자일링스, 데이터 센터 및 AI 가속을 위한 가속기 카드 출시

GPU 대비 4배, CPU 대비 90배 성능, 작업량에 있어 탁월한 적응력 제공

2018-10-04 온라인기사  /  편집부

자일링스는 클라우드 및 온프레미스(on-premise) 데이터 센터 전반에 걸쳐 산업 표준 서버의 성능을 대폭 향상시키도록 설계된 가속기 카드 포트폴리오 ‘Alveo’를 발표했다. 자일링스는 Alveo를 사용할 경우 비디오 처리, 유전체학(genomics) 및 데이터 분석은 물론 실시간 머신 러닝 추론과 같은 핵심 데이터 센터 애플리케이션을 실행할 때 짧은 지연으로 성능 향상을 기대할 수 있다고 밝혔다.

데이터 센터 및 AI 가속을 위한 가속기 카드

Alveo™ U200 및 Alveo U250은 Xilinx® 울트라스케일+(UltraScale+™) FPGA를 기반으로 하며 현재 양산 주문이 가능하다. 또한 하드웨어를 재구성함으로써 교체 비용을 들이지 않고도 작업량 변경, 신규 표준 및 업데이트된 알고리즘을 최적화할 수 있다.

머신 러닝의 경우, Alveo U250은 고성능 CPU 대비 실시간 추론 처리량을 20배까지 증가시키고, 0.002초(2ms) 이하의 짧은 지연 시간을 갖는 애플리케이션의 경우에는 고성능 GPU와 같은 고정 기능 가속기 대비 4배 이상 증가시킨다*. 또한 Alveo 가속기 카드는 지연시간을 GPU 대비 3배 단축시켜 실시간 추론 애플리케이션을 실행할 때 상당한 이점을 제공한다.** 이외에도 데이터베이스 검색과 같은 일부 애플리케이션은 CPU 대비 90배 이상을 제공하도록 급격히 가속화 될 수 있다.***

Alveo는 AI/ML, 비디오 트랜스코딩, 데이터 분석, 재무 위험 모델링, 보안 및 유전체학 분야에서 주요 애플리케이션을 개발하고, 인증을 획득한 파트너 및 OEM 업체들로 구성된 에코시스템에 의해 지원된다. 14곳의 에코시스템 파트너사들이 즉시 배치 가능한 애플리케이션을 개발했다. 이들 파트너 사로는 알고-로직 시스템(Algo-Logic System Inc.), 빅스트림(Bigstream), 블랙링크스(BlackLynx Inc.), CTAccel, 팔콘 컴퓨팅(Falcon Computing), 맥셀러 테크놀로지스(Maxeler Technologies), 밉솔로지(Mipsology), 엔지코덱(NGCodec), 스크린스(Skreens), 썸업 애널리틱스(SumUp Analytics), 타이탄 IC (Titan IC), 비테스 데이터(Vitesse Data), VYUsync, 엑셀레라 테크놀로지스(Xelera Technologies)가 있다. 또한, 델 EMC(Dell EMC), 후지쯔(Fujitsu Limited), IBM 등 상위 OEM 업체들은 자일링스와 협력해, Alveo 가속기 카드를 통해 다중 서버 SKU를 인증하고 있으며, 이러한 OEM 업체들은 더욱 늘어날 전망이다.

자일링스의 데이터 센터 부문 부사장인 매니쉬 뮤탈(Manish Muthal)은, “Alveo 가속기 카드의 출시와 더불어 자일링스는 플랫폼 회사로 더욱 빠르게 전환되고 있다. 애플리케이션 파트너사의 에코시스템이 증가하면서 그 어느 때보다 빠르게 혁신을 이룰 수 있게 됐다”면서 “Alveo 가속기에 대한 고객들의 관심이 높아지고 있으며, 애플리케이션 에코시스템과 협업함으로써 Alveo 기반 솔루션을 고객에게 제공할 수 있게 된 것을 매우 기쁘게 생각한다.”고 말했다.<끝>
각주
*
20x running GoogLeNet V1, Batch=1 | Alveo U250 vs Intel Xeon Platinum Skylake CPU (c5.18xlarge instance; 4x running GoogLeNet V1, Batch=1 | Alveo U250 vs Nvidia V100 GPU
**3x running CNN+BLSTM speech-to-text latency | Alveo U250 or U200 + Intel Xeon CPU E5-2686 v4 vs Nvidia P4 + Xeon CPU E5-2690 v4
***90x running RYFT Elasticsearch | Alveo vs EC2 C4.8xlarge instance

 

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