何為加速計算?加速計算為什麼很重要?

傳統中央處理器 (CPU) 在執行複雜的控製功能時表現出色。但對於許多需要處理大量數據的應用來說,它們不一定就是最理想的了。隨著我們生活的地球智能化程度日益提高,所需的數據處理量正在呈指數級增長。必須加速,才能彌補數據處理需求與傳統 CPU 功能之間日益拉大的差距。

從數據中心到邊緣計算以及這兩者之間的網絡,加速計算現已深入各種應用。越來越多的應用提供商和開發商正在考慮將加速計算作為其應用局限性的解決方案。他們知道,要在競爭中保持領先地位,他們必須盡早了解加速計算。

我們來看看加速計算,了解它的應用領域,為什麼它如此重要,以及哪些解決方案最適合您的計算密集型數據處理應用。

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什麼是加速計算?

加速計算是一種現代計算方式,它將應用的數據密集型部分分離,在一個單獨的加速器件上處理,並將控製功能留給 CPU 處理。這有助於要求極高的應用更快、更高效地運行,因為底層處理器硬件對於所需的處理類型而言更高效。擁有不同類型的硬件處理器(包括加速器)被稱為異構計算,因為應用可利用的計算資源類型眾多。

硬件加速器通常具有並行處理結構,允許它們同時執行多項任務,無需一項一項地按線性或並行方式執行。因此,在 CPU 不斷運行不能並行運行的控製層代碼時,它們能夠優化應用的密集數據層處理部分。這將帶來高效、高性能的計算。

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為什麼需要加速計算?

您需要加速計算,因為當前應用要求的速度和效率比傳統 CPU 本身能提供的速度和效率更高。這一點完全正確,因為人工智能 (AI) 的作用越來越大。各行各業的企業為了保持競爭力,他們依賴加速計算的程度將越來越高。

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加速計算主要用於哪裏領域?

如今,加速計算在眾多不同應用以及各行各業得到了廣泛應用,尤其是在 5G 技術推出之際,我們對物聯網 (IoT) 的依賴越來越多。金融貿易公司將其用於實現更快的交易以及極低的時延。汽車行業將其用於車內監控以及高級駕駛員輔助係統。企事業單位將其用於理解數據。電子遊戲亚搏手机版 依靠它來創建高質量的仿真與圖形。

各個行業都依賴於加速計算,因此當前應用必須能夠應對處理更多數據的需求,才能保持競爭力。

加速計算有哪些解決方案?

針對加速計算提供了不同類型的解決方案,每一種解決方案都有其自己的優勢和不足。您選擇的解決方案將取決於應用需求。

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圖形處理單元 (GPU)

GPU 是加速某些 CPU 執行起來效率較低的數據處理任務的專業芯片。GPU 與 CPU 的協同方式是在應用中幫助 CPU 分擔大量原始數據處理。得益於其並行處理架構,GPU 可同時處理大量數據。

顧名思義,GPU 旨在加速圖形渲染。今天,GPU 的可編程性和靈活性得到了前所未有的提升,不同行業的開發商正在將其用於人工智能 (AI) 和創造性生產。此外,您還可以在超級計算機和工作站中同時使用多個 GPU,以加速視頻處理、3D 渲染、仿真以及機器學習模型的訓練。

GPU 適合離線數據處理,如 AI 訓練和非實時分析等。但它們並沒有針對實時視頻流媒體以及 AI 推斷等低時延應用進行優化。

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張量處理單元 (TPU)

TPU 是實現必要控製及算術邏輯來執行機器學習 (ML) 算法的專業電路。它們的算術邏輯單元(執行算術運算和邏輯運算的數字電路)彼此直接相連。因此可直接傳輸數據,無需使用任何內存。

與沒有針對加速 ML 代碼進行優化的 GPU 不同,TPU 對其進行了優化。但它們主要用於加速 Tensorflow、穀歌開源 ML 和 AI 軟件庫。因此,TPU 的靈活性極低。

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自適應計算

自適應計算是唯一一種硬件在製造過程中不會永久固定的加速計算類型。相反,自適應計算涉及的硬件可以針對特定應用甚至特定加速功能定製。

自適應計算是一個新類別,建立在現有現場可編程門陣列 (FPGA) 技術基礎上。FPGA 包含經過精心設計,在製造後可配置的器件,因此被稱為“現場可編程”。通過根據確切需求定製其架構,它們實現應用的效率比 GPU 和 CPU(是通用固定架構的器件)都高。

這種靈活應變性使自適應計算成了加速計算的理想之選。

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為什麼自適應計算是硬件加速的最佳解決方案?

加速計算有助於提高高性能應用的效率;但並不是所有的加速器都適用於所有的應用。GPU 等固定芯片器件是非時延敏感型應用的最佳選擇。TPU 適用於特定 AI 應用。然而,它們都不能為廣泛的應用提供低時延加速,也不能為包括非 AI 部分的整個 AI 應用加速。

自適應計算是最理想的,因為其硬件可根據用戶需求的變化進行更新。這可提高效率和性能,無需投入時間和金錢來創建新硬件。

哪裏可以查看有關加速計算的更多詳情?

各種平台都提供加速計算,從數據中心到邊緣和端點,無所不包。基於這些平台的解決方案已部署在大量不同的應用中。

例如,XilinxAlveo™ 加速卡有助於以一種高度靈活應變的可訪問方式為動態數據中心工作負載加速。它們提供的高性能計算比 CPU 高 90 倍。

隨著工作負載算法的發展,基於自適應計算的加速器更新的速度可以比固定功能的加速器更快,而且允許您在雲端或內部可交換地部署解決方案。

所有使用標準語言、框架和集成開發環境的開發人員都可訪問 Xilinx 自適應計算解決方案。在實現無與倫比的效率和更高性能時,您可讓硬件適應您的應用,而不是讓您的應用適應所提供的硬件。

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自適應計算概覽

適應您應用的硬件。獨特的靈活性、部署後更新以及可訪問平台等

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自適應計算的應用

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