Membangunkan aplikasi awan dipercepat FPGA dengan SDAccel: Amalan

Penerangan Produk

Kursus ini adalah untuk sesiapa yang berminat belajar bagaimana membangunkan aplikasi dipercepat FPGA dengan SDAccel!

Tujuan yang lebih umum adalah anda, lebih fleksibel anda dan lebih banyak program dan algoritma yang boleh anda jalankan pada infrastruktur pengkomputeran yang mendasarinya. Semua ini hebat, tetapi tidak ada makanan percuma dan ini berlaku, agak kerap, dengan kehilangan kecekapan.

Kursus ini akan membentangkan beberapa senario di mana beban kerja memerlukan lebih banyak prestasi daripada yang boleh diperolehi walaupun menggunakan CPU terpantas. Senario ini menjadikan arkitek awan dan pusat data ke arah pengkomputeran dipercepatkan. Dalam kursus ini, kami akan menunjukkan kepada anda cara untuk mendapatkan faedah dengan menggunakan Xilinx SDAccel untuk program Amazon EC2 F1. Kami akan melakukan ini melalui contoh kerja algoritma yang digunakan dalam biologi pengiraan.

Jumlah besar data algoritma yang perlu diproses dan kerumitannya menimbulkan masalah untuk meningkatkan jumlah kuasa pengiraan yang diperlukan untuk melakukan pengiraan. Dalam senario ini, pemecut perkakasan dinyatakan sebagai berkesan dalam mencapai kelajuan dalam pengiraan semasa, pada masa yang sama, menjimatkan penggunaan kuasa. Antara algoritma yang digunakan dalam biologi pengiraan, algoritma Smith-Waterman adalah algoritma pengaturcaraan yang dinamik, dijamin untuk mencari penjajaran tempatan yang optimum antara dua rentetan yang boleh nukleotida atau protein. Dalam kelas berikut, kami mengemukakan analisis dan pecutan perkakasan berasaskan FPGA berturut-turut algoritma Smith-Waterman yang digunakan untuk melakukan penjajaran pasangan urutan DNA.

Dalam konteks ini, kursus ini memberi tumpuan kepada infrastruktur awan yang diedarkan, yang beraneka ragam, memberikan anda maklumat mengenai cara menggunakan Xilinx SDAccel, melalui contoh kerja, untuk membawa penyelesaian anda kepada kehidupan dengan menggunakan contoh-contoh Amazon EC2 F1.