ザイリンクス、あらゆるサーバー、あらゆるクラウドにおける演算、ネットワークおよびストレージ ワークロードに対応する業界初の適応型アクセラレータ カードを Alveo ポートフォリオに追加
初のロー プロファイル PCIe Gen 4 カードで、データセンターのクリティカルなワークロードのスループット、レイテンシ、および電力効率が劇的に改善
ザイリンクス社 (本社 : 米国カリフォルニア州サンノゼ、NASDAQ: ザイリンクス社 (本社: 米国カリフォルニア州サンノゼ、NASDAQ : XLNX) は 8 月 6 日 (米国時間)、Alveo データセンター アクセラレータ カード ポートフォリオを拡大する新製品として Alveo(TM) U50 を発表した。U50 カードは、PCIe Gen 4 をサポートする業界初の適応性に優れたロー プロファイル アクセラレータであり、演算、ネットワーク、およびストレージなど重要なワークロードすべてに 1 つのリコンフィギュレーション可能なプラットフォームで対応できるように独自設計されている。
ロー プロファイルかつ低消費電力のプログラマブル アクセラレータ プラットフォームを提供する Alveo U50 を活用することで、スケールアウト アーキテクチャを実現し、オンプレミス、クラウドおよびエッジいずれのサーバー運用においても特定用途に応じた高速化が可能になる。クラウド上のマイクロ サービスといった新たな動的ワークロードに対応するため、Alveo U50 ではスループット、レイテンシ、および電力効率が 10 ~ 20 倍向上させている。さらに、ネットワークやストレージのワークロードを高速化するために U50 カードを使用すれば、データ近くで演算が可能となり、レイテンシおよびデータ移動のボトルネックを特定して解消することができる。
ザイリンクスの UltraScale+(TM) アーキテクチャを採用した Alveo U50 カードは、ハーフ ハイト、ハーフ レングスのフォーム ファクターでパッケージ化された Alveo ポートフォリオ初の製品であり、消費電力を 75 ワットに抑えることができる。このカードは、広帯域幅メモリ (HBM2)、100 ギガビット/秒 (100Gbps) のネットワーク接続、および PCIe Gen 4 と CCIX インターコネクトのサポートを特長としている。標準の PCIe サーバー スロットに Alveo U50 を挿入した場合、3 分の 1 の消費電力で、アクセラレーションの運用範囲を大幅に拡大し、演算、ネットワーク、およびストレージといった要件の厳しいワークロードのスループットとレイテンシを劇的に改善可能である。また、8GB の HBM2 で 400Gbps を超えるデータ転送速度を実現し、QSFP ポートで最大 100Gbps のネットワーク接続を可能にしている。高速ネットワーク I/O は、NVM Express over Fabrics(TM) (NVMe-oF(TM)) などの先進のアプリケーション、分散型コンピュテーショナル ストレージ アプリケーション、および特殊な金融サービス アプリケーションにも対応する。
機械学習推論、ビデオ トランスコーディング、データ分析からコンピュテーショナル ストレージ、電子取引、金融リスク モデリングに至るまで、Alveo U50 は、プログラマビリティ、柔軟性、高スループット、低レイテンシといった利点をあらゆるサーバー運用にもたらす。代替の固定アーキテクチャとは異なり、Alveo U50 のソフトウェアおよびハードウェア プログラマビリティにより、ワークロードやアルゴリズムの進化に遅れをとることなく、絶えず変化する要件を満たし、アプリケーションのパフォーマンスを最適化できる。
Alveo U50 アクセラレーション ソリューションは、次のようなアプリケーションで大きな顧客価値をもたらす:
・深層学習推論の高速化 (音声翻訳): 音声翻訳パフォーマンス (※1) について、GPU のみの場合と比較して、最大 25 倍の低レイテンシ、10 倍の高スループットを実現し、1 ノードあたりの電力効率を大幅に向上する。
・データ分析の高速化 (データベース クエリ): TPC-H クエリ ベンチマークを実行することで、インメモリ CPU (※2) と比較して 1 時間あたり 4 倍のスループット向上を実現し、運用コストを 3 分の 1 に削減する。
・コンピュテーショナル ストレージのアクセラレーション (圧縮): CPU のみのノード (※3) と比較して、20 倍の圧縮/解凍スループット向上、より高速な Hadoop およびビッグ データ分析、およびノードあたり 30% 以上低いコストを実現する。
・ネットワークの高速化 (電子取引): CPU のみの場合の 10us のレイテンシ (※4) と比較して、20 倍の低レイテンシと 500ns 以下の取引時間を実現する。
・金融モデリング (グリッド コンピューティング): モンテ カルロ シミュレーションを実行することで、GPU のみの場合のパフォーマンス (※5) と比較して 7 倍以上の電力効率を実現し、より迅速なデータの抽出、確定的なレイテンシ、および運用コストの削減を可能にする。
データセンター グループ担当エグゼクティブ バイス プレジデント兼ジェネラル マネージャー、サリール・ラジェ (Salil Raje) は、「データセンター インフラに対する需要は増加を続け、限界に近いインフラ能力が常に求められています。その結果、さまざまなワークロードにおいてパフォーマンスを最適化し、既存インフラのライフサイクルを延長し、最終的に TCO の削減につながる、適応性に優れたソリューションが必要となっています」と述べている。さらに、「新しい Alveo U50 は、データセンターのワークロードに対して最適化されたフォーム ファクターおよびこれまでにないパフォーマンスと適応性をもたらします。ザイリンクスは、拡大するアプリケーション パートナーのエコシステムを活用してソリューション スタックを構築し、これまで考えられなかった機能をさまざまな業界に提供していきます」と続けている。
■業界からの声
AMD 社のアプリケーション エンジニアリング担当バイス プレジデント兼 CTO、ルグー・ナンビアー (Raghu Nambiar) 氏は次のように述べている。
「次期第 2 世代 AMD EPYC プロセッサは、1 つのプラットフォームで演算、ネットワーク、およびストレージのアクセラレーションすべてを実現する Alveo U50 のようなデータセンター ファーストのアクセラレータに最適です。x86 サーバー クラスとしては初となる PCIe 4.0 CPU を提供する AMD の利点を活用することで、Alveo U50 は PCIe 4.0 サポートを備えた業界初の適応型アクセラレータ カードとなります。ザイリンクスと協力し、AMD の EPYC ベース ソリューションと Alveo アクセラレーションのメリットをハイパースケール データセンターおよびエンタープライズ データセンターの顧客に提供できることを光栄に思います」
IBM Power Systems 社のチーフ アーキテクト、スティーブ・フィールズ (Steve Fields) 氏は次のように述べている。
「Alveo U50 適応型アクセラレータ カードがザイリンクス Alveo ポートフォリオに追加されて、より充実した製品ラインナップになったことは当社にとっても大きなプラスです。ロー プロファイル フォーム ファクター、HBM2 メモリ性能、および PCIe Gen 4スピードといった U50 の強みが IBM Power プロセッサとのインターフェイスに活かされることで、OpenPOWER エコシステムは適応性に優れた最先端のアクセラレーション ソリューションを提供できると考えています」
Moor Insights & Strategy 社の HPC および深層学習担当シニア アナリスト、カール・フロイン (Karl Freund) 氏は、次のように述べている。
「Alveo U50 の特長であるより小規模な設計と先進機能により、ザイリンクスは、コンフィギャラブル ロジックによるアクセラレーションに関してこれら市場の拡大に大きく貢献する立場にあります。新しい Alveo U50 は、これら市場の成長を牽引するユースケースで実証された性能および利点によってさまざまな市場評価を突破することを可能にします」
Western Digital 社のデータセンター システム ビジネス ユニット、プロダクト マネージメント担当シニア ディレクター、スコット・ハミルトン (Scott Hamilton) 氏は、次のように述べている。
「FMS (Flash Memory Summit) でザイリンクスと協力し、Alveo U50 と当社の OpenFlex で構成可能な NVMe-oF プラットフォームの柔軟性およびパフォーマンスを紹介できることをうれしく思います。ザイリンクスは、NVMe-oF を使用するファブリック ベースのコンピュテーショナル ストレージにおいて業界をリードし、サーバー リソースの完全な分散を可能にしています。この新しい Alveo U50 は、SDS インフラに対して非集約型のアプローチを採用することができるため、エコシステムにおいて重要な役割を果たすと考えています」
■一般情報:
Alveo U50 は現在サンプル出荷中、OEM システムの認定は継続中。一般出荷は 2019 年秋を予定。
■Flash Memory Summit:
ザイリンクスは、8 月 6 日~ 8 日にカリフォルニア州サンタ クララの Santa Clara Convention Center で開催される Flash Memory Summit (FMS) 2019 で Alveo U50 およびその他の製品デモを実演予定である (ブース 313)。
さらに、ザイリンクスのデータセンター グループ担当エグゼクティブ バイス プレジデント兼ジェネラル マネージャー、サリール・ラジェ (Salil Raje) が、8 月 7 日午後 2 時 40 分 (太平洋時間) より「FPGA: 高速ストレージ システムを加速する鍵」と題する基調講演を行う予定 (Mission City Ballroom)。
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脚注:
※1 Performance of Alveo U50, with both Alveo U50 and Nvidia Tesla T4 running (B=2, L=8), Tesla T4 (B=8, L=8) (estimated data)
※2 Alveo U50=24ms, 150k query/hr / CPU Query time = 210ms, 34k query/hr. based on Intel Xeon Platinum 8260 Processor (35.75M Cache, 2.40 GHz) 24 core
※3 Intel Skylake-SP 6152 @2.10GHz CPU (Ubuntu 16.04) CPU Query time = 210ms, 34k query/hr.Alveo U50=24ms, 150k query/hr Xilinx Alveo U50 SDAccel 2018.3 (estimate) GB/s compression per CPU core = .0229.Alveo U50 = 10GB/s (estimate)
※4 Alveo U50 latency is <0.5us, CPU latency is 10us.Measured from start of packet in on Tick (Market Data) to start of packet out on the order to Start Packet Out on the Order (estimate)
※5 Intel Xeon E5-2697 v4 GCC 5.4.0 Nvidia Tesla V100 16GB PCIe CUDA 10.1 / GCC 5.4.0 Intel Skylake-SP 6152 @2.10GHz CPU (Ubuntu 16.04) CPU Query time = 210ms, 34k query/hr.Alveo U50=24ms, 150k query/hr Xilinx Alveo U50 SDAccel 2018.3 (estimated data).
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■ ザイリンクスについて
ザイリンクスは、エンドポイントから、エッジ、クラウドに至るまで、多種多様なテクノロジで迅速なイノベーションを可能にする、極めて柔軟なアダプティブ プロセッサおよびプラットフォームを開発している。ザイリンクスが発明したテクノロジには、FPGA、ハードウェア プログラマブル SoC、ACAP などがある。ザイリンクスは、アダプティブでインテリジェント、かつコネクテッドな世界を実現するため、業界で最もダイナミックなプロセッサ テクノロジを提供する。詳しい情報は、ウェブサイト japan.xilinx.com で公開している。
※ザイリンクスの名称およびロゴ、およびこの文書に含まれるその他の指定されたブランドは、米国およびその他各国のザイリンクス社の商標です。NVMe-oF および NVM Express over Fabrics は NVM Express, Inc. の登録商標です。PCI、PCIe、および PCI Express は PCI-SIG の商標であり、ライセンスに基づいて使用されています。 その他すべての名称は、それぞれの所有者に帰属します。
下記のザイリンクス株式会社ウェブサイトもご参照ください。
・トップページ: http://japan.xilinx.com/
・プレスリリース (日本語): https://japan.xilinx.com/news/press.html
・このリリースの全文は次の URL を参照のこと:
https://japan.xilinx.com/news/press/2019/xilinx-expands-alveo-portfolio.html
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