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Tarjetas de aceleración FPGA de la serie FX

Las tarjetas de aceleración FPGA de la serie FX de Huawei desbloquean el rendimiento máximo con 16 carriles de interconexión de PCIe 3.0 y dos puertos de red de 100 GE. Las tarjetas usan los chips VU9P y VU5P de 16 nm UltraScale de Xilinx y admiten hasta 32 GB como máximo de memoria externa. Las tarjetas de serie FX están optimizadas para cargas de trabajo, como inteligencia artificial (IA), secuenciación de genes, codificación de videos, procesamiento de imágenes, compresión de datos y 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 centros de datos con una eficiencia energética óptima.

Casos de aplicación

  • FPGA

    Procesamiento de video

    Las aplicaciones de video, como la clasificación y el reconocimiento automáticos de imágenes, la búsqueda por imágenes, la transcodificación, los servicios en tiempo real, la transmisión en vivo, y la realidad virtual y aumentada, requieren un rendimiento de cómputo en tiempo real que los servidores FPGA pueden satisfacer. Ofrece soluciones de videos rentables, es ideal para casos de video, disminuye el costo de despliegue de codificación H.265 un 40 %, mejora la tasa de compresión de video codificado H.265 entre un 30 % y un 50 % frente a H.264 y disminuye el gasto de visualización en tiempo real en alta definición entre un 30 % y un 50 % para las redes de distribución de contenido.

  • Images Codecs

    Transcodificación de imágenes

    La expansión del contenido en imágenes continúa gracias al rápido desarrollo de tecnologías, como datos masivos, Internet de las cosas, interconexión móvil y computación en la nube, y consume una gran cantidad de recursos del servidor. El servidor FPGA presenta ventajas, como un eficiente procesamiento paralelo, un alto throughput y una baja latencia, y es idóneo para solucionar problemas, tales como una baja simultaneidad de procesamientos de CPU, un bajo procesamiento de imágenes y un fuerte consumo de recursos informáticos. El costo total de propiedad se reduce a 1/7 del original, el rendimiento se multiplica por 15 y la latencia se rebaja hasta un 1/3.

  • FPGA

    Investigación del genoma

    La medicina de precisión es posible a través de las secuenciación y el análisis de genes, así como de un rápido análisis de datos médicos y biológicos masivos. 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 existentes en el rendimiento del cómputo biológico. Los servidores FPGA satisfacen estos requisitos con su destacado rendimiento de procesamiento de hardware programable que es 6 veces superior. Los gastos de capital se rebajan un 40 %, el espacio de despliegue se reduce un 80 % y el consumo de energía disminuye un 70 %.

  • FPGA

    Análisis financieros

    El sector financiero impone unos estrictos requisitos sobre capacidades informáticas, y exige una latencia ultrabaja y una respuesta rápida de alto throughput. Entre los casos de servicios, se encuentra la informática financiera basada en el modelo de precios tipo árbol, las transacciones financieras de alta frecuencia, los algoritmos de transacciones de fondos y valores, el análisis de riesgos financieros y toma de decisiones, además de la garantía de la seguridad de las transacciones. El servidor FPGA proporciona una solución de aceleración por hardware óptima para estos casos al usar tecnología de aceleración por hardware programable. En determinados casos, este servidor ofrece un rendimiento 100 veces mejor que el conseguido mediante software. Los servidores FPGA también han impulsado 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 en el aprendizaje automático requieren un gran volumen de recursos informáticos. Los procesos de capacitación incluyen administración de datos masivos, mientras que el proceso de inferencia requiere una latencia ultrabaja. Además, los algoritmos de aprendizaje automático están continuamente mejorando. Las tarjetas de aceleración FPGA satisfacen estos requisitos gracias a su procesamiento paralelo, su hardware programable, su baja potencia y su baja latencia. Las tarjetas de aceleración FPGA proporcionan de manera dinámica el diseño óptimo de circuitos de hardware para diversos algoritmos de aprendizaje automático, lo que permite satisfacer los requisitos de una informática masiva y una latencia ultrabaja. De esta manera, las tarjetas de aceleración de FPGA sirven como una solución atractiva para satisfacer los requisitos de hardware del aprendizaje automático. Con las tarjetas FPGA, el throughput 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 VU9P de 16 nm UltraScale+ de Xilinx
2586 K LE, procesador DSP 6800
345.9 Mbit/s
VU5P de 16 nm UltraScale+ de Xilinx
1314 K LE, procesador DSP 3474
168.2 Mbit/s
PCIe 16 PCIe 3.0 16 PCIe 3.0
Memoria 4 DIMM DDR4, ECC SDRAM 64 bits, 2400 MHz y 8 GB/16 GB 2 DIMM DDR4, ECC SDRAM 64 bits, 2133 MHz y 16 GB
Red 2 puertos 100 GE QSFP28 compatibles con 40GE 2 puertos 100 GE 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 0 °C a 45 °C (32 °F a 113 °F) 0 °C a 45 °C (32 °F a 113 °F)

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