SDAccel을 사용하여 FPGA 가속 클라우드 애플리케이션 개발 : 실습

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이 과정은 SDAccel을 사용하여 FPGA 가속 애플리케이션을 개발하는 방법을 배우는 데 열정을 가진 사람을위한 것입니다!

보다 일반적인 목적 일수록 더 유연하고 기본 컴퓨팅 인프라에서 실행할 수있는 더 많은 종류의 프로그램과 알고리즘이 있습니다. 이 모든 것이 훌륭하지만 무료 음식은 없으며 효율성이 저하되어 자주 발생합니다.

이 과정은 가장 빠른 CPU를 사용하더라도 얻을 수있는 것보다 더 많은 성능을 요구하는 몇 가지 시나리오를 제시합니다. 이 시나리오는 클라우드 및 데이터 센터 아키텍처를 가속화 된 컴퓨팅으로 전환하고 있습니다. 이 과정에서는 Xilinx SDAccel을 사용하여 Amazon EC2 F1 인스턴스를 프로그래밍하여 혜택을 얻는 방법을 보여줍니다. 우리는 계산 생물학에 사용되는 알고리즘의 실제 예를 통해이 작업을 수행 할 것입니다.

알고리즘이 처리해야하는 엄청난 양의 데이터와 그 복잡성으로 인해 계산을 수행하는 데 필요한 계산 능력의 양이 증가하는 문제가 발생했습니다. 이 시나리오에서 하드웨어 가속기는 계산 속도를 높이는 동시에 전력 소비를 절약하는 데 효과적이라는 것이 밝혀졌습니다. 계산 생물학에 사용 된 알고리즘 중 Smith-Waterman 알고리즘은 동적 프로그래밍 알고리즘으로, 뉴클레오티드 또는 단백질 일 수있는 두 스트링 사이의 최적의 국소 정렬을 보장합니다. 다음 클래스에서는 DNA 시퀀스의 페어 단위 정렬을 수행하는 데 사용되는 Smith-Waterman 알고리즘의 분석 및 연속 FPGA 기반 하드웨어 가속을 제시합니다.

이 과정에서이 과정은 분산 된 이기종 클라우드 인프라에 중점을두고 Amazon EC2 F1 인스턴스를 사용하여 솔루션을 구현하기 위해 실례를 통해 Xilinx SDAccel을 사용하는 방법에 대한 세부 정보를 제공합니다.