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    Tarjeta de acelerador FPGA serie FX

    Las tarjetas de acelerador FPGA de la serie FX de Huawei liberan el rendimiento definitivo con carriles de interconexión PCIe 3.0 x16 y dos puertos de red 100 GE. Las tarjetas utilizan 16-nm VU9P UltraScale+ de Xilinx y chips VU5P y admite hasta 32 GB de memoria externa. Las tarjetas de la serie FX están optimizadas para cargas de trabajo como inteligencia artificial (IA), secuencias genéticas, codificación de video, procesamiento de imágenes, compresión de datos y procesamiento de redes. Las tarjetas del acelerador proporcionan potencia de cómputo de alto rendimiento y conexiones de datos con alto ancho de banda. Estas funciones hacen que la serie F sea óptima para un amplio rango de servicios acelerados por hardware, libera nuevos niveles de eficiencia de energía para mejorar su centro de datos.

    Escenarios de aplicación

    • Procesamiento de video

      Aplicaciones de video como reconocimiento y clasificación automáticos de imágenes, búsqueda de imágenes, transcodificación, renderización en tiempo real, emisión en vivo, además de realidad virtual y realidad aumentada, requieren un alto rendimiento de procesamiento en tiempo real que puede proporcionarse por los servidores FPGA. Ofrece soluciones de video rentables y es ideal para escenarios de video, reduce el costo de despliegue de codificación H.265 un 40%, mejora la tasa de compresión de video codificado entre 30% y 50% frente a H264 y reduce el gasto de emisiones en vivo en alta definición entre 30% y 50% para las redes de entrega de contenido.

    • Transcodificación de imágenes

      La expansión del contenido en imágenes sigue un rápido desarrollo de tecnologías como big data, IoT, interconexión móvil y cómputo en la nube, y consume una gran cantidad de recursos del servidor. El servidor FPGA cuenta con ventajas como el procesamiento paralelo eficiente, alto nivel de throughput y baja latencia. Es ideal para resolver problemas como una baja simultaneidad de procesamiento de CPU, bajo procesamiento de imágenes y fuerte consumo de recursos informáticos. El costo total de propiedad se reduce a 1/7 del rendimiento del original, el rendimiento es 15 veces mejor y la latencia se reduce a 1/3.
    • Investigación genómica

      La medicina de precisión es posible mediante las secuencias y el análisis de genes, así como un rápido análisis de datos médicos y biológicos masivos. Muchos campos, como el desarrollo farmacéutico y el cultivo molecular, también requieren del procesamiento masivo de datos y la aceleración del hardware para resolver los cuellos de botella en el rendimiento para el cómputo biológico. Los servidores FPGA satisfacen dichos requerimientos con su destacado rendimiento de procesamiento de hardware programable que es 6 veces mejor. El costo de operación se reduce un 40%, el espacio de despliegue se reduce un 80% y el consumo de energía se reduce un 70%.

    • Análisis financiero

      La industria financiera cuenta con requerimientos rigurosos en las capacidades de cómputo y exige una respuesta rápida que se obtiene mediante una latencia ultrabaja y un alto nivel de throughput. Los escenarios de servicio incluyen cómputo financiero basado en el modelo de árbol de precios, transacciones financieras de alta frecuencias, algoritmos de transacciones de inversiones y valores, análisis de riesgos financieros y toma de decisiones, además de la garantía en la seguridad de las transacciones. Los servidores FGPA ofrecen una solución óptima de aceleración de hardware para este tipo de escenarios mediante tecnología de aceleración de hardware programable. En determinados escenarios, el servidor FGPA ofrece una mejora del rendimiento de 100 veces mayor por encima del que se obtiene con el software. Los servidores FGPA también impulsan el rendimiento del procesamiento y la precisión de los análisis, así como se obtiene una latencia ultrabaja mediante circuitos de hardware personalizados.

    • Aprendizaje profundo

      Las redes neurales multicapa en el aprendizaje automático requieren de un alto volumen de recursos de cómputo. El proceso de entrenamiento involucra la gestión masiva de datos, mientras que el proceso de inferencia requiere una latencia ultrabaja. Además, los algoritmos de aprendizaje de las máquinas se mejoran de manera continua. Las tarjetas de aceleradores FGPA satisfacen estos requerimientos gracias a su procesamiento paralelo, hardware programable, alimentación de bajo nivel y latencia baja. Las tarjetas de aceleradores FGPA proporcionan de manera dinámica el diseño de circuito de hardware óptimo para diversos algoritmos de aprendizaje automático, así satisface los rigurosos requerimientos de procesamiento masivo y latencia ultrabaja. Con las tarjetas FPGA se mejora el throughput 1.5 veces y la latencia se reduce a la mitad.

    Especificaciones

    Modelo FX600 FX300
    Formato Altura completa, longitud de 3/4 Altura media, longitud media
    FPGA 16-nm VU9P UltraScale+ Xilinx
    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
    Memoria 4 DIMM DDR4, 16 GB/32 GB 2,133 MHz 64 bit SDRAM ECC 2 DIMM DDR4, 16 GB 2,133 MHz 64 bit SDRAM ECC
    Red 2 puertos 100 GE QSFP28, compatible con 40 GE 2 puertos 100 GE QSFP28
    Alimentación Enfriamiento pasivo
    Hasta 200 W
    Enfriamiento pasivo
    Hasta 75 W
    Indicadores/Botones Indicador de estatus
    Indicador de estatus de puerto óptico
    Botón de autorrestablecimiento dorado
    Indicador de estatus
    Indicador de estatus de puerto óptico
    Botón de autorrestablecimiento dorado
    Configuración Configuración de FPGA mediante JTAG
    Memoria flash QSPI de 1 Gbit/s
    Configuración de FPGA mediante JTAG
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