SC19: Western Digital показала U.2-ускорители ИИ на базе FPGA Xilinx

 

В рамках конференции SC19 компания Western Digital показала свои ускорители машинного обучения (Machine Learning Accelerator) на базе ПЛИС Xilinx Zynq UltraScale+.

Ключевой особенностью данных ускорителей является то, что они выполнены в нестандартном для таких устройств форм-факторе U.2, который характерен для твердотельных накопителей.

В ускорителях Western Digital используются гибридные программируемые матрицы Xilinx Zynq UltraScale+ ZU7EV. Помимо 504 000 логических элементов данные чипы содержат в себе четыре процессорных ядра Cortex-A53 с частотой 1,5 ГГц и два вспомогательных ядра Cortex-R5 с частотой 600 МГц. Для подключения используется либо стандартный разъём U.2, либо адаптер PCIe x4. Энергопотребление ускорителя составляет всего 20 Вт.

Производитель позиционирует FPGA-ускорители формата U.2 в качестве альтернативы ускорителям на графических процессорах в задачах, связанных с искусственным интеллектом и машинным обучением. Отмечается, что новинки обеспечивают такой же уровень точности при машинном обучении, и также способны работать с числами INT8 и INT16.

Ускорители способны работать с нейросетями на базе TensorFlow, Caffe, Caffe2 и MXNET. Причём какие-либо изменения в коде и повторная тренировка сетей, уже обученных на GPU, не требуются. Производительность, по словам WD, составляет 239 кд/с в Resnet50 и 561 кд/с в Googlenet.

Помимо довольно необычных ускорителей машинного обучения, компания Western Digital продемонстрировала в рамках SC19 различные твердотельные накопители и жёсткие диски высокой ёмкости для промышленного использования. В частности, были показаны «расширители» оперативной памяти Ultrastar DC ME200 Memory Extension Drive, вместительные твердотельные накопители Ultrastar DC SN640 и DC SN340, а также жёсткие диски Ultrastar DC HC550 и DC HC650 объёмом до 20 Тбайт.

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.

Источники:

Постоянный URL: https://servernews.ru/998323
Поделиться:  

Комментарии

Система Orphus