SDAccel を使用した FPGA アクセラレーションのクラウドアプリケーションの開発: 実践

説明

このコースは、SDAccel を使用して FPGA アクセラレートされたアプリケーションを開発する方法を学びたい人を対象としています。

汎用性が高ければ高いほど、柔軟性が高まり、基盤となるコンピューティングインフラストラクチャ上で実行できるプログラムやアルゴリズムの種類が増えます。これらすべては素晴らしいことですが、無料の食べ物はなく、効率性の低下によってこれが頻繁に発生します。

このコースでは、最速の CPU を使用しても得られる以上のパフォーマンスをワークロードが必要とするいくつかのシナリオを紹介します。このシナリオは、クラウドとデータセンターのアーキテクチャをアクセラレーテッドコンピューティングに向けて変えています。このコースでは、Xilinx SDAccel を使用して Amazon EC2 F1 インスタンスをプログラムすることでメリットを得る方法を説明します。計算生物学で使用されるアルゴリズムの実例を通じてこれを実行していきます。

アルゴリズムが処理する必要がある膨大な量のデータとその複雑さにより、計算を実行するために必要な計算能力が増大するという問題が生じました。このシナリオでは、ハードウェアアクセラレータが、消費電力を節約しながら、計算の高速化を達成するのに効果的であることが判明しました。計算生物学で使用されるアルゴリズムの中で、スミス-ウォーターマンアルゴリズムは動的プログラミングアルゴリズムであり、ヌクレオチドまたはタンパク質である可能性のある XNUMX つの文字列間の最適な局所的アラインメントを見つけることが保証されています。次のクラスでは、DNA 配列のペアワイズアラインメントを実行するために使用されるスミス-ウォーターマンアルゴリズムの分析と、その後の FPGA ベースのハードウェアアクセラレーションについて説明します。

このコンテキストの中で、このコースは分散型の異種クラウドインフラストラクチャに焦点を当てており、Amazon EC2 F1 インスタンスを使用してソリューションを実現するためのザイリンクス SDAccel の使用方法を、実例を通じて詳細に説明します。