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    Placas Aceleradores FX-Series FPGA

    As placas aceleradoras FPGA da Série FX da Huawei proporcionam o máximo desempenho com as pistas de interconexão PCIe 3.0 x16 e duas portas de rede 100 GE. As placas usam os chips Xilinx UltraScale+ 16-nm VU9P e VU5P e suportam até 32 GB de memória externa. As placas FX-Series são otimizadas para cargas de trabalho como Inteligência Artificial (AI), sequenciamento de genes, codificação de vídeo, processamento de imagens, compactação de dados e processamento de rede. Eles fornecem poder de computação atraente e conexões de dados de grande largura de banda para vários tipos de serviços acelerados por hardware e ajudam a turbinar os data centers com eficiência de energia ideal.

    Cenários de Aplicação

    • Processamento de vídeo

      Aplicações de vídeo, como classificação e reconhecimento automático de imagens, pesquisa de imagens, transcodificação, renderização em tempo real, livecasting e realidade virtual aumentada, exigem alto desempenho de computação em tempo real que pode ser fornecido por servidores FPGA. Oferecendo soluções de vídeo econômicas e ideais para cenários de vídeo, eles reduzem os custos de implantação da codificação H.265 em 40%, melhoram a taxa de compressão de codificação H.265 em 30% a 50% em relação a H.264 e reduzem as despesas de transmissão em HD em 30% para 50% para redes de entrega de conteúdo.
    • Transcodificação de Imagens

      O conteúdo da imagem em expansão continua com o rápido desenvolvimento de tecnologias como big data, IoT, interconexão móvel e computação em nuvem e consome uma grande quantidade de recursos do servidor. O servidor FPGA apresenta vantagens como computação paralela eficiente, alta taxa de transferência e baixa latência, e é ideal para solucionar problemas como baixa concorrência no processamento da CPU, processamento lento de imagens e consumo pesado de recursos de computação. O TCO caiu 1/7 do original, o desempenho é melhorado em 15x e a latência é reduzida para 1/3.
    • Pesquisa genômica

      A medicina de precisão pode ser alcançada através do sequenciamento e análise de genes, bem como a análise rápida de dados biológicos e médicos de massa. Muitos campos, como desenvolvimento farmacêutico e melhoramento molecular, também exigem processamento de dados em massa e aceleração de hardware para resolver gargalos de desempenho para computação biológica. Os servidores FPGA atendem a esses requisitos com seu excelente desempenho de computação de hardware programável que é de até 6x. O CAPEX caiu 40%, o espaço de implantação foi reduzido em 80% e o consumo de energia caiu 70%.

    • Análise Financeira

      O setor financeiro possui requisitos rigorosos em recursos de computação e exige uma resposta rápida obtida por meio de latência ultrabaixa e alta taxa de transferência. Cenários de serviço incluem computação financeira com base no modelo de árvore de precificação, transações financeiras de alta frequência, algoritmos de transação de fundos e valores mobiliários, análise de risco financeiro e tomada de decisões, além de garantia de segurança de transação. O servidor FPGA fornece uma solução de aceleração de hardware ideal para esses cenários usando a tecnologia de aceleração de hardware programável. Em certos cenários, o servidor FPGA oferece 100x de melhoria de desempenho acima do alcançado pelo software. Os servidores FPGA também aumentaram o desempenho de computação e a precisão de análise, bem como alcançaram uma latência ultra baixa por meio de circuitos de hardware personalizados.

    • Deep Learning

      Redes neurais multicamada em aprendizado de máquina requerem um grande volume de recursos computacionais. O processo de treinamento envolve o gerenciamento de dados em massa, enquanto o processo de inferência requer uma latência ultrabaixa. Além disso, os algoritmos de aprendizado de máquina estão melhorando continuamente. As placas aceleradoras FPGA atendem a esses requisitos devido à computação paralela, hardware programável, baixa potência e baixa latência. As placas aceleradoras FPGA fornecem dinamicamente o design de circuito de hardware ideal para vários algoritmos de aprendizado de máquina, atendendo aos rigorosos requisitos de computação em massa e ultrabaixa latência. Portanto, as placas aceleradoras FPGA servem como uma solução atraente para atender aos requisitos de hardware de aprendizado de máquina. Com a taxa de transferência de placas FPGA é melhorada em 1,5x e a latência é reduzida pela metade.

    Especificações

    Modelo FX600 FX300
    Fator Forma Altura total, 3/4 de comprimento Meia altura, meio comprimento
    FPGA Xilinx UltraScale+ 16-nm VU9P
    2.586K LE, 6.800 DSP
    345,9 Mbit/s
    Xilinx UltraScale+ 16-nm VU5P
    1.314K LE, 3.474 DSP
    168,2 Mbit/s
    PCIe PCIe 3.0 x16/PCIe 4.0 x8 PCIe 3.0 x16
    Memória 4 DDR4 DIMMs, 16 GB/32 GB 2.133 MHz 64-bit SDRAM ECC 2 DDR4 DIMMs, 16 GB 2.133 MHz 64-bit SDRAM ECC
    Rede 2 portas QSFP28 100 GE, compatível com 40 GE 2 portas QSFP28 100 GE
    Fonte de Energia Resfriamento passivo
    Até 200W
    Resfriamento passivo
    Até 75W
    Indicadores/Botões Indicador de status
    Indicador de status da porta óptica
    Botão dourado de autorrecuperação
    Indicador de status
    Indicador de status da porta óptica
    Botão dourado de autorrecuperação
    Configuração Configuração FPGA via JTAG
    Memória flash 1 Gbit/s QSPI
    Configuração FPGA via JTAG
    Memória flash 1 Gbit/s QSPI
    Temperatura 0°C a 45°C 0°C a 45°C

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