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1.

Deep Learning Acceleration Solutions深度学习加速解决方案

最近几年数据量和可访问性的迅速增长,使得人工智能的算法设计理念发生了转变。人工建立算法的做法被计算机通过从大数据中自动学习的方法所取代,使得计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键领域都出现了重大突破。深度学习是这些领域中最常使用的技术,也被业界大为关注。然而,深度学习模型需要极为大量的数据和计算能力,只有更好的硬件加速条件,才能满足现有数据和模型规模继续扩大的需求。现有的解决方案使用图形处理单元(GPU),尽管 GPU 对深度学习算法而言在性能方面是一种更好的选择,但其功耗太高使得应用也受到很大限制。

因此,急需一种能够加速算法又不会显著增加功耗的处理平台。在这样的背景下,FPGA 似乎是一种理想的选择,可以实现60GFLOPS......

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Hadoop Acceleration SolutionsHadoop加速解决方案

随着电子商务、社会计算、物联网等新应用的发展,促使相关数据的规模呈现出快速增长的趋势,大数据正改变着人们的生活、工作和思维方式。准确、高效地从大数据中挖掘出潜在的有用信息进而支持决策变得越发重要,并逐步成为数据科学领域关注的热点。分布式存储和计算平台Hadoop以分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce为核心,已成为大数据处理领域事实上的标准。虽然Hadoop有高可靠性、高扩展性等特点,但也存在效率低,延时大等问题,从而使得Hadoop部署和运行成本高,也限制了它的应用场景。对于Hadoop的优化就显得尤其重要,传统的优化仅是从软件层次对一些调度算法、内存操作方面进行优化,虽然可以提高一定的性能,但还是无法更高效的解决Hadoop相关低效率问题。

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3.

Digital Signal Processing Solutions数字信号处理解决方案

随着雷达、电子对抗等数字信号处理系统的处理能力要求越来越强,越来越复杂,对信息处理的需求也急剧增长。现有的DSP方案已经无法满足需求,为此必须寻找一种新的方案以满足下一代雷达的信号处理性能需求。FPGA具有天然并行结构,可以高效并行实现数字信号处理,相对于传统DSP方案或GPU方案有更高的性能功耗比,从而可以实现更高密度的集成方案。

针对雷达、电子对抗等数字信号处理系统的要求,结合最新的FPGA结构,加速云实现了高性能矩阵运算(矩阵乘、转置、求逆、QR分解)和超高速FFT(傅立叶变换)方案,具体特性如下:

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