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这也意味着,在带宽相同的情况下,versalpremium的机柜空间占用只有前代fpga的一半。与此同时,versalpremium系列还支持以嵌入式方式将预制连接与硬核集成到现有云基础设施中。从组学、数据分析和视频转码,到针对语音和图像识别的ai推断,versalpremium提供了高度集成的云就绪平台,为多元化的工作负载提供突破性能。具体到ai性能方面,versalpremium系列在neatnet50(224×224)图像分类模型下的性能是英伟达teslav100的1.6倍,是英伟达teslat4的2.3倍;在yolov2(608×608)对象检测模型下,性能分别是英伟达v100和t4的4.6倍和7.7倍;

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victor指出:“随着ai和大数据的性发展以及摩尔定律的放缓,行业已经走到了一个关键的转折点。芯片设计的周期已经无法跟上创新的脚步。versal支持所有类型的开发者通过优化的软硬件来为他们的整体应用提速,同时具备即时的灵活应变能力。”正因为站上了ai风口,英伟达的股价在近两年大涨。而就在今年二月,谷歌宣布对外开放tpu(张量处理器)服务,加入ai芯片之战。tpu是谷歌为机器学习定制的芯片,是一种asic。在接受财经等记者采访时,victor表示,ai芯片市场不会只有一种芯片架构一统天下,但不看好专用芯片。与cpu、gpu相比,fpga优势是具有适应的应变能力。“gpu确实做某些应用和工作负载的加速有自己的优势。

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在去年加州hotchips大会上,发布和赛灵思合作完成的基于fpga的256核云计算加速芯片xpu。基于fpga加速器擅长处理计算任务的特点,xpu兼具gpu的通用性和fpga高效率、低能耗的特点,旨在处理多样化的计算任务,对深度学习平台paddlepaddle优化和加速,并实现性能和效率的平衡。不过,在今年的ai开发者大会上,推出了首款云端asicai芯片昆仑,据说就是源自的xpu技术。此外,和英特尔已有超过十年的合作历史,近两年双方在ai领域的合作加强。同样是在今年的ai开发者大会上,英特尔人工智能事业部副总裁兼人工智能架构总经理gadisinger透露,正在开发基于英特尔fpga技术的异构计算平台。

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同时希望能有更多的fpga开发者能够加入到大数据加速的课题中。人和未来从解决及科研痛点出发,目前主要有三类大数据产品:gtx加速计算系列;gtx压缩传输方案gtx.trans、gtx.zip;gtx大数据解读平台gtx.digest,全方位服务于及科研用户。实现组数据从fastq到变点生成过程的加速,在平均50倍提速下,与gatk结果仍保持高达99%的一致性。gtx加速计算系列产品包括一体机gtx.one、板卡gtx.fpga、云端gtx.cloud三种使用方式。图1是个人全组分析案例,原始fastq文件为240gb,在36核/512g内存的计算上常规分析流共需要约33.5小时。

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