阿里巴巴携手英特尔开发一款基于 FPGA 的解决方案

2017-03-13 20:25:00 来源:EEFOCUS
标签:

Alibaba Cloud(阿里云)已宣布与英特尔合作开展基于云的现场可编程门阵列     (FPGA) 加速服务试点计划,该计划旨在帮助客户虚拟访问云中的丰富计算资源,更高效地管理业务、科学和企业数据应用工作负载。

 

通过使用英特尔® Arria® 10 FPGA、基于英特尔® 至强® 处理器的服务器及软件开发工具构成即用型预配置基础设施以进行应用加速,阿里云可为系统设计师提供投资于内部 FPGA 基础设施的替代选择:基于云的工作负载加速。该服务可借助   FPGA 提供工作负载加速的按需可扩展性,同时降低前期投资风险和加快新基础设施服务的交付速度。

 

阿里云高级总监李津表示:“阿里云可帮助客户访问云中的大量服务,基于  FPGA 的全新加速服务意味着他们能访问云中的丰富计算资源,无需耗资构建自己的基础设施。作为高度可扩展云计算和数据管理服务的领先提供商,我们可通过该服务创造更高价值,为企业提供灵活可靠的连接体验。”

 

FPGA 的一个关键优势是具备可编程性,可通过定制加速和扩展各种工作负载,如机器学习、数据加密和媒体转码。

 

英特尔公司副总裁及可编程解决方案事业部总经理 Dan McNamara 表示:“英特尔 FPGA 正催生激动人心的全新业务模式,例如阿里巴巴使用 FPGA 通过云服务加速各种工作负载。凭借英特尔至强处理器、FPGA、优化的工具和软件以及支持各种部署模式的全球合作伙伴生态系统,英特尔在数据中心领域占据了领导地位。为帮助加快计算速度,英特尔将为客户提供可扩展的解决方案。”

 
关注与非网微信 ( ee-focus )
限量版产业观察、行业动态、技术大餐每日推荐
享受快时代的精品慢阅读
 

 

继续阅读
英特尔害怕了吗?AMD 7nm 服务器处理器优势将展现

AMD上周推出 Epyc CPU 系列的 7nm 服务器处理器 (代号罗马),市场及粉丝都非常看好,帮助 AMD 股价在上周四大涨了 16%。在英特尔仍于 10nm 产品挣扎的情况下,AMD 优势似乎正逐步拉开。

英特尔十代酷睿型号怎么看?命名规则一文读懂!
英特尔十代酷睿型号怎么看?命名规则一文读懂!

以往酷睿处理器往往使用i3/5/7/9-XXXX+字母的命名方式,具体型号由4位数字与1位字母组成,但是十代酷睿则在字母后多了一位数字。

一个万年老二打翻身仗的故事:谁说 AMD 逆袭 Intel 了?

AMD 的 7nm Epyc 产品线已经完成,同时英特尔正努力推出 10nm 的芯片,于是一场新的战斗开始了。

IBM依然称霸美国专利榜,国内企业京东方仅次华为

谁是全球最创新的公司?人们的眼前一定浮现出苹果、谷歌、Facebook、亚马逊这几大科技巨头。

全球 NAND Flash 最新排名:三星依然称霸,东芝跳电事件冲击甚巨

根据集邦咨询半导体研究中心(DRAMeXchange)调查,综观2019年第二季NAND Flash(闪存)产业营收表现,以需求面来看,智能手机、笔记本电脑以及服务器需求皆自第一季的传统淡季有所复苏,整体产业位元消耗量成长约15%,但由于供应商仍握有相当高的库存,致使第二季合约价跌幅仍相当显著,整体产业营收仍维持在约108亿美元的水平,较

更多资讯
Qualcomm董事会任命Mark McLaughlin担任董事长

Qualcomm Incorporated(NASDAQ: QCOM)今日宣布任命Mark McLaughlin接替Jeff Henderson担任董事会董事长,该任命于2019年8月13日生效。

科技成就品质生活 戴森举办“智享-净鉴”杭州分享会

今日,戴森在杭州举行地板清洁类新品媒体分享会,旨在为当地家庭提供完整的家居清洁方案。Dyson V11 Absolute智能无绳吸尘器、Dyson V7 Mattress手持除螨吸尘器及Dyson 360 Heurist智能吸尘机器人皆为现代繁忙生活背景下的各类清洁难题设计,协助用户吸除日常生活中的常见微尘,有害颗粒及过敏原[1],以科技

FPGA是否可以脱离CPU独立部署?

作为一种硬件可重构的体系结构,FPGA经常被用作专用芯片(ASIC)的小批量替代品,随着全球数据中心的大规模部署,以及人工智能应用的落地,FPGA凭借强大的计算能力和高度的灵活性有了更多的用武之地。

FPGA 设计经验分享

从大学时代第一次接触FPGA 至今已有10多年的时间,至今记得当初第一次在EDA实验平台上完成数字秒表、抢答器、密码锁等实验时那个兴奋劲。

如何寻找并使用一个适用于FPGA的机器学习平台?
如何寻找并使用一个适用于FPGA的机器学习平台?

随着摄像头和其他设备产生的数据在快速增长,促使人们运用机器学习从汽车、安防和其他应用产生的影像中提取更多有用的信息。专用器件有望在嵌入式视觉应用中实现高性能机器学习 (ML) 推理。但是此类器件大都处于早期开发阶段,因为设计人员正在努力寻找最有效的算法,甚至人工智能 (AI) 研究人员也在迅速推演新方法。