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緩解資料移動/存取瓶頸 HBM大幅加速AI應用

發布日期:2020/01/31 關鍵字:FPGaHBM2TSV3D堆疊AI記憶體DDRUltra ScaleVirtex資料中心

隨著各種異質運算加速器的發展,很多過去受限於運算能力不足的應用領域也得到極大進展。然而,加速器解決方案也透露出新的速度限制因素,例如「資料移動」便是其中一項。這類資料移動通常發生在DDR記憶體到運算單元之間,而HBM有助於緩解資料移動和存取瓶頸,為此,半導體業者研發可支援HBM的元件,以充分發揮資料中心的新潛力,將運算加速提升到更高的水準。

本文將以賽靈思(Xilinx)旗下解決方案為例,透過深度學習和資料庫加速的案例,闡述一個均衡且支援三星HBM2的賽靈思運算加速器系統,如何提供具備最佳靈活性、效率和效能的高效運算加速解決方案。

近年異質運算逐漸興起,拓寬了後摩爾定律時代在加速運算密集型作業負載的創新。在當前資料中心產業中,普遍採用異質運算進行加速的作業負載種類繁多,包含人工智慧、即時視訊轉碼和基因組分析,而這些僅僅是其中的一小部分。

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