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华为云FPGA云服务器,从容应对摩尔定律放缓

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FPGA,因为专用,所以高效

 

近年来,摩尔定律增势放缓,同样价格,每单位芯片面积的晶体管数量无法做到每隔18~24个月增加一倍。也就是说,基于通用CPU进行计算,每代产品的性能提升受到了极大的限制。然而,当前新兴领域,如人工智能,AR/VR,基因计算,以及高清,超高清视频,对计算力的诉求极高。计算密集型业务的快速增长和性能增速放缓的通用计算资源的GAP与日俱增。过去六十年,由摩尔定律主导的计算性能提升模式将不复存在。用户无法继续依赖通用计算力的性能提升来匹配自身的业务增长。以FPGA为代表的异构计算将在各个计算密集型的业务领域成为主流。

 

推荐领域级FPGA加速服务

视频转码加速服务

视频转码加速服务

 

支持H.265,H.264编码标准,提供高画质,高密度,低时延档位的硬件编码器,支持多种应用场景,满足客户不同的编码要求

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基因测序加速服务

 

使用基于FPGA平台对GATK Best Practices进行加速,WGS(30X)分析从40+H降至+6H,WES分析低至1H,同时精确性与GATK标准流程完全吻合

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图片转码加速服务

 

支FPGA图片转码加速为用户提供易用,高性价比的图片转码服务,可广泛应用于云相册,图片社交平台,门户网站,新闻应用,电商平台等场景

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FPGA开发者云平台码

 

提供完备的FPGA软硬件开发套件,用户聚焦业务逻辑设计,开发和调试,适合初创公司,科研单位,高校人,培训教育机构的FPGA开发/测试人员

 

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基因AI计算加速服务,即将上线

 

 

 

 

 

 

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大数据加速服务,即将上线

 

 

 

 

 

 

 

典型的计算资源微架构分析

CPU

灵活性高,计算效率低;通用性强,应用广泛,适合进行复杂运算,如通用软件处理等通用的软件业务场景

GPU

灵活性较好,计算效率一般;高性能,高功耗,适合逻辑简单,计算密集型批量任务,在图形/图像处理领域应用广泛 

FPGA

灵活性好,计算效率较高;可编程并行计算,高性能,实时处理,功耗较低;适用特定算法的硬件化和标准演进中的算法

ASlC

灵活性差,计算效率高;需要定制化,不可编程,研发周期长;高性能,低功耗;适用于电路按照算法定制,适合比较成熟的算法和标准

推荐配置

FP1/FP1c (基础规格型)

基础型硬件加速实例

 

特征


vCPU:          8/32/64核

内存:            88/352/708GB

FPGA:             1/4/8/VU9P

数据盘:         EVS

场景


视频编码              图片转码

深度学习              加解密

FP1/FP1c (增强规格型)

增强型硬件加速实例

 

特征


vCPU:          32/64核

内存:            224/448GB

FPGA:            1/2VU9P

数据盘:         EVS

场景


基因分析               数据挖掘和分析

高性能数据库        高性能计算

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