高彈性適應自 AI 到 5G 軟體定義網路等應用, Intel Arria 10 GX FPGA 獲伺服器大廠導入

2018.09.04 03:41PM
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Inel 在收購 FPGA 大廠 Atera 後,將 FPGA 納入其產品線版圖,並作為因應新世代運算需求的整體戰略,而 Intel 也宣布其 Arria 10 GX FPGA 獲得業界領先的伺服器 OEM 導入,搭配 Intel Xeon 可擴充處理器,為企業帶來高彈性、高性能的新世代運算解決方案。

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在現今市場對於伺服器的應用越來越多元,尤其為了處理複雜的數據,以及滿足虛擬化、 5G 軟體定義網路等,即便是以 CPU 做為主力的 Intel 必須將異構運算作為滿足市場需求的戰略,而 Intel 當前也陸續提供多元的運算方案,除了傳統 x86 CPU 、視覺運算加速器與 FPGA 等方案與其 CPU 技術搭配。

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其中源自 Atera 的 FPGA 技術也提供從高效能運算到嵌入式層級的解決方案,並提供傳統 FPGA 編程以及支援新式開發工具的彈性軟體方案,以可程式化的特性,能夠因應自資理分析、金融到機器學習、 5G 到嵌入式等當前瞬息萬變的市場應用與需求。

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而在運算方面,藉由導入 FPGA 針對運算需求進行可程式化定義,使其專精於運算內容加速,降低使用為通用運算的 CPU 負擔,也一併讓伺服器更具效率,同時亦可在離峰時間持續針對 FPGA 進行最佳化調整,使 FPGA 的加速效率持續提升,即便市場需求、軟體語言改版等因素造成原本的加速效率下降,仍可利用可程式化的特性再次調整,維持最佳的加速效率。

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除了在雲, FPGA 亦能在端發揮其價值,例如在影像相關應用像是監控、智慧零售、工業 4.0 等,此類應用相當重視低延遲特性,此時即可使用低功耗的 Celeron 解決方案搭配 Movidius 影像解決方案與 CYCLONE FPG ,藉其直接在影像處理與 AI 推論最佳化,就不需透過網路將資料回送到雲伺服器處理,直接在第一線提供高效能、即時的處理。

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當然對開發者而言 Intel 雖然現行可提供豐富的異構解決方案,不過到底該怎樣建構與選擇合適的 Intel 解決方案,包括 CPU 層級、 FPGA 層級以及是否需要 Modivius , Intel 藉由 OpenVINO 工具,使開發者可藉其評估合適於使用情境的架構。同時針對 AI 需求, Intel 也提供 nGraph 開源深度學習模型,使 Intel 的硬體可因應各種深度學習框架,加速開發者將深度學習導入應用。

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