể sử dụng chung một card tăng tốc phục vụ cho việc học máy, xử lý video cũng như các công việc đòi hỏi điện toán ở tốc độ cao
• Khi các thuật toán phát triển, những mẫu card này vẫn đáp ứng đủ điều kiện làm việc trong khi chờ đợi các mẫu card kế tiếp được nghiên cứu và sản xuất ra