(文章来源:智东西)
英特尔发布了搭载英特尔Arria 10GX FPGA芯片的可编程加速卡;今天,戴尔和富士通这两家OEM厂商宣布,将这款可编程加速卡大规模集成到自家打造的服务器当中,可自持数据中心的各种工作负载。
与此同时,戴尔和富士通还将在各自产品中集成了新版面向FPGA的至强可扩展处理器的英特尔加速堆栈。这是一个跨行业通用的软件堆栈,能够提供集成FPGA所需要的底层工具,包括数据传递、配置加速、支持虚拟机、支持云数据中心迁移等等。
英特尔可编程解决方案事业部亚太区市场拓展经理刘斌在现场展示了英特尔FPGA在金融、数据中心中的加速应用,他还表示,今天宣布的与戴尔和富士通的合作意味着英特尔这款可编程加速卡也正式量产。在未来,还会有更多OEM厂商宣布加入合作。巧合的是,在不久前,FPGA市场的另一个玩家赛灵思也宣布了数据中心为先的战略,与此同时,英伟达的GPU、还有一众SoC创业公司也纷纷将目光瞄准了数据中心领域。
刘斌告诉智东西,日渐火热的市场竞争正好证明了数据中心是FPGA下一个巨大的增长点。目前在数据中心的加速计算业务其实还处在“蓝海”阶段,AI、数据分析等新兴业务还在快速发展,各家企业在其中都有积极发展空间。而英特尔的优势则在于长期在计算力中的积累,一方面有性能强大的系列芯片、以及软件计算能力,另一方面FPGA能够配合提供灵活的硬件计算,打造强大的异构计算组合。
加速卡是FPGA进入到硬件领域的一种形态,但同时英特尔也在考虑其他方式、其他形态的产品,比如做深度学习推断(inference)的加速等。目前,以云服务为主的数据中心市场在全球范围内虽然已经具备一定体量,但数据库分析仍旧是一个快速增长、快速普及的领域。根据Market Research Media报告显示,从2017年到2022年期间,数据库加速市场还将以23%的复合年增长率高速发展,到2022年达到38.5亿美元的市场规模。
不过由于数据中心广泛应用于不同领域,不同用户需要的功能、提出的指令都不一样。总的来说,数据中心加速面临着几大挑战:1、大多数场景需要实时计算、实时反馈效果(比如搜索、金融交易等);2、数据库有众多不同类型,数据库类型不同、框架不同、数据类型不同(比如结构化与非结构化)等等;3、新老数据库混合查询需求非常复杂。
在英特尔的合作伙伴swarm64所给出的案例中,swarm64公司在采用了英特尔FPGA平台后,其实时数据分析的速度平均提高了20倍,比传统数据仓储的性能提高了2倍、比旧版存储压缩的性能提高了3倍。
与此同时,刘斌还在现场展示了英特尔FPGA在金融财务风险分析的应用。风险分析是一个巨大的市场,根据MarketsandMarters报告显示,从2017年到2022年期间,风向分析市场将以15%的复合年增长率高速发展,到2022年达到359亿美元的市场规模。不过,财务风险分析加速计算同时也面临着几大挑战,首先,财务风险分析本质上是一个大数据问题,数据量可高达若干TB的级别,同时是一个的应用,非常耗费计算力。
而且,财务风险分析的模型也在不断变化当中,让计算更加复杂。第三个遇到的问题就是,如果用纯软件实现,财务风险分析计算的性能将会存在限制,计算延迟将会较大,不能满足需求。
在英特尔的合作伙伴Levyx所给出的案例中,他们向市场推出了一个财务风险分析的系统,对比采用SWARM64加速和软件实施的情况下运行数据库查询取得的结果,结果表明,采用英特尔的解决方案在具体符号算法加速上速度提高了850%,在端到端期权交易模拟加速中加速比在2倍以上。
虽然目前以云服务为主的数据中心市场在全球范围内虽然已经具备一定体量,但数据中心仍旧是一个快速增长、快速普及的领域。最近一年以来,数据中心芯片市场已经不断火热,除了英特尔、英伟达、赛灵思这类老牌芯片玩家纷纷入局外,国内外众多芯片创业公司也陆续瞄准了这一市场,在市场范围不断拓展的同时,竞争也日益激烈化。
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