深度学习的研究需要更高性能计算平台,今日TeraDeep公司宣布其基于FPGA的Accel深度学习技术取得了新的性能突破,测试过程采用的是AlexNet图片分类算法,硬件平台采用的则是基于Xilinx Kintex UltraScale KU115 FPGA的ADM-PCIe-8K5高性能PCIe加速器板卡。官方给出的测试结果显示这一解决方案能够实现每秒750次的图片推断处理过程。与最新的基于GPU的解决方案相比系统性能至少提升了2倍,系统功耗降低了5倍,与基于Intel Xeon E5 CPU的解决方案相比系统性能提升了10倍,系统功耗也降低了5倍,从对比中我们可以看到基于FPGA的解决方案所带来的好处是更高性能,更低的系统功耗和延迟。
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图1 Alpha Data公司推出的ADM-PCIe-8K5高性能PCIe加速器板卡
ADM-PCIe-8K5高性能PCIe加速器板卡是由Alpha Data公司推出的一款PCIe接口的高性能计算加速板卡。板上集成了两个独立通道的DDR4存储器总共16GB以及FLASH存储,支持重复烧写板卡配置程序。同时还有一对网络SFP+接口插槽,提供2x 10G以太网通信能力,以及一对Firefly连接器,最高可支持4x 16Gbps高速数据传输。
该板卡可以应用的领域包括:
视频图像处理
机器学习
高性能计算(High Performance Computing, HPC)
网络加速
TeraDeep是一家专注于深度学习研究和开发的公司,在神经网络和计算加速技术方面取得了众多突破。同时TeraDeep公司也为用户提供完整的硬件到软件的嵌入式系统解决方案,TeraDeep公司正与合作伙伴共同开发下一代高性能计算异构处理器架构。