Xilinx推出革命性的新型自适应计算产品

2018-03-20 16:14:22 来源:Xilinx
标签:
自适应和智能计算的全球领先企业赛灵思公司(Xilinx, Inc.,(NASDAQ:XLNX)),今天宣布推出一款超越FPGA功能的突破性新型产品,名为ACAP(Adaptive Compute Acceleration Platform,自适应计算加速平台)。ACAP 是一个高度集成的多核异构计算平台,能根据各种应用与工作负载的需求从硬件层对其进行灵活修改。ACAP 可在工作过程中进行动态调节的自适应能力,实现了 CPU 与 GPU 所无法企及的性能与性能功耗比。
 
在大数据与人工智能迅速兴起的时代,ACAP 理想适用于加速广泛的应用,其中包括视频转码、数据库、数据压缩、搜索、AI推断、基因组学、机器视觉、计算存储及网络加速等。软硬件开发人员将能够针对端点、边缘及云应用设计基于 ACAP 的产品。首款 ACAP 产品系列,将是采用台积电 7 纳米工艺技术开发的代号为“Everest(珠穆朗玛峰)”的产品系列,该产品将于今年年底实现流片。
 
图一 赛灵思发布名为ACAP的突破性新型产品
 
赛灵思总裁兼首席执行官(CEO)Victor Peng 表示:“这不仅对业界来说是一项重大的技术颠覆,更是我们自发明 FPGA 以来最卓著的工程成就。这款革命性的全新架构是赛灵思更广泛市场战略的一部分,将帮助公司朝着 FPGA 以外的领域发展,并突破‘仅支持硬件开发者’的局限。ACAP 产品在数据中心以及我们广泛市场领域的应用,将加速自适应计算技术的广泛普
 
及,从而让智能、互连、自适应的世界更早成为现实。”
 
图二 今日宣布的ACAP与“Everest行动”为赛灵思未来愿景的一部分
 
ACAP 技术细节
ACAP 的核心是新一代的 FPGA 架构,结合了分布式存储器与硬件可编程的 DSP 模块、一个多核 SoC 以及一个或多个软件可编程且同时又具备硬件自适应性的计算引擎,并全部通过片上网络(NoC)实现互连。ACAP还拥有高度集成的可编程I/O功能,根据不同的器件型号这些功能从集成式硬件可编程存储器控制器,到先进的SerDes收发器技术,前沿的RF-ADC/DAC和集成式高带宽存储器(HBM)。
 
软件开发人员将能够利用 C/C++、OpenCL 和 Python 等软件工具应用ACAP系统。同时,ACAP也仍然能利用 FPGA 工具从RTL 级进行编程。
 
Moor Insights & Strategy 市场调查公司创始人 Patrick Moorhead 表示:“这就是未来计算的形式。我们所说的是能在几分钟内即完成基因组排序,而非几天;数据中心能根据计算需求自行对其服务器的工作负载进行编程调整,例如在白天进行视频转码,晚上则执行影像识别。这一点意义重大。”
 
ACAP历经四年的研发,累积研发投资逾 10 亿美元。赛灵思目前有超过 1500 名软硬件工程师参与“ACAP 和Everest”的设计。目前,软件工具已交付给主要客户。首款“Everest”产
 
品将于 2018 年实现流片,于 2019 年交付给客户。
 
图三 ACAP技术
 
“Everest”的性能提升
与当今最新的 16 纳米Virtex® VU9P FPGA 相比,“Everest”有望将深度神经网络的性能提升20 倍!基于“Everest”的 5G 远程无线电头端和目前最新的 16 纳米无线电相比可将带宽提升 4 倍。届时,跨多个市场领域的各种应用都能实现性能和功耗效率的显著提升,这些市场包括汽车、工业、科学与医疗、航空航天、测试、测量与仿真、音视频与广播以及消费类电子产品市场等。
 
图四 Everest行动
 
此次ACAP和“Everest”行动的发布,是Peng先生对Xilinx未来愿景的一部分。
 
 
 
 
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
拒绝华为offer的复旦博士,蔡宇杰的“开挂”历程

“与其去大疆做一些娱乐性产品,不如选择去华为‘救国’”,蔡宇杰坐在对面,向我说道。

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。

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。

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。

FPGA小技巧:面积换速度的实例讲解
FPGA小技巧:面积换速度的实例讲解

在FPGA中,如果要将一个采样率为480MHz,中频频率为302.5MHz的信号变频到零中频的基带信号,要怎么做呢?

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

践行“数据中心优先”策略,赛灵思再发U50完善Alveo平台

IDC预测,到2025年,全球将有416亿台物联网设备,并将产生79.4 zettabytes(zb)的数据。虽然数据被看作未来的石油,但是同样也需要强大的算力将无序的数据加以提取,形成有用信息,才能给用户带来价值。由于数据在源源不断产生,只凭借CPU进行计算已经远远无法满足需求,于是设计人员开始采用异构架构为数据中心加速,FPGA发挥越

剑指 CPU 和 GPU,FPGA 开辟新战场

在网络、计算和存储领域,越来越多的应用需要专用的架构,以使硬件能够和算法进行匹配,从而达到最佳运行效果,或者是提高它的运行速度。现在,网络上有很多不同的数据,这些数据在运行过程当中,它的要求是不一样的。

谷歌用了数千块TPU重建出了果蝇大脑神经图,能用来做什么?

研究大脑神经网络,又有新进展。