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[原创]Xilinx全软件开发环境利用FPGA实现数据中心应用加速

关键词:Xilinx 全软件开发环境 FPGA 数据中心 云计算

时间:2015-01-14 10:08:13      来源:世界电子元器件

在数据处理迈入云计算时代后,随着海量数据的不断增加,业界对于服务器的性能的要求越来越高。设计人员既希望GPU易于编程,同时又希望硬件具有低功耗、高吞吐量和最低时延功能。

在数据处理迈入云计算时代后,随着海量数据的不断增加,业界对于服务器的性能的要求越来越高。设计人员既希望GPU易于编程,同时又希望硬件具有低功耗、高吞吐量和最低时延功能。同时,多核CPU和GPU加速器在可扩展性上也存在严重的问题,而可运行高功率图形卡的插入式PCIe开发板又受限于功耗的瓶颈。单纯依靠硬件性能的提升来解决云计算时代所面临的问题变得越来越困难。

针对客户的这类难题,赛灵思公司(Xilinx, Inc.)在2014国际超算大会(Super Computing 2014)上宣布推出针对OpenCL、C和C++的SDAccelTM开发环境,将单位功耗性能提高达25倍,从而利用FPGA实现数据中心应用加速。SDAccel是赛灵思SDx™系列的最新成员,将业界首款支持OpenCL、C和C++内核任意组合的架构优化编译器、库、开发板完美结合在一起,在FPGA上首次实现了完全类似CPU/GPU的开发和运行时间体验。

SDAccel的架构优化编译器相对CPU或GPU,单位功耗性能提高达25倍,相对其它FPGA解决方案,性能和资源效率提高3倍。SDAccel采用了已被1,000多名程序员广泛使用的基础编译器技术。SDAccel充分利用该编译器的功能,使软件开发人员能够利用新的或现有的OpenCL、C和C++ 代码创建高性能加速器,并针对计算搜索、图像识别、机器学习、编码转换、存储压缩和加密等各种数据中心应用中的存储器、数据流和流水线技术进行了精心优化。

借助SDAccel,开发人员能够使用其熟悉的工作流程优化应用,而且即便之前没有FPGA使用经验,也能受益于FPGA平台的优势。集成设计环境(IDE)不仅可提供编码模板和软件库,而且还能对各种开发目标进行编译、调试和特性分析,如在X86平台上仿真、使用快速仿真进行性能验证以及在FPGA处理器上进行本地执行等。IDE可在数据中心用FPGA平台上执行应用。该平台配套提供面向所有支持开发目标的自动仪器插入功能。此外,SDAccel还经过精心设计,使CPU/GPU开发人员能够轻松将其应用迁移到FPGA上,同时还可在他们熟悉的工作流程中维护和复用OpenCL、C和C++代码。

综合全面的SDAccel环境包括编程器用IDE、基于C语言的FPGA优化库,以及数据中心用现成商用(COTS)平台。

SDAccel库包括用于高性能低功耗实现方案的内置OpenCL函数、DSP、视频以及线性代数库。针对特定领域加速,赛灵思联盟合作成员Auviz Systems提供了优化的OpenCV和BLAS OpenCL兼容型软件库。原有的COTS成员包括Alpha Data、Convey、Pico Computing,预计2015年年初还将增加更多成员。

SDAccel能够支持带有多个程序和类似CPU/GPU按需可加载计算单元的应用。与CPU/GPU类似,SDAccel对于FPGA解决方案的独特之处在于能够保持程序转换过程中的系统正常工作。SDAccel是能够创建可在应用运行过程中加载新加速器内核的FPGA计算单元的环境。在整个应用执行过程中,存储器、以太网、PCIe和性能监控器等关键系统接口和功能均保持工作状态。即时可重配置的计算单元可让多个应用共享FPGA加速器。例如通过对运行系统编程,可支持图像搜索、视频转码和图像处理之间的切换。

该产品基于已发布的Khronos规范,有望通过Khronos一致性测试过程。中国网络服务企业百度公司在美国加州圣何塞举行的2014年热门芯片研讨会上介绍了支持性调查结果。并作出了如下的结论:

• 中端FPGA能够实现375 GFLOPS的性能,功耗仅为10W~20W;

• 基于FPGA的加速器可部署在所有类型的服务器中;

• 和CPU和GPU相比,FPGA在深度神经网络(DNN)预测系统中性能更加出色。DNN系统用于语言识别、图像;

• 搜索、OCR、面部识别、网页搜索以及自然语言处理等各种不同应用。

 

图 SDAccel 环境包括架构优化的编译器、库、调试器和分析器,并提供类似于CPU/GPU的编程体验

GEC

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