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迎接数据中心、AI与自适应计算的挑战

2020-03-02VictorPeng

电子产品世界 2020年1期
关键词:赛灵思数据中心架构

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個新的问题,那就是数据量的爆炸性增长。数据中心每天要处理和存储几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。

2)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后,深度学习类AI技术已经取得了长足的进步,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。

3)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专用领域架构(DSA)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Al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的,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,赛灵思推出了AIveo系列数据中心加速卡,包括U50、U200、U250和U280共4个产品。

为应对自适应计算浪潮,赛灵思在2018年推出了世界上首款自适应计算加速平台(ACAP),适用于多个市场领域的应用场景。ACAP是高度集成的多核异构计算平台,实现了CPU与GPU无法企及的性能与功耗比。 在软件工具领域,2019年赛灵思发布了Vitis统一软件平台.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。

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