借助全新 AMD Alveo? V80 計算加速卡釋放計算能力

對于大規模數據處理，最佳性能不僅取決于原始計算能力，還取決于高存儲器帶寬。 因此，全新 AMD Alveo? V80 計算加速卡專為具有大型數據集的內存受限型應用而設計，這些應用需要 FPGA 硬件靈活應變能力以實現工作負載優化。Alveo V80 加速卡現已量產出貨，其能提供較之上一代加速卡至高 2 倍的帶寬與計算密度1，并為使用 AMD Vivado? 設計套件的 FPGA 設計人員提供簡化的開發流程。
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圖1：Alveo V80 計算加速卡

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這款全新加速卡采用全高、3/4 長（ FH?L ）尺寸規格，由 AMD Versal? HBM 自適應 SoC 提供支持，具備 2,600,000 個 LUT 邏輯單元的 FPGA 架構、10,848 個 DSP 計算邏輯片以及 820 GB/s 的存儲器帶寬，從而助力克服性能瓶頸。
與前代產品 AMD Alveo U55C 計算加速卡相比，Alveo V80 的邏輯密度至高翻倍、存儲器帶寬至高翻倍且網絡帶寬可高至 4 倍1，可以實現強大的計算集群，同時還能優化卡、服務器數量以及機架空間。
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面向大型數據集和內存密集型工作負載專屬打造的網絡附接加速卡

Alveo V80 卡的硬件靈活性允許跨不同的自定義工作負載進行廣泛應用。作為一款 ?4x200G 網絡附接加速卡，該卡可以實時處理大量傳入數據，避開 GPU 遇到的 PCIe? 連接限制。
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圖 2：大規模加速計算密集型內存受限工作負載

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Alveo V80 加速卡可通過以太網擴展到數百個節點實現計算集群，非常適合一系列高性能計算應用，包括基因組測序、分子動力學和傳感器處理。 在網絡安全方面，內置 400G 加密引擎和 600G 以太網硬塊，加之 FPGA 的硬件靈活性，令 Alveo V80 加速器適用于線速數據包檢測和 AI 支持的異常檢測。
該加速卡還非常適合計算存儲和數據分析，能夠在同一張卡上集成壓縮和查詢加速，從而增加有效存儲容量，同時更快獲得洞察。此外，它還適合于各種金融科技應用，包括策略回測、期權定價以及金融建模與仿真。
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案例：天體物理學計算飛躍

聯邦科學與工業研究組織（ CSIRO ）是澳大利亞的國立研究組織，其參與建造了世界上最大的射電天文學天線陣列，該天線陣列目前包含 420 張 Alveo U55C 加速器卡用于處理無線電波，以研究早期宇宙并探索星系演化。

CSIRO計劃借助 Alveo V80 加速卡縮減占板面積與成本，并將所需加速卡的數量精簡多達 66%，同時應對來自望遠鏡 131,000 個天線的新信號處理任務?？紤]到卡、服務器、機架空間和功耗的潛在減少，每卡算力的躍升預計可帶來至高 20% 總擁有成本（ TCO ）下降2。

CSIRO 空間與天文學部研究工程師 Grant Hampson 表示：“我們起初采用 Alveo 產品線是因為它能夠實時處理大量傳感器數據。對于我們的下一代波束成形器和相關器來說，降低總擁有成本勢在必行。 Alveo V80 加速卡是對上一代 Alveo U55C 卡的技術階躍提升，以經濟高效的占板面積提供了緊湊、節能的解決方案2?！?br /> ?

圖 3：AMD Alveo V80 加速卡實現的預估傳感器處理和 TCO 節省2（參見尾注 ALV-162）

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為 FPGA 設計人員簡化開發

Alveo V80 加速卡經由 Alveo Versal 示例設計（ AVED ）完全可為傳統硬件開發人員使用，現已在 GitHub 上提供。AVED 利用傳統 FPGA 和 RTL 流程簡化了硬件啟動，并且基于常見的 Vivado 工具流程。示例設計采用在 AMD Versal 自適應 SoC 上實現并專門針對 Alveo V80 加速器卡的預構建子系統，提供了高效的起點。

在系統層面，Alveo V80 計算加速卡簡化了系統集成并提供了快速的量產路徑。通過使用預先驗證的部署卡，設計團隊可以避開 PCB 集成、庫存管理和產品生命周期管理任務。
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現已出貨

Alveo V80 已投入量產，現可從 AMD 和授權經銷商處購買。敬請訪問 www.amd.com/v80，了解全新加速卡如何為您的基礎設施重新定義計算；閱讀產品簡介和數據一覽以了解詳細規格，或聯系專家以獲取更多信息。
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1：基于截至 2024 年 4 月公開發布的 AMD Alveo 產品選型指南中發布的規格。(ALV-13)。

2：基于 CSIRO 在 2023 年 10 月進行的獨立“早期試用體驗”性能和成本分析估算，比較了 420 張 Alveo U55C 加速卡的現有實施與 140 張 AMD Alveo V80 加速卡的預期實施。預計總擁有成本以三年期計算，包括電力和冷卻運營支出的預計成本。所有性能和成本節省聲明均為 CSIRO 提供的估算值，未經 AMD 驗證。性能和成本效益受各種假設和變量影響，且可能基于系統配置和其他因素而發生變化。 結果僅針對 CSIRO，可能不具典型性。有關更多詳細信息，請參見圖 (3) (ALV-16)。
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