新方案瞄準云服務供應商。據(jù)表示，該方案將加速超大型數(shù)據(jù)中心主流應用對賽靈思FPGA的采用。
在熱門的機器學習、數(shù)據(jù)分析和視頻轉(zhuǎn)碼等高性能計算應用中，基于FPGA的方案又向前跨進了一步，賽靈思(Xilinx, Inc.)的可重配置加速堆棧方案據(jù)比x86服務器CPU高出40倍；比競爭型FPGA方案高出6倍。
新方案瞄準云服務供應商。據(jù)表示，該方案將加速超大型數(shù)據(jù)中心主流應用對賽靈思FPGA的采用。
通過動態(tài)可重配置技術，賽靈思為各種需要高性能計算的工作負載（如機器學習、數(shù)據(jù)分析、視頻轉(zhuǎn)碼等）實現(xiàn)可芯片級優(yōu)化。通過切換至最佳設計比特流，對這些工作負載的優(yōu)化僅需幾毫秒即可完成。
賽靈思表示，其可重配置加速堆棧包括針對云計算工作負載而設計的數(shù)學函數(shù)庫、集成主要框架的應用函數(shù)庫（如用于機器學習的Caffe）、面向高密度服務器的PCIe開發(fā)板和參考設計，以及OpenStack支持套件，使賽靈思FPGA加速器便于進行配置和管理。
市場研究公司 Moor Insights & Strategy 機器學習部門的資深分析師 Karl Freund 表示：“靈活性和功能速度，也就是能夠通過軟件快速添加新功能的能力， 對超大規(guī)模且復雜多變的應用環(huán)境至關重要。正如賽靈思所主張的那樣，隨著
算法的發(fā)展演進，能實時進行重新配置并優(yōu)化的加速器，在超大規(guī)模環(huán)境中擁有極富吸引力的優(yōu)勢。”
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