Politecnico di Milano
Entwicklung von FPGA-beschleunigten Cloud-Anwendungen mit SDAccel: Praxis

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Politecnico di Milano

Entwicklung von FPGA-beschleunigten Cloud-Anwendungen mit SDAccel: Praxis

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4.4

(26 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 12 Stunden
3 Wochen bei 4 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Dieser Kurs, der vierte einer Reihe, richtet sich an alle, die sich für die Entwicklung von FPGA-beschleunigten Anwendungen mit SDAccel interessieren.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Computer Architektur
  • Kategorie: Computerprogrammierung
  • Kategorie: FPGA-Systeme konfigurieren

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9 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 5 Module

Verteilte Systeme, Rechenzentren und Cloud-Architekturen sind mit exponentiell wachsenden Rechenanforderungen konfrontiert, mit denen CPU-basierte Lösungen nicht Schritt halten können. In diesem Zusammenhang müssen diese komplexen verteilten Systeme auf beschleunigtes Computing umsteigen. Beschleuniger ergänzen CPU-basierte Architekturen und bieten sowohl Leistung als auch Energieeffizienz. Darüber hinaus können moderne Rechenzentren, wie wir wissen, von verschiedenen Benutzern für unterschiedliche Arbeitslasten genutzt werden, und die Idee einer zugrunde liegenden Architektur, die auf rekonfigurierbaren Technologien aufbaut, scheint eine ideale Lösung für diese wechselnden, anspruchsvollen Arbeitslasten zu sein. In diesem Modul werden die wichtigsten Cloud Computing-Komponenten und -Technologien beschrieben und die aktuellen Technologien zur Beschleunigung von Cloud Computing-Arbeitslasten näher erläutert.

Das ist alles enthalten

8 Videos3 Aufgaben

In diesem Modul erhalten Sie einen ersten Eindruck davon, wie Sie das Beste aus der Kombination der F1-Instanzen mit SDAccel herausholen können, indem Sie einige praktische Anleitungen zur Entwicklung von beschleunigten Anwendungen auf Amazon F1 unter Verwendung der Xilinx SDAccel-Entwicklungsumgebung erhalten. Anschließend stellen wir Ihnen vor, was notwendig ist, um FPGA-Kernel zu erstellen, das FPGA-Programm zu assemblieren und das Amazon FPGA Image (AFI) zu kompilieren. Schließlich werden wir die Schritte und Aufgaben beschreiben, die mit der Entwicklung einer auf dem F1 FPGA beschleunigten Host-Anwendung verbunden sind.

Das ist alles enthalten

9 Videos3 Aufgaben

In diesem Modul werden wir Ihnen den Smith-Waterman-Algorithmus vorstellen, den wir ausgewählt haben, um zu demonstrieren, wie man eine Hardware-Implementierung eines Systems auf der Grundlage von FPGA-Technologien mit dem Xilinx SDAccel Design Framework erstellt. Wir werden uns mit den Details des Algorithmus befassen, von seinen Datenstrukturen bis hin zum Berechnungsablauf. Dann stellen wir das Roofline-Modell vor und verwenden es, um die theoretische Spitzenleistung und die Betriebsintensität des Smith-Waterman-Algorithmus zu analysieren.

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8 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

In diesem Modul werden wir uns näher mit dem Smith-Waterman-Algorithmus befassen. Wir werden eine erste Version des Algorithmus auf einem lokalen Server mit dem Xilinx SDAccel Design Framework implementieren. Dann werden wir einige Optimierungen einführen, um die Leistung zu verbessern, insbesondere werden wir mehr Parallelität in die Implementierung bringen und systolische Arrays einführen. Außerdem werden wir untersuchen, wie wir eine Datenkompression durchführen können, und wir werden mehrere Speicherports nutzen, um die Geschwindigkeit des Speicherzugriffs zu verbessern. Schließlich werden wir unsere Implementierung des Smith-Waterman-Algorithmus auf die AWS F1-Instanzen portieren.

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12 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

Wir arbeiten an der Spitze der Forschung auf dem Gebiet des rekonfigurierbaren Computings. FPGA-Technologien werden nicht mehr nur als eigenständige Lösungen/Plattformen verwendet, sondern sind jetzt in Cloud-Infrastrukturen integriert. Sie werden nun sowohl zur Beschleunigung von Infrastruktur-/Backend-Berechnungen als auch als Service eingesetzt, der von jedermann genutzt werden kann. In diesem Zusammenhang stehen wir vor der Definition neuer Forschungsmöglichkeiten und technologischer Verbesserungen und der Zeitpunkt könnte unter diesem Gesichtspunkt nicht besser sein. Dieses Modul bildet den Abschluss dieses Kurses, wirft aber auch interessante Fragen zu möglichen zukünftigen Forschungsrichtungen auf, die die Studenten auch auf andere Coursera-Kurse zu FPGAs hinweisen können.

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1 Video1 Lektüre

Dozent

Marco Domenico Santambrogio
Politecnico di Milano
5 Kurse22.038 Lernende

von

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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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Geprüft am 31. Aug. 2020

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Geprüft am 13. Dez. 2020

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Geprüft am 21. Apr. 2020

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