迎接数据中心、AI与自适应计算的挑战
2020-01-10 10:37:17AI云资讯971

全球总裁兼首席执行官 Victor Peng
1 三大应用热点
首先要说的是随着万物互联趋势的到来,物联网正在成为支撑社会经济向前发展的新型基础设施。目前,全球每天约有550万个新设备加入到物联网中。根据数据显示,2021年,全球联网设备将达到280亿个,其中160亿个设备与物联网领域相关。而不断增长的联网设备数量也造成了一个新的问题,那就是数据量的爆炸性增长。数据中心每天要处理和存储数十上百亿联网设备产生的数据,这就对数据中心的数据处理能力提出了更高的要求。
第二便是人工智能(AI)领域的快速发展。自2012年以来,在经过了几年的发展,深度学习类AI技术已经取得了长足的发展,并持续快速演进。AI分析、推断技术的大面积普及与应用目前只是一个时间问题。对于半导体行业而言,用于AI推断、分析的半导体器件数量需求将会在未来以指数式增长。
最后便是随着摩尔定律的失效,计算处理能力的提升逐渐放缓,我们需要一种全新的特定领域架构去化解这些不利因素的影响,维持计算处理能力的发展。然而随着芯片制程精度的提升,设计成本大大增加,芯片的更新换代逐渐跟不上技术的发展。全新的自适应计算技术逐渐站到了舞台的中央。自适应计算是一种解决方案,因为它不必使用新的芯片就能构建 DSA(专用领域架构),支持以最低一次性工程费用(NRE)实现快速开发与部署。
2 对中国本土企业的发展建议
2019年赛灵思在中国的营收占总营收的28%,中国市场目前已经成为赛灵思最大的单一国家市场。根据数据显示,2025年中国将成为全球最大的数据汇集地。不论从目前的市场潜力,还是赛灵思对于未来的战略布局来看,中国市场都将成为赛灵思未来战略中的重要一环,赛灵思将不断加大对中国市场的投入。
目前中国已经出现了大量中国本土的FPGA公司,说明已经有许多人理解到自适应解决方案的价值所在。但目前来看,在FPGA领域,中国企业想要跻身世界还需要很长的时间。
在AI技术领域,中国市场的技术创新速度是非常让人振奋的。但是中国有许多AI初创企业扎堆做自己的AI专用芯片。这种趋势并不是十分乐观的,AI领域的初创企业应该更多地关注特定的技术与应用,而不是随大流去研发芯片,因为研发芯片是十分复杂,需要大量成本与时间的投入。过多地花费精力投入在这一领域,其实是对资源和成本的浪费。
3 赛灵思的解决方案
面对数据爆炸式增长的趋势,我们推出了Alveo系列加速卡,包括U50、U200、U250和U280四个产品,未来还会有更多的加速器卡蓄势待发。赛灵思Alveo数据中心加速器卡是专门为满足现代数据中心变化莫测的需求而设计出的产品。Alveo数据中心加速器卡与CPU相比,性能提升高达90倍,其中包括机器学习推断、视频转码、数据库搜索分析等目前大热的应用领域。产品整体基于赛灵思16nm UltraScale架构,其中,Alveo U250实时推断吞吐量比高端 CPU高出20 倍,相对于高端 GPU[1] 等固定功能的加速器,能让 2 毫秒以下的低时延应用性能提升 4 倍以上。
最新推出的Alveo U50是业界首款轻量级PCIe Gen4自适应计算加速卡,并且面向所有服务器、各种云和边缘的数据中心应用,包括网络和存储加速。Alveo U50为客户提供了小尺寸,低功耗的可编程加速器平台,专门为不同规模,不同类型的系统架构及领域特定的加速应用而打造,面向任意类型的服务器部署,包括本地,云端和边缘。为了应对不断变化的云微服务等新兴工作负载的挑战,AlveoU50在更大吞吐量,更低延迟和更高功耗效率方面实现了10-20倍的大幅提升。对于加速网络和存储工作负载,U50卡可帮助开发人员通过将数据更接近计算的方式来识别并打破时延和数据移动的瓶颈。
为应对自适应计算浪潮,我们在2018年便推出了世界上首款自适应计算加速平台ACAP。其中首个ACAP产品Versal的推出,历经了赛灵思四年研发,投入 10 亿美元以上,有1500 多名软硬件工程师参与其中。它适用于多个市场领域的应用场景,比如说汽车、工业、科学与医疗、航空航天与国防、音视频与广播乃至于消费类电子等。
ACAP是一个高度集成的多核异构计算平台,能够根据各种应用方向与不同的工作负载,从硬件层上灵活地进行修改。通过动态调节的自适应能力,ACAP平台实现了CPU与GPU无法企及的性能与功耗比。
在软件工具领域,今年我们发布了Vitis统一软件平台,这款软件平台可以让包括软件工程师和AI科学家在内的广大开发者都能受益于硬件灵活应变的优势。Vitis 统一软件平台无需用户深入掌握硬件专业知识,即可根据软件或算法代码自动适配和使用赛灵思硬件架构。此外,Vitis 平台不限制使用专有开发环境,而是可以插入到通用的软件开发工具中,并利用丰富的优化过的开源库,使开发者能够专注于算法的开发。
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