Xilinx Ungkap Alveo U55C: HBM Ganda, Klastering Skalabel untuk HPC dan Beban Data Besar
Di konferensi superkomputasi SC21, Xilinx memperkenalkan akselerator data center Alveo U55C dan solusi klastering berbasis standar yang didorong API yang memungkinkan pelanggan untuk menerapkan FPGA dengan skala yang belum pernah ada sebelumnya. Dengan mengaktifkan klaster ratusan kartu Alveo dan menyederhanakan pemrograman aplikasi dan klaster, platform baru ini membuat menskalakan beban kerja HPC menjadi lebih mudah dan lebih efisien.
U55C dirancang khusus untuk komputasi berkinerja tinggi dan analitik data skala besar. Ia menyediakan densitas komputasi tertinggi dan kapasitas HBM dalam garis Alveo Xilinx. Dipadukan dengan kerangka klastering berbasis RoCE v2, kartu ini memberdaya pengguna untuk membangun klaster HPC berbasis FPGA yang kuat menggunakan server data center dan jaringan Ethernet yang ada.
“Ini adalah langkah besar menuju adopsi yang lebih luas Alveo dan komputasi adaptif di data center,” kata Xilinx.
Dalam wawancara dengan embedded.com, Nathan Chang, HPC product manager Xilinx, menjelaskan bahwa banyak beban kerja kini dibatasi oleh bandwidth memori daripada komputasi. “Kami memangkas kartu menjadi bentuk faktor single-slot dan menggandakan HBM-nya, sambil menambahkan kemampuan untuk menskalakan di seluruh ratusan kartu sehingga semua bandwidth itu dapat dimanfaatkan,” katanya.
Ia menambahkan, “Membuka kunci bandwidth di seluruh klaster adalah tantangan. Pengembang sebelumnya harus merancang solusi klastering mereka sendiri. Dengan paket standar terbuka kami—yang memanfaatkan RoCE v2 dan Data Center Bridging melalui Ethernet dengan 200 Gbps per kartu—pengguna sekarang dapat membangun klaster yang dapat bersaing dengan InfiniBand dalam performa dan latensi tanpa vendor lock-in.”
“Ini berarti bahwa dalam infrastruktur data center yang ada, Anda dapat memasang kartu ini di server saat ini, menggunakan jaringan Ethernet yang ada, dan bersaing dengan InfiniBand baik dalam kecepatan maupun biaya,” lanjut Chang.
Manfaat lain adalah Vitis kini lebih dapat diakses oleh pengembang. Bahasa tingkat tinggi seperti C, C++ dan Python, serta framework AI besar seperti PyTorch dan TensorFlow, dapat menargetkan Alveo tanpa memerlukan keahlian RTL atau Verilog.
Fitur Alveo U55C untuk HPC dan Big Data
U55C menggabungkan beberapa atribut utama yang diminta beban kerja HPC modern:
Densitas komputasi tertinggi dan 16 GB HBM2—ganda kapasitas dari dual-slot U280 sebelumnya.
Bentuk faktor single-slot full-height, half-length (FHHL) dengan daya maksimum 150 W.
Parallelisme pipeline data yang superior, manajemen memori, dan optimasi pergerakan data untuk performa-per-watt maksimum.
Jaringan RoCE v2 200 Gbps yang bersaing dengan InfiniBand dalam latensi dan bandwidth.
Solusi klastering yang didorong API, yang dibangun pada RoCE v2 dan Data Center Bridging, memungkinkan pengguna untuk membangun jaringan Alveo padat yang diskalabel di seluruh ratusan kartu—terlepas dari platform server atau jaringan fabric—sambil berbagi beban kerja dan memori. Integrasi MPI dari platform perangkat lunak terpadu Xilinx Vitis memungkinkan pengembang untuk menskalakan pipeline data dengan mulus.
Insinyur perangkat lunak dan ilmuwan data dapat memanfaatkan kemampuan pemrograman tingkat tinggi platform Vitis. Xilinx telah berinvestasi besar dalam Vitis untuk menurunkan ambang masuk untuk komputasi adaptif. Dengan dukungan untuk PyTorch, TensorFlow, C, C++ dan Python, pengembang dapat mempercepat beban kerja HPC kritis dalam lingkungan data center yang ada.
Siapa yang Menggunakan U55C?
Chang menyoroti beberapa penerapan bukti konsep.
CSIRO, Australia Proyek Square Kilometre Array CSIRO menggunakan 420 kartu U55C untuk pemrosesan sinyal real-time dari 131.000 antena. Klaster—terjaring melalui switch 100 Gbps yang diaktifkan P4—menyediakan 460 Gbps bandwidth HBM2 dan 15 Tb/s throughput agregat dalam footprint yang kompakt dan efisien daya.
Ansys LS-DYNA Simulasi keselamatan otomotif mendapat percepatan lebih dari 5× dibandingkan CPU x86 saat LS-DYNA berjalan pada kartu U55C yang di klasterkan. Dengan paralelisasi pipeline data yang ekstrim, solver menangani ratusan juta derajat kebebasan secara lebih efisien, mengurangi waktu simulasi secara dramatis.
TigerGraph Beban kerja analitik graf melihat waktu kueri hingga 45× lebih cepat dan akurasi rekomendasi 35% lebih tinggi ketika dipercepat oleh beberapa kartu U55C, memotong latensi prediksi dari menit menjadi milidetik.
Alveo U55C sekarang tersedia melalui situs web Xilinx dan distributor resmi. Ini juga dapat dievaluasi melalui platform cloud FPGA-as-a-service dan beberapa data center colocation. Klastering tersedia untuk private preview, dengan ketersediaan umum dijadwalkan untuk Q2 tahun depan.
