FPGAアクセラレーション通信ライブラリACCLについて

テーブルの内容

1. はじめに
2. XACCCテックトークについて
3. XilinxとAMDの統合
4. AMDのアダプティブエンベデッドコンピューティンググループについて
5. アダプティブコンピュートクラスタープログラムについて
6. パートナー大学におけるコンピューティングクラスター
7. Alveoアダプティブコンピュートハードウェア
8. リサーチャーへのアクセス権
9. プログラムへの応募方法
10. プログラムの詳細と過去のテックトークの録画のリンク

記事

🌟アダプティブコンピュートクラスタープログラムについて🌟

こんにちは、私の名前はCarl McCabeです。私たちはXACCCテックトークにようこそと言いたいと思います。以前にテックトークに参加したことがある方は、スクリーン上に新しいロゴを見るでしょう。Xilinxは現在、AMDの一部であり、私たちはAMDのアダプティブエンベデッドコンピューティンググループです。このテックトークでは、アダプティブコンピュートクラスタープログラムに関連するいくつかのアプリケーションと研究のハイライトを紹介します。このプログラムは、ハイエンドコンピューティング向けにアダプティブコンピュートアクセラレーションのための革新的な研究をサポートするための特別なイニシアチブです。パートナー大学には、Alveoアダプティブコンピュートハードウェア対応のコンピュートノードで構成されるコンピューティングクラスターが世界中に設置されています。

高エンドコンピュートと関連する研究に取り組む研究者へのご招待！

もし高エンドコンピュートや関連する分野で研究をおこなっているのであれば、このプログラムへの参加を申し込むことをおすすめします。参加すると、これらのノードへのリモートアクセスを取得することができ、自身の研究に活用することができます。プログラムの詳細や過去のテックトークの録画は、画面上のウェブリンクから確認することができます。さらに、私の同僚であるDr. Lucian Petricaが提供するセカンドテックトークに進みます。彼はAMD AECGリサーチラボの一員であり、彼のアクセルというオープンソースFPGAアクセラレーション通信ライブラリについて話します。

🔥アクセル：アプリケーションスケールアウトのためのFPGAアクセラレーション通信ライブラリ🔥

はじめに、こんにちは！私はCar McCabeです。私の同僚であるDr. Lucian Petricaの手法についてお話しましょう。彼の研究は、アプリケーションスケールアウトと分散コンピューティングにおいて未来の人々に役立つインフラストラクチャである「アクセル」に焦点を当てています。

研究の動機

現在、AIアプリケーションはコンピューティングとメモリの要件の主要なドライバーです。AIアプリケーションの要件の増加は、モーアの法則によって提供される単一のデバイスの性能増加よりも大きく、データセンターで単一のデバイスで計算を行うことは不可能です。また、近い将来、AIアプリケーションの要件は高性能コンピューティングアプリケーションにも適用されるため、単一の計算デバイスではこれらの要件を満たすことができません。

分散コンピューティングの重要性

このような制約のため、単一のノードでの計算は困難となり、複数のアクセラレータとノードに計算を分散する分散コンピューティングが重要となります。このアプローチでは、計算と通信の間に通信ラウンドが存在し、すべてのノードからデータを収集し、ノードを同期させることができます。このアプローチでは、計算と通信の両方が重要であり、高速な計算が行われても、通信が追いつかなければアプリケーションの速度向上は見込めません。

私たちの目標

私たちの目標は、FPGAを活用してアプリケーションスケールアウトを実現するインフラストラクチャであるアクセルを提供することです。アクセルは、MPIライクなコレクティブを提供するライブラリであり、FPGA上で計算と通信の両方を効率的に実行することができます。私たちは、高い性能と低遅延の通信を実現することに重点を置き、TCPやUDPなどの人気のあるプロトコルオフロードエンジンと統合することも可能です。さらに、メモリの自動管理機能を提供し、プログラム可能ロジック自体から通信関数を呼び出す能力も備えています。