Dieser Kurs richtet sich an alle, die lernen möchten, wie man FPGA-beschleunigte Anwendungen mit SDAccel entwickelt! Je universeller Sie sind, desto flexibler sind Sie und desto mehr Arten von Programmen und Algorithmen können Sie auf Ihrer zugrunde liegenden Recheninfrastruktur ausführen. All das ist großartig, aber es gibt nichts umsonst, und das geschieht oft durch Effizienzverluste. In diesem Kurs werden mehrere Szenarien vorgestellt, bei denen die Arbeitslasten mehr Leistung erfordern, als selbst mit den schnellsten CPUs erreicht werden kann. Dieses Szenario führt dazu, dass sich Cloud- und Rechenzentrumsarchitekturen in Richtung beschleunigtes Computing entwickeln. In diesem Kurs zeigen wir Ihnen, wie Sie die Vorteile von Xilinx SDAccel bei der Programmierung von Amazon EC2 F1 Instanzen nutzen können. Wir tun dies anhand eines Arbeitsbeispiels für einen Algorithmus, der in der Computerbiologie verwendet wird. Die riesigen Datenmengen, die die Algorithmen verarbeiten müssen, und ihre Komplexität haben das Problem aufgeworfen, dass die für die Berechnung erforderliche Rechenleistung erhöht werden muss. In diesem Szenario haben sich Hardware-Beschleuniger als effektiv erwiesen, um die Berechnungen zu beschleunigen und gleichzeitig den Stromverbrauch zu senken. Unter den Algorithmen, die in der Computerbiologie verwendet werden, ist der Smith-Waterman-Algorithmus ein dynamischer Programmieralgorithmus, der garantiert die optimale lokale Ausrichtung zwischen zwei Strings findet, die Nukleotide oder Proteine sein können. In den folgenden Kursen stellen wir eine Analyse und eine sukzessive FPGA-basierte Hardwarebeschleunigung des Smith-Waterman-Algorithmus vor, der für die paarweise Ausrichtung von DNA-Sequenzen verwendet wird. In diesem Zusammenhang konzentriert sich dieser Kurs auf verteilte, heterogene Cloud-Infrastrukturen und zeigt Ihnen anhand von Arbeitsbeispielen, wie Sie Xilinx SDAccel einsetzen, um Ihre Lösungen mit Hilfe der Amazon EC2 F1-Instanzen zum Leben zu erwecken.
Entwicklung von FPGA-beschleunigten Cloud-Anwendungen mit SDAccel: Praxis
Dozent: Marco Domenico Santambrogio
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Empfohlene Erfahrung
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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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.
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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.
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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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Geprüft am 31. Aug. 2020
Geprüft am 13. Dez. 2020
Geprüft am 21. Apr. 2020
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