1948
对于运行中需要大量内存访问和数据处理的计算任务，比如HPC、数据分析、金融科技应用、网络安全、AI计算等。由于涉及大规模数据的读取、写入和处理操作，往往对系统内存带宽和存储性能有很高要求。
事实上，对于这些大规模数据处理任务来说，最佳性能不仅取决于原始计算能力，还取决于高存储器带宽。日前，AMD发布了全新的Alveo V80加速卡，通过FPGA灵活应变的能力来实现工作负载优化。
应对大数据集负载存储和网络瓶颈
AMD 自适应和嵌入式计算事业部（ AECG ）高级产品线经理Shyam Chander指出，传统处理架构在运行大数据集工作负载时，CPU+FPGA和PCIe的带宽远高于DDR内存和网络接口可以提供的带宽，因此无论是存储器还是网络访问等方面，都非常容易形成瓶颈。
AMD全新加速卡Alveo V80采用全高、3/4 长（ FH¾L ）尺寸规格，由 AMD Versal HBM 自适应 SoC 提供支持，具备 2,600,000 个 LUT 逻辑单元的 FPGA 架构、10,848 个 DSP 计算逻辑片以及820 GB/s的存储器带宽，从而助力克服性能瓶颈。
Alveo V80还包括一个32GB的DDR4 DIMM扩展插槽，并支持PCle Gen5接口，64G传输速率是第四代的2倍。整卡功率300W，采用被动散热，总热设计功耗TDP则取决于器件和服务器。
通过这样的硬件灵活性，可以实现跨不同的自定义工作负载进行广泛应用。作为一款4x200G网络附接加速卡，该卡可以实时处理大量传入数据，避开GPU遇到的PCIe连接限制。
与前代产品AMD Alveo U55C计算加速卡相比，Alveo V80 的逻辑密度至高翻倍、存储器带宽至高翻倍且网络带宽可高至4倍，可以实现强大的计算集群，同时还能优化卡、服务器数量以及机架空间。
Shyam Chander介绍，在传统的处理架构中，存储器和网络访问容易成为性能瓶颈，尤其在高性能计算场景中更为常见。这是因为传统上通常采用芯片对芯片的PCIe连接方式，同时，DDR4存储器所提供的带宽可能不足以满足高性能计算的需求，在存储器访问上也存在瓶颈。
这种架构的局限性在于，尽管FPGA等加速器组件具备高带宽处理能力，但受限于DDR4存储器的带宽，无法充分发挥其性能潜力。为了突破这些瓶颈，可能需要采用更高带宽的存储技术，或者改进系统架构以更有效地利用FPGA等加速器的高带宽优势。
通过Versal HBM技术支持的AMD Alveo V80计算加速卡，可以融合FPGA的灵活应变来处理大数据集的工作负载。与前代产品相比，它的性能提升至高2倍，包括逻辑密度翻倍、存储器带宽翻倍。
这其实就是CPU/GPU传统架构和自适应计算拥有的灵活应变架构之间的不同。“传统架构是固定的缓存层次结构，用于数据的读写和输入，在这个过程中不规则的访问模式会引起潜在的低效率”，Shyam Chander指出，“灵活应变的存储器层次架构是在计算附近分配内存，实现降低延迟和低功耗，而且可以灵活适应自定义的数据设计和数据建议。”
灵活应变，适用于内存密集型工作负载
Alveo V80 加速卡可通过以太网扩展到数百个节点实现计算集群，非常适合一系列高性能计算应用，包括基因组测序、分子动力学和传感器处理。在网络安全方面，内置400G 加密引擎和 600G 以太网硬块，加之FPGA的硬件灵活性，使其适用于线速数据包检测和 AI 支持的异常检测。
该加速卡还非常适合计算存储和数据分析，能够在同一张卡上集成压缩和查询加速，从而增加有效存储容量，同时更快获得洞察。因此它适合于各种金融科技应用，包括策略回测、期权定价以及金融建模与仿真。
用例1：天体物理学实现计算飞跃
联邦科学与工业研究组织（ CSIRO ）是澳大利亚的国立研究组织，其参与建造了世界上最大的射电天文学天线阵列，该天线阵列目前包含 420 张 Alveo U55C 加速器卡用于处理无线电波，以研究早期宇宙并探索星系演化。
CSIRO计划借助 Alveo V80 加速卡缩减占板面积与成本，并将所需加速卡的数量精简多达 66%，同时应对来自望远镜 131,000 个天线的新信号处理任务。考虑到卡、服务器、机架空间和功耗的潜在减少，每卡算力的跃升预计可带来最高20%的TCO下降。
CSIRO 空间与天文学部研究工程师 Grant Hampson 表示：“我们起初采用 Alveo 产品线是因为它能够实时处理大量传感器数据。对于我们的下一代波束成形器和相关器来说，降低总拥有成本势在必行。Alveo V80 加速卡是对上一代 Alveo U55C 卡的技术阶跃提升，以经济高效的占板面积提供了紧凑、节能的解决方案。”
用例2：压缩和数据分析服务器存储节点
在具备压缩和数据分析功能的服务器存储节点的用例中，通过Alveo V80实现了三大特点：第一，服务器存储节点采用了FPGA架构和AMD的压缩IP，使得存储节点在处理数据压缩任务时具有可扩展性；第二，通过MCIO直接将FPGA架构连接至NVMe, 实现了高速数据传输；第三，服务器节点整合了额外的功能，如查询加速，有助于提升执行速度并降低时延。
此外，在该服务器存储节点中，通过Versal HBM与FPGA的结合，使得服务器存储节点的算力得到显著提升。HBM技术的高带宽特性允许在内存中直接进行计算操作，避免了数据在系统总线上的迁移，进一步加速了查询处理速度。这种设计不仅提高了数据处理效率，还减少了因数据传输引起的时延，使得服务器存储节点在执行数据压缩和分析任务时更为高效。
从总拥有成本的角度来分析，比如10Pb数据存储，没有压缩时需要55台服务器，1303个SSD驱动器，每年约427千瓦时的功耗。如果进行压缩，同样是10Pb数据只需要21台服务器，504个SSD驱动器，每年能耗约233千瓦时，使用42张AMD Alveo V80卡进行压缩，总拥有成本三年以上至高可以达到56%的降低，而且服务器的数量、服务器成本以及功耗也都有非常显著的降低。
用例3：金融建模和算法交易
在金融科技领域，用户在建模、仿真与回测的用例场景中，用户可以用FPGA架构和DSP进行密集计算，HBM用于大数据集、历史定价数据。而在低时延算法交易中，752Mb的RAM用于定价数据、交易记录，HBM则用于订单信息。
在简化开发方面，Alveo V80 加速卡经由 Alveo Versal 示例设计（ AVED ）完全可为传统硬件开发人员使用，现已在 GitHub 上提供。AVED 利用传统 FPGA 和 RTL 流程简化了硬件启动，并且基于常见的 Vivado 工具流程。示例设计采用在 AMD Versal 自适应 SoC 上实现并专门针对 Alveo V80 加速器卡的预构建子系统，提供了高效的起点。
在系统层面，Alveo V80 计算加速卡简化了系统集成并提供了快速的量产路径。通过使用预先验证的部署卡，设计团队可以避开 PCB 集成、库存管理和产品生命周期管理任务。
Versal HBM SoC提供支持，应对广泛负载需求
在Alveo V80加速卡中，Versal HBM 自适应 SoC 的支持无疑是一大亮点。不过，HBM的价格几乎是DDR的三倍，这是否会影响客户的采用？
Shyam Chander强调了Alveo V80的设计考虑，该加速卡是由UltraScale+ U55C过渡而来。首先，在性能提升基础上，目前的成本增加最有限；其次，HBM可以应对非常广泛的工作负载，包括内存带宽计算，通过这样的方式可以实现最高的性价比；第三，从工作负载和计算资源的角度来看，Versal架构中HBM的封装尺寸和PCB占板面积较小，这在成本、性能和占板面积方面带来了优势，通过合理配置FPGA资源，可以实现高性价比。
至于市面上多样化的算力加速卡类型，包括FPGA加速卡、GPU加速卡、AI芯片加速卡等等，Shyam Chander认为FPGA自适应SoC更适合硬件开发者的需求，特别是在需要降低时延、实时数据处理和减少功耗的应用场景中。并且，Alveo V80加速卡有直接的I/O连接和相关示例，对开发者非常有帮助。
对于未来趋势，Shyam Chander认为不同类型的加速卡将根据工作负载的需求继续共存。Alveo V80卡的低时延和灵活性使其适合于硬件开发者，而软件工程师可能更倾向于使用CPU等其他类型的加速器。他强调，Alveo V80作为一个网络附接的加速器卡，可以和存储驱动器连接，应对非常广泛的工作负载和需求。
下载ECAD模型
