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Tarjetas aceleradoras de FPGA de la serie FX

Las tarjetas aceleradoras de FPGA de la serie FX de Huawei permiten lograr rendimiento óptimo gracias a 16 carriles de interconexión PCIe 3.0 y dos puertos de red 100GE. Estas tarjetas admiten hasta 32 GB de memoria externa. Las tarjetas de la serie FX se han optimizo para cargas de trabajo tales como la inteligencia artificial (IA), la secuenciación de genes, la codificación de vídeo, el procesamiento de imágenes, la compresión de datos y el procesamiento de redes. Proporcionan una excelente capacidad informática y conexiones de datos de gran ancho de banda para diversos tipos de servicios acelerados por hardware, y permiten potenciar los Data Centers con una eficiencia energética óptima.

Casos de aplicación

  • FPGA

    Procesamiento de vídeo

    Las aplicaciones de vídeo, como la clasificación y el reconocimiento automáticos de imágenes, la búsqueda por imágenes, la transcodificación, la renderización en tiempo real, las transmisiones en vivo y la realidad virtual y aumentada, requieren un elevado rendimiento informático en tiempo real que los servidores FPGA pueden proporcionar. Al ofrecer soluciones de vídeo rentables que son perfectas para las necesidades de vídeo, disminuyen el coste de despliegue de codificación H.265 en un 40 %, mejoran la velocidad de compresión de codificación H.265 entre un 30 % y un 50 % en comparación con H.264, y disminuyen el gasto de transmisión en vivo en alta definición entre un 30 % y un 50 % en las redes de distribución de contenidos.

  • Images Codecs

    Transcodificación de imágenes

    La expansión de contenidos con imágenes continúa gracias al rápido desarrollo de tecnologías como el big data, el IoT, la interconexión móvil y el cloud computing, y consume una gran cantidad de recursos de los servidores. El servidor FPGA ofrece ventajas tales como un eficiente procesamiento paralelo, un alto caudal de tráfico y una baja latencia, y es perfecto para solucionar problemas tales como una baja simultaneidad de procesamientos de CPU, un procesamiento lento de imágenes y un elevado consumo de recursos informáticos. El coste total de propiedad se reduce a 1/7 del original, el rendimiento se multiplica por 15 y la latencia baja hasta 1/3.

  • FPGA

    Investigación del genoma

    La medicina de precisión es posible a través de la secuenciación y el análisis de genes, así como un rápido análisis de cantidades masivas de datos médicos y biológicos. Muchos campos, como el desarrollo farmacéutico y el cultivo molecular, también requieren el procesamiento masivo de datos y la aceleración por hardware para solucionar los cuellos de botella que afectan al rendimiento del cálculo biológico. Los servidores FPGA satisfacen estos requisitos gracias a un sobresaliente rendimiento informático de hardware programable, que es 6 veces superior. Los gastos de capital disminuyen en un 40 %, el espacio de despliegue se reduce en un 80 % y el consumo de energía cae un 70 %.

  • FPGA

    Analítica financiera

    El sector financiero debe cumplir con estrictos requisitos sobre capacidades informáticas, y requiere una latencia ultrabaja y una respuesta rápida de alto caudal de tráfico. Los servicios implicados incluyen la informática financiera basada en el modelo de árbol de precios, las transacciones financieras de alta frecuencia, los algoritmos de transacciones de fondos y valores, el análisis de riesgos financieros y la toma de decisiones financieras, además de la protección de la seguridad de las transacciones. El servidor FPGA proporciona una solución de aceleración por hardware óptima para estos casos, ya que adopta la tecnología de aceleración por hardware programable. En determinados casos, el servidor FPGA ofrece un rendimiento 100 veces mejor que el conseguido mediante software. Los servidores FPGA también han potenciado el rendimiento informático y la precisión de los análisis, y además han conseguido una latencia ultrabaja mediante circuitos de hardware personalizados.

  • Aprendizaje profundo

    Las redes neurales de múltiples capas correspondientes al aprendizaje automático requieren un gran volumen de recursos informáticos. El proceso de entrenamiento incluye la gestión de datos masivos, mientras que el proceso de inferencia requiere una latencia ultrabaja. Además, los algoritmos de aprendizaje automático mejoran continuamente. Las tarjetas aceleradoras de FPGA satisfacen estos requisitos gracias a su informática paralela, su hardware programable, su bajo consumo energético y su baja latencia. Las tarjetas aceleradoras de FPGA proporcionan de manera dinámica un diseño de circuitos de hardware que es óptimo para diversos algoritmos de aprendizaje automático, lo que permite satisfacer los requisitos de informática masiva y latencia ultrabaja. De esta manera, las tarjetas aceleradoras de FPGA proporcionan una excelente solución para satisfacer los requisitos de hardware del aprendizaje automático. Con las tarjetas FPGA, el caudal de tráfico se multiplica por 1.5, y la latencia se reduce a la mitad.

Huawei

Especificaciones

Modelo FX600 FX300
Formato Altura completa, 3/4 de longitud Altura mediana, longitud mediana
FPGA 2 586 000 LE, 6800 DSP
345.9 Mbit/s
1 314 000 LE, 3474 DSP
168.2 Mbit/s
PCIe 16 PCIe 3.0 16 PCIe 3.0
Memoria 4 DIMM DDR4, ECC SDRAM de 64 bits, 2400 MHz y 8 GB/16 GB 2 DIMM DDR4, ECC SDRAM de 64 bits, 2133 MHz y 16 GB
Red 2 puertos 100GE QSFP28 compatibles con 40GE 2 puertos 100GE QSFP28
Fuente de alimentación Enfriamiento pasivo
Hasta 200 W
Enfriamiento pasivo
Hasta 75 W
Indicadores/Botones Indicador de estado
Indicador de estado de puerto óptico
Botón de autorrecuperación dorado
Indicador de estado
Indicador de estado de puerto óptico
Botón de autorrecuperación dorado
Configuración Configuración de FPGA a través de JTAG
Memoria flash QSPI de 1 Gbit/s
Configuración de FPGA a través de JTAG
Memoria flash QSPI de 1 Gbit/s
Temperatura De 0 °C a 45 °C (32 °F a 113 °F) De 0 °C a 45 °C (32 °F a 113 °F)

Partners

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