异构计算黄金时代下,超强异构计算服务器FP5468G2将会带来哪些变革?

就在几年前,计算领域还是通用计算的天下。此一时,彼一时,随着计算密集型领域的快速崛起,面对移动互联网、大数据和云计算需求的爆炸式增长,传统的单一CPU方案越来越力不从心。

 

另一方面,半导体技术在纵向提速上也已经达到了物理极限,处理器性能再也无法按照摩尔定律,以每18个月翻倍的速度持续增长。

异构计算崛起,

2020年市场规模将达25.75亿美元

 

在这样的背景下,异构计算“异军突起”,成为支撑先进和更复杂的AI、AIoT等对计算量要求巨大应用的有力武器,在产业中迅速“上位”,使得异构计算和异构计算服务器市场迎来发展的黄金时期。

 

据 IDC数据显示,2019 年上半年,中国异构计算服务器市场中,GPU 加速器市场规模已达 9.37 亿美元,FPFA/ASIC/其他加速器市场发展较之稍缓,规模达到 1250 万美元。但这些数字背后,隐藏着中国异构计算服务器市场的巨大潜力。

 

据 IDC预测,2020 年,中国的 GPU 加速器市场将以 38.9% 的速度增长至25.75 亿美元,2023 年将增长至 44.47 亿美元,相比 2019 年增长近 5 倍。而在中国,GPU 服务器也已广泛应用于各行各业,包括互联网、服务业、政务、教育、电信、制造业、金融业,等等。

 

这些数字,彰显着中国异构计算服务市场的黄金时期已然开启。

 

浪潮商用机器FP5468G2,

异构计算的弄潮儿

 

“时势造英雄”,识时务者为俊杰,各大云计算和服务厂商相继意识到异构计算是大势所趋后,纷纷推出自己的异构计算产品和服务,其中就包括以自主研发技术实力专注于高端服务器的浪潮商用机器。

 

其实早在 2018 年 7 月,浪潮商用机器已经推出了面向大规模数据中心的大数据分析应用设计的高端双路主流机架式服务器FP5280G2,以性能、存储及拓展等多方面的卓越表现,助力企业应对数据海洋中多种IT应用带来的挑战。

 

但超算和AI的融合应用趋势对计算性能提出了更高的要求,浪潮商用机器顺应这一市场需求,于 2019 年 12 月推出了拥有全场景超强异构计算能力,能够支持AI云平台建设、深度学习训练和推理等应用的FP5468G2。这款8/16 卡的服务器可以灵活调配,为HPC与AI的融合应用需求提供了更好的选择,能够帮助各行各业在异构计算领域作出创新。

 

而在这波浪潮中,嗅到商机的并非浪潮商用机器一家,其他厂商也推出过自己的异构计算服务器产品。相比之下,FP5468G2 在 CPU、硬盘等方面优势明显。

把一台 FP5468G2 服务器拆开,我们可以清晰地看到其独特的布局设计,包括最高可支持24块3.5英寸大容量硬盘的前置存储,其中6个硬盘槽位可支持U.2 NVMe SSD,提供高效的数据读取和落盘速度,极致的高效大容量本地存储和高速IO拓展性能,为企业级用户提供了海量数据存储的优选平台;此外整机还支持2+2 冗余铂金电源,后置支持4个标准PCIe x16插槽,可支持4个100Gb远程直接内存访问(RDMA)高速网络。

待深入了解 FP5468G2 的内部架构之后,则会发现全新的架构,尤其其支持balance、common、cascade三种拓扑的灵活的异构拓扑配置,让它成为一个计算力超群的“小涡轮”,以合理的设计和完善的配置支持着复杂、大量的计算,并且能够根据应用场景/训练模型,灵活进行拓扑切换。

 

FP5468G2 支持2颗POWER9 Sforza CPU,最多可支持 44 核及176线程超强调度能力,再加上8块V100或者16块T4 GPU,针对特定深度学习模型调优,性能相较同等X86平台可提升多达20%,并全面兼容FPGA/AISC,提供特定应用加速。

 

赋能AI、云计算三大应用场景,

成本、性能优势尽显

 

智能视频分析:成本更低

 

抛开技术和其他相关因素的考量,成本一直是阻碍企业采用异构计算服务器的重要因素之一。而与同类型产品相比,FP5468G2在成本上有着明显的优势,尤其是在其三大应用场景之一——智能视频分析领域。

 

FP5468G2可用于安防智能视频分析,包括平安城市、智能交通、智慧社区、车辆识别、舆情分析等。在这些场景中,用户最大的问题是获得最优性价比存储空间,节省TCO。

 

相比之下,FP5468G2在智能视频分析领域的成本优势主要体现在以下三方面:

 

1. 节省空间:平均单位GPU占用0.25U机柜空间,部署密度更高;

2. 降低采购成本:假设客户需要16颗T4 GPU算力,一台FP5468G2相比于4台FP5280G2成本节省约24万;

3. 降低运营成本:节约电力成本;假设工业用电计1元/kW·h,16卡GPU算力要求下,单台FP5468G2三年可节省电费3.15万元。

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